Name: t1 加权 mri 图像中皮质灰质的自动分割 (视频) | JoVE Journal
Uploaded: 2019-01-07T14:00:00.000+00:00
Duration: 6 min 48 s
Description: 学习使用SPM软件对T1加权MRI扫描进行自动化皮质灰质分割的方法。该技术通过视觉质量控制确保准确性，帮助神经影像学研究者在无创条件下量化脑体积变化并比较不同工具的分割效果。

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我们谨向CHDI/High Q基金会中负责TRACK-HD研究的所有人员表示感谢，特别是Beth Borowsky、Allan Tobin、Daniel van Kammen、Ethan Signer和Sherry Lifer。作者们还要向参与TRACK-HD研究的受试者及其家属致以诚挚的谢意。本工作在UCLH/UCL开展，该机构获得了英国卫生部国家健康研究所生物医学研究中心资助计划的部分资金支持。S.J.T.承认获得了国家健康研究所通过痴呆症与神经退行性疾病研究网络（DeNDRoN）提供的支持。
TRACK-HD 研究团队： 
C. Campbell，M. Campbell，I. Labuschagne，C. Milchman，J. Stout，莫纳什大学，墨尔本，维多利亚州，澳大利亚；A. Coleman，R. Dar Santos，J. Decolongon，B. R. Leavitt，A. Sturrock，不列颠哥伦比亚大学，温哥华，不列颠哥伦比亚省，加拿大；A. Durr，C. Jauffret，D. Justo，S. Lehericy，C. Marelli，K. Nigaud，R. Valabrègue，ICM研究所，巴黎，法国；N. Bechtel，S. Bohlen，R. Reilmann，明斯特大学，明斯特，德国；B. Landwehrmeyer，乌尔姆大学，乌尔姆，德国；S. J. A. van den Bogaard，E. M. Dumas，J. van der Grond，E. P. 't Hart，R. A. Roos，莱顿大学医学中心，莱顿，荷兰；N. Arran，J. Callaghan，D. Craufurd，C. Stopford，曼彻斯特大学，曼彻斯特，英国；D. M. Cash，IXICO，伦敦，英国；H. Crawford，N. C. Fox，S. Gregory，G. Owen，N. Z. Hobbs，N. Lahiri，I. Malone，J. Read，M. J. Say，D. Whitehead，E. Wild，伦敦大学学院，伦敦，英国；C. Frost，R. Jones，伦敦卫生与热带医学院，伦敦，英国；E. Axelson，H. J. Johnson，D. Langbehn，爱荷华大学，爱荷华州，美国；以及S. Queller，C. Campbell，印第安纳大学，印第安纳州，美国。

注意：确保所有图像均为 NifTI 格式。本文不涉及转换为 NifTI 格式的方法。
1. 分割 通过 SPM 8：统一分割
注意：此操作通过在 Matlab 环境中运行的 SPM8 图形用户界面（GUI）完成。SPM8 用户指南提供了更详细的说明，可访问以下网址获取：http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/doc/spm8_manual.pdf。
<ol>
	<li>确保已安装 SPM8 并将其设置在软件路径中。</li>
	<li>SPM 分割通过图形用户界面（GUI）进行。要打开 SPM，请打开命令窗口并在命令行中输入 'spm'。</li>
	<li>按下“PET &amp;#38; VBM”以打开结构 MRI 工具箱。</li>
	<li>按下“Batch”以打开批处理编辑器。这允许同时对多个扫描图像进行分割。</li>
	<li>选择 'SPM | Spatial | Segment'。</li>
	<li>点击 'Data | Select Files'，选择 T1 加权扫描图像作为输入。 
	注意：文件必须是未压缩的 NifTi 格式文件，扩展名为 '.nii'。</li>
	<li>点击 'output files | Grey Matter'，并确保已选择 'Native Space'，对白质进行相同操作。如果不需要脑脊液（CSF）分割，则将其保留为“None”。</li>
