Name: تجزئة الآلي للمادة الرمادية القشرية من صور الرنين المغناطيسي T1 المرجحة (فيديو) | JoVE Journal
Uploaded: 2019-01-07T14:00:00.000+00:00
Duration: 6 min 48 s
Description: تعلم تقسيم المادة الرمادية القشرية تلقائيًا من صور T1-MRI باستخدام برنامج SPM في MATLAB. تتيح هذه الطريقة للباحثين قياس حجم المادة الرمادية بدقة ومراقبة التغيرات الدماغية بشكل غير جراحي.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

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.

<ol><li>Katuwal, G. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Inter-Method+Discrepancies+in+Brain+Volume+Estimation+May+Drive+Inconsistent+Findings+in+Autism%5BTitle%5D)+AND+%22Frontiers+in+Neuroscience%22%5BJournal%5D)">Inter-Method Discrepancies in Brain Volume Estimation May Drive Inconsistent Findings in Autism.</a> Frontiers in Neuroscience. 10, 439(2016).</li>
<li>Johnson, E. B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Recommendations+for+the+Use+of+Automated+Gray+Matter+Segmentation+Tools%3A+Evidence+from+Huntington%27s+disease%5BTitle%5D)+AND+%22Frontiers+in+Neurology%22%5BJournal%5D)">Recommendations for the Use of Automated Gray Matter Segmentation Tools: Evidence from Huntington's disease.</a> Frontiers in Neurology. 8, 519(2017).</li>
<li>Schwarz, C. G., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+large-scale+comparison+of+cortical+thickness+and+volume+methods+for+measuring+Alzheimer%27s+disease+severity%5BTitle%5D)+AND+%22NeuroImage%3A+Clinical%22%5BJournal%5D)">A large-scale comparison of cortical thickness and volume methods for measuring Alzheimer's disease severity.</a> NeuroImage: Clinical. 11, 802-812 (2016).</li>
<li>Clarkson, M. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+comparison+of+voxel+and+surface+based+cortical+thickness+estimation+methods%5BTitle%5D)+AND+%22NeuroImage%22%5BJournal%5D)">A comparison of voxel and surface based cortical thickness estimation methods.</a> NeuroImage. 57 (3), 856-865 (2011).</li>
<li>Eggert, L. D., Sommer, J., Jansen, A., Kircher, T., Konrad, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Accuracy+and+reliability+of+automated+gray+matter+segmentation+pathways+on+real+and+simulated+structural+magnetic+resonance+images+of+the+human+brain%5BTitle%5D)+AND+%22Public+Library+of+Science+One%22%5BJournal%5D)">Accuracy and reliability of automated gray matter segmentation pathways on real and simulated structural magnetic resonance images of the human brain.</a> Public Library of Science One. 7 (9), 45081(2012).</li>
<li>Fellhauer, I., et al. <a target="_blank" href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/26211622">Comparison of automated brain segmentation using a brain phantom and patients with early Alzheimer's dementia or mild cognitive impairment.</a> Psychiatry Research. 233 (3), 299-305 (2015).</li>
<li>Gronenschild, E. H. B. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+effects+of+FreeSurfer+version%2C+workstation+type%2C+and+Macintosh+operating+system+version+on+anatomical+volume+and+cortical+thickness+measurements%5BTitle%5D)+AND+%22Public+Library+of+Science+One%22%5BJournal%5D)">The effects of FreeSurfer version, workstation type, and Macintosh operating system version on anatomical volume and cortical thickness measurements.</a> Public Library of Science One. 7 (6), 38234(2012).</li>
<li>Iscan, Z., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Test-retest+reliability+of+freesurfer+measurements+within+and+between+sites%3A+Effects+of+visual+approval+process%5BTitle%5D)+AND+%22Human+Brain+Mapping%22%5BJournal%5D)">Test-retest reliability of freesurfer measurements within and between sites: Effects of visual approval process.</a> Human Brain Mapping. 36 (9), 3472-3485 (2015).</li>
