A subscription to JoVE is required to view this content. Sign in or start your free trial.
Research Article
Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.
ويصف هذا البروتوكول عملية تطبيق أدوات مختلفة تجزئة الآلي السبعة للهيكلية T1 المرجحة الرنين لتحديد مناطق المادة الرمادية التي يمكن استخدامها للتقدير الكمي لحجم المادة الرمادية.
داخل البحث نيورويماجينج، قد ناقش عدد من الدراسات التي أجريت مؤخرا أثر الفروق بين الدراسات في النتائج الحجمي التي يعتقد أن تنجم عن استخدام أدوات تجزئة مختلفة لإنشاء وحدات تخزين الدماغ. وترد هنا، تجهيز خط الأنابيب لسبعة من الأدوات الآلية التي يمكن استخدامها لتقسيم المادة الرمادية في الدماغ. ويوفر البروتوكول خطوة أولية للباحثين بهدف إيجاد الطريقة الأكثر دقة لتوليد كميات المادة الرمادية من T1 المرجحة الرنين. خطوات إجراء مراقبة الجودة البصرية مفصلة مدرجة أيضا في المخطوطة. تغطي مجموعة واسعة من الأدوات الممكنة لتجزئة هذا البروتوكول ويشجع المستخدمين لمقارنة أداء هذه الأدوات ضمن مجموعة فرعية البيانات الخاصة بهم قبل اختيار واحد لتطبيق مجموعة كاملة. وعلاوة على ذلك، قد يمكن تعميمها كذلك البروتوكول إلى تجزئة مناطق الدماغ الأخرى.
نيورويماجينج يستخدم على نطاق واسع في كل السريرية والبحوث الإعدادات. وهناك تحرك الحالية لتحسين إمكانية تكرار نتائج الدراسات أن التحديد الكمي لحجم الدماغ من فحص التصوير بالرنين المغناطيسي (التصوير بالرنين المغناطيسي)؛ وبالتالي، من المهم أن المحققين تبادل الخبرات في استخدام المتاح من أدوات التصوير بالرنين المغناطيسي لتجزئة الرنين إلى وحدات إقليمية، لتحسين توحيد وتعظيم الاستفادة من أساليب1. يوفر هذا البروتوكول دليل خطوة بخطوة لاستخدام سبع أدوات مختلفة لتقسيم المادة الرمادية القشرية (CGM؛ المادة الرمادية التي تستثني مناطق subcortical) من T1 المرجحة الرنين. هذه الأدوات كانت تستخدم سابقا في مقارنة منهجية لتجزئة أساليب2، الذي أظهر أداء متغير بين الأدوات المتعلقة فوج مرض هنتنغتون. منذ أداء هذه الأدوات يعتقد أن تختلف فيما بين مجموعات مختلفة من البيانات، من المهم للباحثين لاختبار عدد من الأدوات قبل اختيار واحد فقط لتطبيق مجموعة البيانات هذه.
حجم المادة الرمادية (جنرال موتورز) بانتظام كمقياس مورفولوجية الدماغ. التدابير الحجمي عموما موثوقة وقادرة على التمييز بين ضوابط صحية ومجموعات السريرية3. ويحسب حجم أنواع الأنسجة المختلفة من مناطق الدماغ في أغلب الأحيان باستخدام أدوات البرمجيات الآلي التي تقوم بتعريف أنواع الأنسجة هذه. وهكذا، لخلق حدوداً عالية الجودة (الانقسامات) الآلية العالمية، ترسيم دقيق للمسألة الأبيض (WM) والسائل الدماغي النخاعي (CSF) أمر حاسم في تحقيق دقة منطقة الآلية العالمية. وهناك عدد من الأدوات الآلية التي يمكن استخدامها للقيام بتجزئة الآلية العالمية، وبعضها يتطلب خطوات المعالجة مختلفة ويؤدي إخراج مختلفة. عدد من الدراسات بتطبيق الأدوات إلى مجموعات مختلفة لمقارنتها مع بعضها البعض، وبعض الأمثل أدوات محددة1،،من45،،من67،8 9، ،،من1011. العمل السابقة قد أثبتت أن تقلب بين أدوات الحجمي يمكن أن ينتج أوجه التضارب داخل الأدب عند دراسة حجم الدماغ، وقد اقترحت هذه الاختلافات كعوامل لاستنتاجات خاطئة حول القيادة 1من شروط العصبية.