	<li>如果扫描图像已经过偏置场校正，请将“Bias Corrected”选项更改为“Don't Save Corrected”。对于“Clean up any partitions”选项，请测试三种不同选项，并通过视觉质量控制（QC，第8节）确定哪种选项对数据效果最佳。</li>
	<li>其余设置保持默认值，然后点击绿色旗帜运行分割程序。 
	注意：每个受试者大约需要 5 分钟，命令行将显示“Running Segment”。完成后，命令窗口将显示“Done”。</li>
	<li>按照第8节所述方法对灰质（C1*.nii 文件）进行视觉质量控制。</li>
</ol>
2. 通过 SPM 8 进行分割：新分割
注意：此操作通过 SPM8 图形用户界面（GUI）完成。SPM8 使用指南提供了更详细的说明，可在以下网址获取：http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/doc/spm8_manual.pdf。请确保已安装 SPM8 并将其设置在软件路径中。打开 SPM 软件，通常可通过在命令行中输入 &#34;spm&#34; 实现。这将打开一个图形用户界面（GUI）窗口，其中包含一系列可选选项，用于执行分析。&#160;
<ol>
	<li>点击“PET &amp; VBM”。</li>
	<li>点击“Batch”以打开批处理编辑器。</li>
	<li>在批处理窗口中选择“SPM | Tools | New Segment”。选择T1图像文件（扩展名为“.nii”）。</li>
	<li>将“Native Tissue type”设置为“Native Space”。根据需要，通过将其设置为“None”来关闭不需要的不同组织类别（如CSF）。将“Warped Tissue”设置为“None”。 
	注意：所有其他选项可保留默认设置。</li>
	<li>点击绿色旗帜以运行分割。 
	注意：命令行将显示“Running New Segment”。当运行完成后，MATLAB命令行将显示“Done New Segment”。</li>
	<li>按照第8节所述方法对灰质（C1*.nii文件）进行视觉质量检查。</li>
</ol>
3. 通过 SPM 12 进行分割：分割
注意：本操作步骤的执行 通过 SPM12 图形用户界面。SPM12 使用指南提供了更详细的说明，可访问以下网址获取：http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/doc/manual.pdf。
<ol>
	<li>在命令窗口中输入“spm”以打开SPM软件。这将打开一个图形用户界面（GUI）窗口，其中包含可选择的多种选项，用于执行分析。</li>
	<li>点击“PET &amp; VBM”，然后点击“Batch”以打开批处理编辑器。</li>
	<li>点击“SPM | Spatial | Segment”，然后点击“Data | Volumes”。</li>
	<li>将“Native Tissue type”设置为“Native Space”。通过将其设置为“None”来关闭不需要的组织类别（例如CSF）。将“Warped Tissue”设置为“None”。 
	注意：所有其他选项可保持默认设置。</li>
	<li>点击绿色旗帜以运行分割。 
	注意：命令窗口将显示“Running Segment”。运行完成后，将显示“Done Segment”。</li>
	<li>按照第8节所述方法对灰质（C1*.nii文件）进行视觉质量检查。</li>
</ol>
4. 通过 FSL FAST 进行分割
注意：此操作在命令行中进行。FSL 指南提供了更详细的说明，可访问以下网址获取：https://fsl.fmrib.ox.ac.uk/fsl/fslwiki。
<ol>
	<li>运行 BET 脑提取。这可能需要针对不同的数据集进行优化，但基本命令为： 
	bet T1_ID.nii bet_T1_ID.nii</li>
	<li>运行 FSL FAST 分割： 
	fast bet_T1_ID.nii 
	注意：这将输出灰质（GM）、脑脊液（CSF）和白质（WM）的部分体积图和二值化区域。</li>
	<li>按照第 8 节所述，对灰质区域（文件名以 *_pve_1.nii.gz 结尾）进行视觉质量检查。</li>
</ol>
5. 通过 FreeSurfer 进行分割
注意：此操作需在命令行中进行。FreeSurfer 指南提供了更详细的说明，可访问以下网址获取：https://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/。
<ol>
	<li>通过输入以下命令设置数据所在目录： 