<li>Kazemi, K., Noorizadeh, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Quantitative+Comparison+of+SPM%2C+FSL%2C+and+Brainsuite+for+Brain+MR+Image+Segmentation%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Biomedical+Physics+%26+Engineering%22%5BJournal%5D)">Quantitative Comparison of SPM, FSL, and Brainsuite for Brain MR Image Segmentation.</a> Journal of Biomedical Physics & Engineering. 4 (1), 13-26 (2014).</li>
<li>Klauschen, F., Goldman, A., Barra, V., Meyer-Lindenberg, A., Lundervold, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Evaluation+of+automated+brain+MR+image+segmentation+and+volumetry+methods%5BTitle%5D)+AND+%22Human+Brain+Mapping%22%5BJournal%5D)">Evaluation of automated brain MR image segmentation and volumetry methods.</a> Human Brain Mapping. 30 (4), 1310-1327 (2009).</li>
<li>McCarthy, C. S., Ramprashad, A., Thompson, C., Botti, J. A., Coman, I. L., Kates, W. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+comparison+of+FreeSurfer-generated+data+with+and+without+manual+intervention%5BTitle%5D)+AND+%22Frontiers+in+Neuroscience%22%5BJournal%5D)">A comparison of FreeSurfer-generated data with and without manual intervention.</a> Frontiers in Neuroscience. 9, (2015).</li>
<li>Tohka, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Partial+volume+effect+modeling+for+segmentation+and+tissue+classification+of+brain+magnetic+resonance+images%3A+A+review%5BTitle%5D)+AND+%22World+Journal+of+Radiology%22%5BJournal%5D)">Partial volume effect modeling for segmentation and tissue classification of brain magnetic resonance images: A review.</a> World Journal of Radiology. 6 (11), 855-864 (2014).</li>
<li>Sled, J. G., Zijdenbos, A. P., Evans, A. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+nonparametric+method+for+automatic+correction+of+intensity+nonuniformity+in+MRI+data%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Transactions+on+Medical+Imaging%22%5BJournal%5D)">A nonparametric method for automatic correction of intensity nonuniformity in MRI data.</a> IEEE Transactions on Medical Imaging. 17, 87-97 (1998).</li>
<li>Ashburner, J., Friston, K. J. <a target="_blank" href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/15955494">Unified segmentation.</a> NeuroImage. 26 (3), 839-851 (2005).</li>
<li>Jenkinson, M., Beckmann, C., Behrens, T. E., Woolrich, M. W., Smith, S. M. <a target="_blank" href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/21979382">FSL.</a> NeuroImage. 62, 782-790 (2012).</li>
<li>Dale, A. M., Fischl, B., Sereno, M. I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cortical+surface-based+analysis.+I.+Segmentation+and+surface+reconstruction%5BTitle%5D)+AND+%22NeuroImage%22%5BJournal%5D)">Cortical surface-based analysis. I. Segmentation and surface reconstruction.</a> NeuroImage. 9, 179-194 (1999).</li>
<li>Fischl, B., Sereno, M. I., Dale, A. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cortical+surface-based+analysis.+II%3A+Inflation%2C+flattening%2C+and+a+surface-based+coordinate+system%5BTitle%5D)+AND+%22NeuroImage%22%5BJournal%5D)">Cortical surface-based analysis. II: Inflation, flattening, and a surface-based coordinate system.</a> NeuroImage. 9, 195-207 (1999).</li>
<li>Avants, B. B., Tustison, N. J., Wu, J., Cook, P. A., Gee, J. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((An+open+source+multivariate+framework+for+n-tissue+segmentation+with+evaluation+on+public+data%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroinformatics%22%5BJournal%5D)">An open source multivariate framework for n-tissue segmentation with evaluation on public data.</a> Neuroinformatics. 9 (4), 381-400 (2011).</li>
<li>Ledig, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Robust+whole-brain+segmentation%3A+application+to+traumatic+brain+injury%5BTitle%5D)+AND+%22Medical+Image+Analysis%22%5BJournal%5D)">Robust whole-brain segmentation: application to traumatic brain injury.</a> Medical Image Analysis. 21 (1), 40-58 (2015).</li>
</ol>