في الآونة الأخيرة، تم إجراء مقارنة بين أدوات تجزئة مختلفة في مجموعة تشمل كلا من المشاركين مراقبة صحية والمشاركين مع مرض هنتنغتون. مرض هنتنغتون مرض الأعصاب وراثية مع بداية نموذجية في مرحلة البلوغ. ضمور تدريجي سوبكورتيكال والجمعية العمومية ميزة لاثيل بارزة ومدروسة للمرض. وأظهرت النتائج الأداء متغير من أدوات تجزئة السبعة التي تم تطبيقها للفوج، دعم الأعمال السابقة التي تبين التفاوت في النتائج اعتماداً على البرمجيات المستخدمة لحساب حجم الدماغ من الرنين. هذا البروتوكول يوفر معلومات حول المعالجة المستخدمة في جونسون et al. (2017) 2 أن تشجع الاختيار المنهجي الدقيق للأدوات الأكثر ملائمة للاستخدام في نيورويماجينج. هذا الدليل يشمل تجزئة وحدة التخزين الآلية العالمية، لكنه لا يشمل التجزئة الآفات، مثل تلك التي ظهرت في التصلب المتعدد.
ملاحظة: تأكد من أن كافة الصور الموجودة في تنسيق نيفتي. لا يشمل التحويل إلى نيفتي هنا.
1-تجزئة عبر SPM 8: الموحدة الجزء
ملاحظة: يتم تنفيذ هذا الإجراء عن طريق واجهة المستخدم الرسومية SPM8 الذي يعمل في Matlab. ويقدم الدليل SPM8 مزيد من التفصيل ويمكن الاطلاع على: http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/doc/spm8_manual.pdf.
2-تجزئة عبر SPM 8: الجزء الجديد
ملاحظة: يتم تنفيذ هذا الإجراء عن طريق واجهة المستخدم الرسومية SPM8. ويقدم الدليل SPM8 مزيد من التفصيل ويمكن الاطلاع على: http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/doc/spm8_manual.pdf. تأكد من أن SPM8 تثبيت وتعيين في مسار البرنامج. فتح برنامج الحركة الوطنية الصومالية، تقوم عادة بكتابة "الحركة الوطنية الصومالية" في سطر الأوامر. وهذا يفتح نافذة واجهة (GUI) مستخدم رسومية مع مجموعة من الخيارات التي يمكن تحديدها لإجراء التحليل.
3-تجزئة عبر SPM 12: الجزء
ملاحظة: هذا الإجراء المؤداة عن طريق واجهة المستخدم الرسومية SPM12. ويقدم الدليل SPM12 مزيد من التفصيل ويمكن الاطلاع على: http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/doc/manual.pdf.
4-تجزئة عبر خدمة ميدانية محلية سريعة
ملاحظة: يتم هذا الإجراء في سطر الأوامر. ويقدم الدليل FSL مزيد من التفصيل ويمكن الاطلاع على: https://fsl.fmrib.ox.ac.uk/fsl/fslwiki.
5-تجزئة عبر فريسورفير
ملاحظة: يتم هذا الإجراء في سطر الأوامر. ويقدم الدليل فريسورفير مزيد من التفصيل ويمكن الاطلاع على: https://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/.
6-تجزئة عبر النمل
ملاحظة: يتم هذا الإجراء في سطر الأوامر. النمل هو برمجيات أكثر تعقيداً من الأدوات الأخرى، وأنه ينبغي ملاحظة أن هذا الإجراء هو موضح هنا يمكن أن يكون كذلك الأمثل لكل الفئات لتحسين النتائج. ويمكن الاطلاع على الوثائق النمل في: http://stnava.github.io/ANTsDoc/. هناك طريقتان لتقسيم الصور إلى فئات الأنسجة كما هو موضح أدناه.