	export SUBJECTS_DIR=/path/to/nii/files</li>
	<li>运行以下命令执行分割： 
	recon-all -i T1_ID.nii -subjid T1_ID -autorecon1 -cw256 
	recon-all -subjid T1_ID -autorecon2 -autorecon3 
	注意：这些命令每位受试者需要 &#62; 10 小时。使用 -cw256 标志可将视野大于 256 的扫描图像裁剪至该尺寸以进行处理。</li>
	<li>通过查看位于“输出文件夹 | scripts | recon-all.log”的脚本，确认处理已正确完成。请检查最后一行是否显示“recon-all -s T1_ID finished without error”。</li>
	<li>按照第 8 节所述方法对灰质（GM）区域进行视觉质量检查。</li>
</ol>
6. 通过 ANTs 进行分割
注意：此操作在命令行中进行。ANTs 是比其他工具更复杂的软件，需注意此处所述的流程可根据每个队列进一步优化以提升结果。ANTs 的文档可从以下网址获取：http://stnava.github.io/ANTsDoc/。如下所述，有两种方法可将图像分割为组织类别。&#160;
<ol>
	<li>使用第一种方法时，以默认设置运行命令“antsAtropos.sh”，且不包含组织先验信息。 
	注意：当仅需分为3类组织时，此方法通常表现良好：灰质（GM）、白质（WM）和其他。
	<ol>
		<li>通过输入以下命令来设置 ANTs 软件的路径： 
		export ANTSPATH=/path/to/ANTs/bin/</li>
		<li>通过输入以下命令来运行分割流程： 
		antsAtroposN4.sh -d &#60;图像尺寸&#62; - a &#60;t1.nii.gz&#62; - c &#60;组织类别数量&#62; -o &#60;输出&#62;
		<ol>
			<li>此命令的可选参数包括： 
			脑部掩模：-x &#60;mask.nii.gz&#62;; 
			组织先验：-p &#60;segmentationPriors%d.nii.gz&#62;.</li>
		</ol>
		</li>
		<li>这将生成一个包含部分容积图和提取出的大脑的文件夹。按照第8节所述方法对灰质区域进行视觉质量检查。</li>
	</ol>
	</li>
	<li>以生成更多组织类别（灰质、皮层下灰质、白质、脑脊液、其他） 等等。）或对显示神经病理学特征的队列进行分割时，应使用特定的组织先验信息。可从不同网站下载组织先验模板。或者，可使用特定研究的模板来构建先验信息——这种方法更为复杂，但可能带来益处，尤其是在存在病理性脑部改变的队列中。
	<ol>
		<li>要创建特定研究的模板/先验图像，首先需创建特定研究的模板： 
		antsMultivariateTemplateConstruction.sh -d &#60;图像尺寸&#62; - o 模板 &#60;其他选项&#62; &#60;images.nii.gz&#62;
		<ol>
			<li>此命令的可选参数包括： 
			-c：用于并行计算的控制参数。 
			若以串行方式运行，请使用0；-j：核心数量；-r：在创建模板前对输入图像进行刚体配准（默认为0）——0表示关闭，1表示开启。仅在初始模板不可用时此选项才有效。</li>
		</ol>
		</li>
		<li>从 ANTs 网站下载脑掩膜和先验图像。 
		注意：可能需要编辑此掩膜，以确保其与模板脑具有良好的近似性。脑掩膜是整个流程中最重要的部分之一；如果脑掩膜质量较差，则脑提取/Atropos 的运行效果将不理想。部分下载选项包括： 
		https://figshare.com/articles/ANTs_ANTsR_脑模板?915436 
		下载的模板应随后注册到研究模板中。</li>
		<li>计算配准，这将输出一系列变换场，随后可将这些变换场应用于下载的模板，以将其转换至特定研究的模板空间。要计算配准，请使用以下命令： 
		antsRegistrationSyNQuick.sh -d 3 -f template.nii.gz -m downloaded_template.nii.gz -o downloaded_to_template -n 6
		<ol>
			<li>此命令中的选项包括： 
			-d：维度（即， 3D 扫描将为“3”；-f：固定图像（即， 图像需要最终放置的位置）；-m：移动图像（即， 需要移动的图像）；-o：输出文件名（无需扩展名）；-n：线程数。</li>