الكتاب ليس لها علاقة بالكشف عن.

في الآونة الأخيرة، قد أثبتت البحوث أن استخدام أساليب الحجمي المختلفة قد آثار هامة بالنسبة نيورويماجينج الدراسات1،2. قبل نشر البروتوكولات التي تساعد المستخدمين دليل المبتدئين في كيفية تطبيق أدوات neuroimaging مختلفة، فضلا عن كيفية تنفيذ مراقبة الجودة على إخراج النتائج بواسطة هذه الأدوات، قد حدد الباحثون أفضل طريقة لتطبيق مجموعة البيانات هذه.
في حين أن معظم الخطوات في هذا سوب يمكن تعديلها لتناسب متطلبات البيانات وباحث، واحدة من أهم العمل...

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.

تجزئة الآلي للمادة الرمادية القشرية من صور الرنين المغناطيسي t1 المرجحة

Automated Segmentation of Cortical Grey Matter from T1-Weighted MRI Images

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.

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...

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.

تجزئة الآلي للمادة الرمادية القشرية من صور الرنين المغناطيسي T1 المرجحة

Within neuroimaging research, a number of recent studies have discussed the impact of between-study differences in volumetric findings that are thought to ...

يمكن لهذه الطريقة الإجابة على الأسئلة الرئيسية في مجالات التصوير العصبي والأعصاب. مثل, ما إذا كانت هناك اختلافات جماعية في حجم القشرية للسكان غير السريرية مقابل السريرية. الميزة الرئيسية لهذه التقنية هي أنها تمكن الباحثين من استخدام أفضل أداة لبياناتهم.للبدء، أولاً فتح برنامج SPM عن طريق فتح إطار الأوامر MATLAB وكتابة SPM في سطر الأوامر. ثم، لتنفيذ التجزئة الموحدة حدد VBM PET لفتح مربع أدوات التصوير بالرنين المغناطيسي الهيكلية. الآن، افتح محرر الدفعة لإجراء تجزئة على عمليات مسح متعددة في وقت واحد.حدد SPM والمكاني والقطع، ثم البيانات، وحدد الملفات، واختر عمليات المسح المرجحة بـ T1 كمدخل. بعد ذلك، انقر على ملفات الإخراج، المادة الرمادية، وتأكد من أن يتم تحديد المساحة الأصلية، وكرر هذا الأمر لـ "المسألة البيضاء". إذا لم يكن تجزئة CSF مطلوبًا، اترك هذه المجموعة إلى بلا.إذا كان قد تم تصحيح التفحص بالفعل، تغيير هذا الخيار إلى عدم حفظ تصحيح. ثم استخدم تنظيف أي أقسام واختبار الخيارات الثلاثة قبل تشغيل التحليل الكامل. الآن، اترك الإعدادات الأخرى تعيين إلى الافتراضات وانقر على العلم الأخضر لتشغيل التجزئة.سوف يقول إطار MATLAB تم عند الانتهاء من التجزئة. وأخيراً، تنفيذ التحكم في الجودة المرئية على الملف NIfTI رمادي الناتجة. لتنفيذ الخيار "مقطع جديد" في 8 SPM أولاً حدد VBM PET قبل فتح محرر الدفعية.ثم حدد SPM والأدوات وشرائح جديدة وحدد ملفات الصور T1 تنسيق NIfTI ليتم استخدامها. تعيين الخيار نوع الأنسجة الأصلية إلى المساحة الأصلية، وإيقاف تشغيل فئات الأنسجة غير مطلوبة. أيضا إيقاف الأنسجة مشوه، ثم انقر على العلم الأخضر لتشغيل تجزئة وتنفيذ مراقبة الجودة البصرية عند الانتهاء.لتنفيذ تجزئة في SPM 12 مرة أخرى اضغط VBM PET ثم افتح محرر الدفعية. ثم حدد SPM والقطع المكاني و وحدات تخزين البيانات. ثم حدد نوع الأنسجة الفضائية الأصلية وقم بإيقاف تشغيل فئات الأنسجة غير الضرورية.تعيين الأنسجة مشوه إلى لا شيء، وانقر فوق العلم الأخضر. بمجرد اكتمال تجزئة، مرة أخرى تأكد من تنفيذ التحكم في الجودة المرئية كما هو مفصل في القسم التالي من هذا البروتوكول. يمكن إجراء التحكم في الجودة المرئي باستخدام FSLeyes.ابدأ بفتح نافذة المحطة الطرفية، ثم افتح FSLeyes بكتابة FSLeyes في المحطة الطرفية. ثم حدد ملف، إضافة من ملف، وحدد T1 الأصلي والمناطق المجزأة لعرضها. بمجرد فتح FSLeyes، استخدم تبديل التعتيم للسماح بالتصور لصورة T1 الأساسية.كما يمكنك تغيير لون تراكب التجزئة حسب الحاجة عبر علامة التبويب المنسدلة اللون في الجزء العلوي. الآن، انتقل من خلال كل شريحة في الدماغ والتحقق من كل واحد من المناطق تحت أو المبالغة في تقدير في المنطقة التي يجري تفتيشها. التحكم في الجودة المرئية هو خطوة أساسية لهذا الإجراء.من خلال مقارنة المناطق المجزأة بالمسح الضوئي T1 الأصلي، يمكنك التأكد من أن المناطق ذات جودة عالية، وأن استنتاجاتك دقيقة بيولوجياً. لتنفيذ مراقبة الجودة البصرية من البيانات FreeSurfer باستخدام فريفيو ، فتح نافذة المحطة الطرفية وتغيير الدليل إلى مجلد الموضوع الذي يحتوي على إخراج FreeSurfer معالجتها. ثم اكتب الأمر الذي يظهر على الشاشة هنا لعرض منطقة المادة الرمادية الحجمية المتراكبة على T1. مرة أخرى، انتقل من خلال كل شريحة في الدماغ والتحقق من المناطق تحت أو المبالغة لمنطقة الدماغ التي يجري تفتيشها.هنا، نرى مثالاً على تجزئة فاشلة معروضة على فحص T1. وينبغي إعادة معالجة هذا التقسيم واستبعاده من التحليل إذا لم يكن من الممكن تحسينه. يُظهر هذا الشكل أمثلة على أداء أدوات مختلفة على الفص الصدغي في فحص T1.وتُشاهد هنا أمثلة على ترسيم إقليمي جيد، بينما تُعرض هنا أمثلة على سوء الترسيم الإقليمي، الذي يُظهر الانسكابات في الفصوص الزمنية اليسرى واليمنية. هذا الرقم يبين أمثلة على أداء أدوات مختلفة على الفص القذالي على فحص T1. هنا نرى المسح T1 مع مثال على ترسيم إقليمي جيد ، في حين أن هنا مثال على تعيين إقليمي ضعيف ، مما يظهر الانسكاب في دورا الوسيط.هنا نرى مثالا على منطقة المادة الرمادية التي تسربت إلى دورا، وأبرزت من قبل المنطقة الزرقاء. يُظهر هذا الشكل مثالاً لمنطقة المادة الرمادية التي استبعدت مناطق من القشرة من التجزئة، وهي أفضل طريقة تظهر في المنظر المحوري. أثناء محاولة هذا الإجراء، من المهم أن تتذكر اختبار أدوات مختلفة في البيانات، وإجراء مراقبة جودة مرئية على عمليات الفحص العملية.بعد تطورها ، مهدت هذه التقنية الطريق للباحثين في التصوير العصبي لدراسة التغيرات في حجم الدماغ مع مرور الوقت دون الحاجة إلى اختبارات الغازية.