7-تجزئة عبر مالب-م
8-البصرية مراقبة الجودة
ملاحظة: ينبغي إجراء مراقبة الجودة البصرية في جميع المناطق المقسمة لاستخدامها في التحليل. مراقبة الجودة يضمن أن الانقسامات ذات مستوى عال وتمثل تجزئة موثوق بها للجمعية العمومية. لإجراء مراقبة الجودة، فتحت كل عملية مسح ومضافين على T1 الأصلي لمقارنة المنطقة الذي تم إنشاؤه للجمعية العمومية مرئية على الفحص.
حجم الدماغ متوسط 20 مراقبة المشاركين، جنبا إلى جنب مع المعلومات الديموغرافية، يرد في الجدول 1. وهذا بمثابة دليل للقيم المتوقعة عند استخدام هذه الأدوات. ينبغي النظر إلى النتائج في سياق الصورة الأصلية T1.nii. جميع المناطق الآلية العالمية ينبغي تفتيشها وفقا للخطوات المبينة في المادة 8. عند القيام بمراقبة الجودة البصرية، من المهم أن مقارنة المناطق المعدلة وراثيا للتفحص T1 مباشرة عن طريق عرض لهم مضافين على T1.
وينبغي رفض مناطق لأخطاء جسيمة كما هو مبين في الشكل 1. في بعض الأحيان تؤدي هذه الأخطاء إذا تم تشغيل معالجة البيانات بشكل غير صحيح، أو إذا كان ضعيف المتمركزة في الدماغ داخل مجال الرؤية. لتصحيح هذه الأخطاء، بمسح T1 الأصلي يمكن أن يكون جامد إعادة محاذاة إلى الفضاء القياسية ويمكن إعادة محاولة تجزئة. معدل فشل عمليات ستختلف تبعاً لنوعية البيانات والأدوات المستخدمة، فضلا عن التصنيف للفشل. في الدراسة الحالية، ومعدلات الفشل للفشل الكلي أدى إلى رفض < 5% لكافة الأدوات ولكن أخطاء أقل أهمية واعتبرت دائماً عبر عدد من الأدوات. FSL السريع، SPM 8 قطعة جديدة وفريسورفير قد أخطاء (ولكن ليس من الفشل) > 50 في المائة من عمليات المسح لهذا الفوج. وكان كمياً معدل خطأ هذا بدراسة اتخذت خلال عملية مراقبة الجودة البصرية، مع الأخطاء التي شملت إذا أنها اعتبرت خروجاً معقولاً من المناطق المتوقعة، كما هو مبين في الأرقام 2-6وتلاحظ. من المهم أن نلاحظ أن هذه الأدوات قد تم التحقق من صحة في مجموعات البيانات والنتيجة في كثير أقل خطأ 3،أسعار8آخرين. في حين يمكن تحسين هذه الأخطاء ربما عن طريق التدخل اليدوي أو إدراج قناع في استخراج الدماغ، منذ الجزء الجديد SPM ومالب م أسفر عن معدل خطأ أقل dataset هذه، وسوف تستخدم هذه الأدوات بدلاً من ذلك. ويمكن تطبيق أقنعة قبل المعالجة داخل النمل ومالب م، وبعد التجهيز للجسيمات العالقة (كافة الإصدارات) وأول خدمة ميدانية محلية.
وتظهر المزيد من الأخطاء البسيطة في الأرقام 2-6. عن طريق اختبار أدوات تجزئة مختلفة في مجموعة بيانات قبل تطبيق للفوج كله، يمكن تحديد الأداة التي ينفذ أفضل على ذلك dataset للتحليل. عند القيام بمراقبة الجودة، وينبغي وضع إجراء لاختيار لرفض أو تحريرها، أو قبول الانقسامات. الأخطاء الشائعة لسبع أدوات موضحة هنا، مع أمثلة تظهر في الأرقام 2-6. يمكن تصحيح الأخطاء في تقسيم مثل هذه غالباً بإضافة قناع في تيار تجهيز أو تحرير المناطق. لكن، قد تحتاج المناطق مع نطاق واسع أكثر-أو وكيل-استيميشن للقشرة برفض من التحليل. وينبغي وضع معايير صارمة واتباعها عند اتخاذ هذا القرار. هذه الخطوات ليست مشمولة في هذا البروتوكول، وسوف تختلف من dataset إلى dataset.