		</ol>
		</li>
		<li>将配准应用于数据： 
		antsApplyTransforms -d 3 -i downloaded_template.nii.gz -r template.nii.gz -o downloaded_to_template.nii.gz -t downloaded_to_template1Warp.nii.gz -t downloaded_to_template0GenericAffine.mat
		<ol>
			<li>此命令中的选项包括： 
			- d：维度（即， 3D 扫描将为“3”；-i：输入图像（即， 需要移动的图像）；-r：参考图像（即， 参考图像用于定义输出扭曲图像的间距、原点、大小和方向；-o 输出名称，即在研究特定模板空间中下载的模板（此处需要扩展名）；-t 变换文件名称，配准计算生成的输出文件。</li>
		</ol>
		</li>
		<li>目视检查研究特异性模板与下载模板之间的配准对应关系（为此，将研究特异性模板叠加在下载的模板之上打开）。</li>
		<li>如果配准成功，将变换应用于下载的先验图像和提取的模板脑，重复步骤 6.2.5。 
		注意：完成这些步骤后，将得到一个研究特定模板、一个与研究特定模板对齐的已下载模板，以及一个与研究特定模板对齐的已下载脑提取掩模和组织先验图像。</li>
		<li>使用 antsCorticalThickness.sh 运行研究特定模板；该步骤可提供灰质（GM）、白质（WM）和脑脊液（CSF）区域，可用于构建研究特定的先验信息： 
		antsCorticalThickness.sh -d 3 -a 模板.nii.gz -e 下载至模板空间的图像.nii.gz -m 研究空间中二值化模板提取脑区掩膜.nii.gz -p 下载的标签先验概率%d.nii.gz -o CT_模板
		<ol>
			<li>此命令中的选项包括： 
			- d：维度（即， 3D 扫描将为“3”；-a：待分割的图像（在本例中为研究特异性模板）；-e：脑模板（未去除颅骨；在本例中为已配准至研究特异性模板的下载模板）；-m：下载的脑提取掩模（在本例中为从已配准至研究特异性模板的下载模板中提取出的脑区）；-p：使用 C 风格格式指定的先验信息例如， -p 标签先验%02d.nii.gz) 
			注意：该命令假设前四个先验图像的顺序如下：1：脑脊液（CSF），2：皮层灰质（GM），3：白质（WM），4：皮下灰质（GM）（此处指已配准至研究特异性模板的下载模板所提供的先验图像）。</li>
		</ol>
		</li>
		<li>运行此命令将为模板生成先验图像，但在用于 Atropos 分割之前需要进行平滑处理。平滑命令是 ANTs 软件的一部分。使用以下命令对所有先验图像进行平滑处理： 
		SmoothImage 3 CT_template_BrainSegmentationPosteriors2.nii.gz CT_template_BrainSegmentationPosteriors_smoothed.nii.gz</li>
		<li>在运行 Atropos 之前，需对所有原始空间扫描图像进行脑提取。可使用特定研究的模板，并通过在模板上运行 antsCorticalThickness.sh 生成提取的脑图像（步骤 6.2.1）： 
		antsBrainExtraction.sh -d 3 -a T1.nii.gz -e template.nii.gz -m template_BrainExtractionBrain.nii.gz -o T1_brain.nii.gz
		<ol>
			<li>此命令中的选项包括： 
			-d：维度；-a：解剖图像；-e：脑提取模板（即， 模板已创建，未进行颅骨剥离）；-m：用于脑提取的特定研究脑掩膜；-o：输出文件前缀。</li>
		</ol>
		</li>
		<li>然后运行 Atropos： 
		antsAtroposN4.sh -d 3 -a T1.nii.gz -x T1_brain.nii.gz -c 3 -o Atropos_specific_template
		<ol>
			<li>此命令中的选项包括： 
			-d = 维度；-a：解剖图像；-x：由脑提取生成的脑提取掩模；-c：待分割的组织类别数量；-o：输出文件前缀；-p：研究特异性分割先验信息 &#60;segmentationPriors%d.nii.gz&#62;</li>
		</ol>
		</li>
		<li>按照第8节所述，对GM区域进行视觉质量检查。</li>
	</ol>
	</li>
</ol>