automated-segmentation-cortical-grey-matter-from-t1-weighted-mri

Research

JoVE Journal

Neuroscience

علم الأعصاب

توضح هذه المقالة التقنيات لأداء عالية الدقة التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي مع أخذ العينات مم 1.2 في الدماغ المتوسط ​​البشرية والهياكل تحت القشرية باستخدام ماسح ضوئي 3T. ويرد استخدام هذه التقنيات إلى حل الخرائط الطبوغرافية من التحفيز البصري في أكيمة الإنسان المتفوق (SC) كمثال على ذلك.

عالية الدقة التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي للطرق الدماغ المتوسط ​​الإنسان

ويقترح تحول خط الوسط الآلي تقدير والضغط داخل الجمجمة (ICP) الفرز المسبق نظام يقوم على الصور المحسوبة (CT) التصوير المقطعي للمرضى الذين يعانون إصابات في الدماغ (المصرف التجاري العراقي) باستخدام تقنيات معالجة الصور وآلة التعلم.

خط الوسط التحول الآلي وتقدير الضغط داخل الجمجمة يعتمد على الصور CT الدماغ

الآفة إكسبلورر (LE) هو، وخطوط الانابيب ومعالجة الصور شبه التلقائي المتقدمة للحصول على أنسجة المخ الإقليمية وتحت القشرية الحجمي hyperintensity الآفة من التصوير بالرنين المغناطيسي الهيكلي لمرض الزهايمر والمسنين العادية. لضمان مستوى عال من الدقة والموثوقية، وفيما يلي موجهة الفيديو، بروتوكول موحد لإجراءات دليل للجنيه.