عموما، عند إجراء مراقبة الجودة البصرية، من المهم إيلاء اهتمام خاص للمناطق الزمنية ووالقفويه، أن هذه هي المجالات التي تظهر الأخطاء الأكثر اتساقا. ويبين الشكل 2 أمثلة للانقسامات الزمانية جيدة وسيئة، ويبين الشكل 3 أمثلة للانقسامات والقفويه الجيدة والسيئة. ويبين الشكل 4 آخر المشكلة الشائعة التي تحدث في جميع الأدوات، الذي يصنف أنسجة المخ غير CGM في الشرائح العليا من الدماغ. يعرض الرقم 5 مسألة أخرى ينظر في عدد من الانقسامات حيث يستثني مناطق CGM التجزئة. وهذا غالباً ما يحدث في الشرائح العليا من الدماغ، كما هو مبين في الشكل 5.
وأسفر SPM8 الموحدة للجزء عادة ترسيم الزمانية الفقراء، مع منطقة جنرال موتورز مجزأة إراقة غير الدماغ الأنسجة المحيطة بالفصوص الصدغي. الانسكاب في الفص القفوية الشائع، بينما بخس تقدير الفصوص أمامي وينظر أيضا في عدد من المناطق. الجزء الجديد SPM8، ترسيم الزمني الفقراء وانسكاب والقفويه كانت أيضا مشتركة. باستخدام هذا الإصدار من SPM النتائج أيضا في فوكسيلس داخل الجمجمة ودورا تصنيفه كجنرال موتورز في ما يقرب من جميع الانقسامات. SPM12 وقد تحسن مقارنة بالإصدارات السابقة من الجسيمات العالقة، مع الانقسامات الفص الصدغي انسكاب محسنة وأقل في مناطق أخرى. النمل أظهر المتغير عالية الأداء على هذا الفوج، مع استخراج الدماغ الأولية تحديد نوعية تجزئة. من المهم أن تولي اهتماما خاصا للحدود الخارجية، وفي حالة سوء استخدام النمل استخراج الدماغ، ثم يمكن تحسين القناع الدماغ المدرجة في الأمر أتروبوس. وكانت القضايا مع التقدير المفرط للآلية العالمية في الفصوص الزمانية ووالقفويه مرة أخرى شيوعاً. مالب-م أظهر عدد أقل من القضايا مع تقدير المفرط من الفصوص الزمانية ووالقفويه؛ على الرغم من ذلك، كان هناك تقدير وكيل للقشرة في عدد من الحالات. ويمكن تحسين هذا بإدراج قناع الدماغ في خط الأنابيب. وكانت "خدمة ميدانية محلية سريعة" الانقسامات اختلافاً كبيرا، بسبب أداء متغير لاستخراج المخ الرهان على البيانات من هذا الفوج. مرة أخرى، كانت القضايا داخل القفوية والفصوص الصدغي مشتركة؛ ومع ذلك، يمكن تحسين هذه مع الاستغلال الأمثل لاستخراج المخ. وأخيراً، مناطق الحجمي فريسورفير غالباً ما تكون ضيقة على طول الحدود جنرال موتورز/CSF، عادة باستثناء بعض المناطق للآلية العالمية في خط الحدود الخارجي (الشكل 6). كما الحال مع أدوات أخرى، الانسكاب خارج الآلية العالمية السائدة داخل الفصوص الزمانية ووالقفويه. وأخيراً، يبين الشكل 7 مثالاً لعرضها في فسلفييو أنه لا توجد أخطاء في تجزئة تجزئة جيدة. التحرير اليدوي للمناطق يمكن غالباً يتم تنفيذها لتحسين المناطق، على الرغم من أن هذه ليست مشمولة هنا.