7. 通过 MALP-EM 进行分割
<ol>
	<li>运行 MALP-EM 时，打开终端窗口，将目录切换至 MALP-EM 安装目录，然后输入以下命令： 
	./malpem-proot -i T1_scan.nii -o ./ -m optional_brain_mask_final.nii.gz -f 3T -t 6 -c</li>
	<li>命令执行完成后，检查是否存在包含组织分类和区域分割结果的输出文件夹。</li>
	<li>按照第 8 节所述方法对灰质（GM）进行视觉质量检查。</li>
</ol>
8. 视觉质量控制
注意：应对所有用于分析的分割区域进行视觉质量控制。质量控制可确保分割结果达到高标准，并能可靠地反映皮质灰质（CGM）的分割情况。进行质量控制时，需打开每个扫描图像，并将其叠加到原始T1图像上，以将生成的区域与扫描图像上可见的皮质灰质进行比较。
<ol>
	<li>SPM、FSL、ANTs 和 MALP-EM 分割
	<ol>
		<li>使用 FSLeyes 进行视觉质量检查： 
		https://users.fmrib.ox.ac.uk/~paulmc/fsleyes_userdoc/ 
		注意：较早版本的查看器 FSLview 也可用于相同目的。</li>
		<li>打开终端窗口，并加载 T1 图像以及叠加在 T1 上的灰质（GM）区域。输入以下命令： 
		fsleyes T1.nii Region1.nii Region2.nii。</li>
		<li>FSLeyes 打开后，使用顶部面板中的不透明度切换按钮调整或降低叠加区域的不透明度，以便观察 T1 图像在灰质区域下方的显示情况。通过顶部面板中的“颜色下拉选项卡”更改分割叠加的颜色。</li>
		<li>逐一切片浏览整个大脑。 
		注意：此处使用的是冠状面视图，但用户应使用自己最熟悉的视图。</li>
		<li>检查每一层切片中被检区域是否存在分割不足或过度估计的情况。 
		注意：请参见代表性结果部分，了解良好与不良分割的示例。</li>
	</ol>
	</li>
	<li>FreeSurfer 质量检查
	<ol>
		<li>使用 FreeView 进行视觉质量检查。 
		注意：请参考以下文档： 
		https://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/FreeviewGuide/FreeviewGeneralUsage/FreeviewQuickStart。</li>
		<li>打开终端窗口。要查看叠加在 T1 上的容积性灰质区域，请切换至受试者文件夹并输入以下命令： 
		freeview ./mri/T1.mgz ./mri/aparc+aseg.mgz:colormap=lut:opacity:.3</li>
		<li>逐一切片浏览整个大脑。 
		注意：此处使用的是冠状面视图，但用户应使用自己最熟悉的视图。</li>
		<li>检查每一层切片中被检区域是否存在分割不足或过度估计的情况。 
		注意：请参见代表性结果部分，了解分割结果的示例。</li>
	</ol>
	</li>
</ol>

<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>
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<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>
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作者无任何利益冲突需要披露。

最近的研究表明，采用不同的容积测量方法可能对神经影像学研究具有重要意义1,2。通过发表相关实验方案，帮助初学者掌握如何应用不同的神经影像学工具，以及如何对这些工具输出的结果进行质量控制（QC），研究人员可为其数据集选择最合适的方法。
尽管本标准操作流程中的大多数步骤可根据数据和研究人员的需求进行调整，但其中最关键的步骤之一是详细描述的视觉质量控制过程。所有由这些工具生成的分割结果均应进行视觉质量控制，这对于连续血糖监测（CGM）数据的准确测量至关重要。为确保高质量分割而采取的质量控制步骤，是在检查了数千个CGM区域后逐步建立的。通过视觉检查比较不同工具的结果，可为每个数据集找到最准确的方法。
对于每种工具，均可采用不同的选项来针对每个数据集优化分割效果。通常建议在分割前将所有扫描图像重新对齐至原生空间，因为这可以减少分割错误；但此步骤并非必需。此外，不同工具输出的脑区范围也有所不同，有些仅包含皮层灰质，而有些还...