الآفة إكسبلورر: A، بروتوكول موحد موجهة الفيديو لدقة الحجمي وموثوق بها التصوير بالرنين المغناطيسي المستمدة في مرض الزهايمر والمسنين عادي

يوفر العمل الحالي مجموعة شاملة من الإرشادات لتتبع هياكل الفص الصدغي الإنسي (MTL) يدويا. يمكن تطبيق هذا البروتوكول على الأبحاث التي تشمل التصوير المغناطيسي الهيكلي و/أو التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي (MRI) لفحص MTL، في كل من المجموعات الصحية والسريرية.

بروتوكول الشامل للتجزئة دليل الهياكل الفص الصدغي الإنسي

وتصف هذه الورقة نموذج إحصائي لتحليل بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي الحجمي، الذي يحدد أن "التغيير نقطة" عندما يبدأ ضمور الدماغ في بريمانيفيست مرض هنتنغتون. ويتحقق رسم خرائط الدماغ كل النقاط التي التغير استناداً إلى حجم الدماغ التي تم الحصول عليها باستخدام خط أنابيب تجزئة المستندة إلى أطلس الصور T1 المرجحة.

الدماغ كل تجزئة وتحليل التغيير-نقطة من الدماغ التشريحية التصوير بالرنين المغناطيسي – التطبيق في مرض هنتنغتون بريمانيفيست

نحن نقدم بروتوكول شبه تلقائي لتحليل الشكل علي هياكل الدماغ ، بما في ذلك تجزئه الصورة باستخدام البرمجيات المفتوحة ، والمزيد من تحليل الشكل المجموعة الحكيمة باستخدام حزمه النمذجة الألى. هنا ، ونحن نظهر كل خطوه من بروتوكول تحليل الشكل 3D مع تقسيم هيبوكامبال من الدماغ MR الصور.

نمذجة الاشكال ثلاثية الابعاد وتحليل هياكل المخ

تقدم هنا هو البرنامج التعليمي العملي لمفتوحة الوصول، خط أنابيب معالجة الصور الموحدة لغرض رسم خرائط أعراض الآفات. يتم توفير الإرشادات التفصيلية خطوة بخطوة لكل خطوة معالجة، من التناقل اليدوي على CT/MRI إلى التسجيل اللاحق إلى المساحة القياسية، إلى جانب التوصيات العملية والرسوم التوضيحية مع الحالات النموذجية.

تجزئة احتشاء الدماغ والتسجيل على التصوير بالرنين المغناطيسي أو التصوير المقطعي المحوسب لرسم خرائط أعراض الآفات

يتم تقديم خط أنابيب موحد لفحص مورفومتريا المادة الرمادية المخيخية. يجمع خط الأنابيب بين الأساليب الحديثة عالية الدقة لتحسين وأتمتة تقسيم المخيخ والتسجيل القائم على الفوكسل للمخيخ من أجل القياس الكمي الحجمي.

خط أنابيب موحد لفحص مورفومتر المادة الرمادية المخيخية البشرية باستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي الهيكلي

على الرغم من الدور الحاسم للضفيرة المشيمية في الدماغ ، فإن دراسات التصوير العصبي لهذا الهيكل نادرة بسبب عدم وجود أدوات تجزئة آلية موثوقة. يهدف البروتوكول الحالي إلى ضمان التقسيم اليدوي القياسي الذهبي للضفيرة المشيمية التي يمكن أن تفيد دراسات التصوير العصبي المستقبلية.

التجزئة اليدوية للضفيرة المشيمية البشرية باستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي للدماغ

ووصف طريقة بسيطة وموثوق بها عن العزلة وثقافة من الخلايا الجذعية العصبية من أنسجة الأجنة البشرية تجاهل القشرية. ويمكن استخدام الثقافات المستمدة من الاضطرابات العصبية يعرف الإنسان المرضية لتوصيف العمليات الخلوية والجزيئية ، فضلا عن توفير منبر لتقييم فعالية العقاقير.

جيل من الخلايا الجذعية العصبية من الأنسجة الجنينية البشرية المهملة القشرية

تعلم تقسيم المادة الرمادية القشرية تلقائيًا من صور T1-MRI باستخدام برنامج SPM في MATLAB. تتيح هذه الطريقة للباحثين قياس حجم المادة الرمادية بدقة ومراقبة التغيرات الدماغية بشكل غير جراحي.

تجزئة الآلي للمادة الرمادية القشرية من صور الرنين المغناطيسي T1 المرجحة

استكشف المزيد من الفيديوهات