الشكل 1 : مثال لتجزئة فشل عرض على تفحص T1. وينبغي إعادة معالجة هذا الانقسام واستبعادها من التحليل إذا كان لا يمكن تحسينها. الرجاء انقر هنا لمشاهدة نسخة أكبر من هذا الرقم-
الشكل 2 : أمثلة للأداء لمختلف الأدوات في الفص الصدغي على تفحص T1. (أ) T1 المسح الضوئي دون تجزئة. (ب) T1 مسح مع مثال لرسم الحدود الإقليمية الجيدة (مالب-م). (ج) T1 مسح مع مثال لرسم الحدود الإقليمية الجيدة (فريسورفير). مسح T1 (د) مع مثال ترسيم الإقليمية الفقيرة، عرض انسكاب في الفصوص الصدغي الأيمن والأيسر (SPM 8 قطعة جديدة). مسح T1 (ه) مع مثال ترسيم الإقليمية الفقيرة، عرض انسكاب في الفصوص الصدغي الأيمن والأيسر (FSL سريع). تعتبر عمليات التفحص في فسليييس مع الفحص T1 كصورة قاعدة ومنطقة الآلية العالمية كتراكب. في هذا الشكل، تعتبر المناطق المعدلة وراثيا الأحمر والأصفر مع عتامة 0.4. التدرج لون يمثل حجم جزئية من فوكسيلس، مع فوكسيلس التي أكثر الأصفر بعد على أعلى تقدير PVE (من المرجح أن تكون الآلية العالمية)، وتلك التي الأحمر بعد على أقل تقدير PVE (أقل احتمالاً أن تكون الآلية العالمية). الرجاء انقر هنا لمشاهدة نسخة أكبر من هذا الرقم-
الشكل 3 : أمثلة للأداء لمختلف الأدوات في الفص القفوية على تفحص T1. (أ) T1 المسح الضوئي دون تجزئة. (ب) T1 مسح مع مثال لرسم الحدود الإقليمية الجيدة (مالب-م). مع مثال لتحديد الفقراء قذالي الفص مع الانسكاب في دوراً في القسم الآنسي المنطقة SPM (الموحدة الجزء 8) مسح T1 (ج). مسح T1 (د) مع مثال لتحديد الفقراء قذالي الفص مع انسكاب إلى دوراً في المقاطع الآنسي ومتفوقة في المنطقة (SPM 8 قطعة جديدة). T1 (ﻫ) المسح الضوئي مع مثال لتحديد الفقراء قذالي الفص مع انسكاب إلى دوراً في المقاطع الآنسي ومتفوقة في المنطقة (FSL سريع). تعتبر عمليات التفحص في فسليييس مع الفحص T1 كصورة قاعدة، ومنطقة الآلية العالمية كتراكب. في هذا الشكل، تعتبر المناطق المعدلة وراثيا الأحمر والأصفر مع عتامة 0.4. التدرج لون يمثل حجم جزئية من فوكسيلس، مع فوكسيلس التي أكثر الأصفر بعد على أعلى تقدير PVE (من المرجح أن تكون الآلية العالمية)، وتلك التي الأحمر بعد على أقل تقدير PVE (أقل احتمالاً أن تكون الآلية العالمية). الرجاء انقر هنا لمشاهدة نسخة أكبر من هذا الرقم-
الشكل 4 : مثال منطقة جنرال موتورز انسكب في دوراً، عرض في إطار فسلفيو (في الآراء السهمي والاكليليه ومحوري)- ويسلط الضوء على منطقة الأزرق انسكاب في بلده دوراً. الرجاء انقر هنا لمشاهدة نسخة أكبر من هذا الرقم-
الشكل 5 : مثال منطقة الآلية العالمية التي تستبعد مناطق CGM تجزئة. يتم عرض هذه المنطقة في إطار فسلفيو، في آراء السهمي والاكليليه ومحورية. تظهر طريقة عرض محوري أفضل المناطق التي استبعدت من تجزئة. الرجاء انقر هنا لمشاهدة نسخة أكبر من هذا الرقم-
الرقم 6 : مثال لمنطقة "فريسورفير جنرال موتورز" ضيق جداً على طول الحدود جنرال موتورز/CSF، المعروضة في آكسس. يعرض الإطار الاكليلية في أعلى اليسار أفضل تقدير الأطفال دون سن الخامسة في CGM في هذه المنطقة. الرجاء انقر هنا لمشاهدة نسخة أكبر من هذا الرقم-
الشكل 7 : مثال لمنطقة مالب-م تحديداً جيدا على تفحص الدماغ T1. ويبين المنطقة أي قضايا مع أكثر من-أو وكيل-استيميشن للجمعية العمومية في أي منطقة. الرجاء انقر هنا لمشاهدة نسخة أكبر من هذا الرقم-
الجدول 1: معلومات ديموغرافية ومتوسط أحجام الآلية العالمية (mL) للمشتركين التحكم 20 من الدراسة تتبع عالية الدقة، ومجزأة باستخدام الأدوات السبع المذكورة هنا.
الكتاب ليس لها علاقة بالكشف عن.
ويصف هذا البروتوكول عملية تطبيق أدوات مختلفة تجزئة الآلي السبعة للهيكلية T1 المرجحة الرنين لتحديد مناطق المادة الرمادية التي يمكن استخدامها للتقدير الكمي لحجم المادة الرمادية.
ونود أن نشكر جميع الذين في مؤسسة Q يعقدها/العليا المسؤولة عن دراسة المسار عالية الدقة؛ على وجه الخصوص، بيث بوروسكي توبين ألن، دانيال فإن كامين، الموقع إيثان والمزمن شيري. الكتاب أيضا أود أن أتقدم عن امتنانهم للمشاركين دراسة المسار عالية الدقة وأسرهم. تم الاضطلاع بهذا العمل في UCLH/UCL، الذي تلقي نسبة من التمويل من وزارة الصحة للمعهد الوطني "البحوث الطبية الحيوية البحوث المراكز الصحية" تمويل الخطة. S.J.T. تعترف بدعم من المعهد الوطني "البحوث الصحية" من خلال ديمينتياس وشبكة بحوث الأعصاب، DeNDRoN.
المحققين مسار عالية الدقة:
جيم كامبل، كامبل م.، لابوشاني أولاً، وجيم ملكمان، J. ستاوت، جامعة موناش، ملبورن، فيك، أستراليا؛ ألف كولمان، R. دار سانتوس، J. ديكولونجون، ب. ر. ليفيت، ستارك ألف، جامعة كولومبيا البريطانية، فانكوفر، كولومبيا البريطانية، كندا؛ ألف الدر، جيم جوفريت، دال خوستو، معهد س. ليهيريسي، جيم ماريلي، ك. نجود، ر. Valabrègue، ICM، باريس، فرنسا؛ Bechtel نون، بولن س، ر. ريلمان، جامعة مونستر، مونستر، ألمانيا؛ ب لاندويهرمير، جامعة أولم، أولم، ألمانيا؛ ج. س. ج. أ فإن دن بوجارد، هاء-م. دوماس، فإن دير جروند، ص أ ' ر هارت، رووس أ. ر.، والمركز الطبي بجامعة ليدن، ليدن، هولندا؛ نون مدنت، كالاغان J.، كراوفورد دال، جيم ستويفورد، جامعة مانشستر، مانشستر، المملكة المتحدة؛ د. م. النقدية، إيكسيكو، لندن، المملكة المتحدة؛ حاء كراوفورد، فوكس جيم نون، س. غريغوري، أوين زاي، هوبز. ز. ن.، لاهيري أ.، مالون أولاً، القراءة J.، يقول ج. م.، وايتهيد دال-، البرية هاء، كلية جامعة لندن، لندن، المملكة المتحدة؛ فروست جيم، ر. جونز، ومدرسة لندن للصحة والطب المداري، لندن، المملكة المتحدة؛ هاء أكسيلسون، H. J. جونسون، لانجبيهن دال، جامعة آيوا، IA، الولايات المتحدة؛ وس. كلير، جامعة جيم كامبل بولاية إنديانا في الولايات المتحدة.