神经影像学在临床和科研领域均被广泛应用。目前正致力于提高基于磁共振成像（MRI）扫描量化脑体积的研究的可重复性；因此，研究者分享使用现有MRI工具将MRI扫描分割为区域性体积的经验至关重要，这有助于方法的标准化与优化1。本实验方案提供了使用七种不同工具从T1加权MRI扫描中分割皮层灰质（CGM；指不包括皮层下区域的灰质）的逐步操作指南。这些工具此前曾用于一项针对分割方法的方法学比较研究2，该研究在一个亨廷顿病队列中发现不同工具的表现存在差异。由于这些工具在不同数据集中的表现可能存在差异，研究者在将其应用于自身数据集之前，应先测试多种工具，再选定其中一种。
灰质（GM）体积通常被用作衡量脑形态的指标。体积测量方法通常具有较高的可靠性，能够有效区分健康对照组与临床组3。脑区不同组织类型的体积通常通过自动化软件工具进行计算，这些工具可识别各类组织类型。因此，为了获得高质量的灰质边界划分（分割），准确勾画白质（WM）和脑脊液（CSF）对于确保灰质区域的准确性至关重要。目前有多种可用于灰质分割的自动化工具，每种工具所需的处理步骤不同，输出结果也有所差异。已有许多研究将这些工具应用于不同的数据集进行相互比较，部分研究还对特定工具进行了优化1,4,5,6,7,8,9,10,11。先前的研究表明，在脑体积研究中，不同体积测量工具之间的变异性可能导致文献中的结果不一致，这些差异被认为是导致关于神经系统疾病得出错误结论的重要驱动因素1。
最近，一项针对包含健康对照参与者和亨廷顿病患者队列的研究对多种分割工具进行了比较。亨廷顿病是一种遗传性神经退行性疾病，通常在成年期发病。该病突出且被广泛研究的神经病理学特征是皮层下结构和皮层灰质（CGM）的进行性萎缩。研究结果表明，应用于该队列的七种分割工具表现各异，这支持了以往的研究发现，即根据用于计算脑体积的软件不同，结果可能存在差异。本方案提供了Johnson et al.（2017）2中所用处理方法的信息，旨在促进在神经影像研究中对最适工具进行严谨的方法学选择。本手册涵盖灰质（GM）体积的分割，但不涉及如多发性硬化中所见病灶等病变的分割。

基于t1加权mri图像的皮层灰质自动分割

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

在神经影像学研究中，近期多项研究讨论了不同研究之间在体积测量结果上的差异，这些差异被认为源于使用不同的分割工具来生成脑体积。本文介绍了七种可用于分割大脑灰质的自动化工具的处理流程。该方案为研究人员提供了一个初步步骤，以确定从T1加权MRI扫描中生成灰质体积最准确的方法。文中还包含了进行详细视觉质量控制的操作步骤。本方案涵盖了一系列潜在的分割工具，并鼓励用户在将其应用于完整队列之前，先在部分数据子集中比较这些工具的性能。此外，该方案还可进一步推广至其他脑区的分割。

20名对照参与者的大脑平均体积及其人口统计学信息见表1。这些数据可作为使用相关工具时预期值的参考。结果应结合原始T1.nii图像进行解读。所有灰质区域应按照第8节所述步骤进行检查。在进行视觉质量控制时，需将灰质区域与T1扫描图像直接叠加对比观察，以确保准确性。
区域应因明显错误而被舍弃，如图所示 图1有时这些错误是由于处理过程执行不当，或大脑在视野中的位置不佳所致。为纠正这些错误，可将原始T1加权图像进行刚性对齐至标准空间，并重新尝试分割。失败率将根据数据质量、所用工具以及失败的分类而有所不同。在本研究中，导致被排除的完全失败的失败率 &lt; 所有工具的错误率为5%，但多个工具始终出现较不显著的错误。FSL FAST、SPM 8 New Segment 和 FreeSurfer 存在错误（但未发生失败） &gt; 该队列中50%的扫描图像存在此类错误。该错误...

本方案描述了将七种不同的自动化分割工具应用于结构T1加权MRI扫描，以勾画可用于灰质体积定量的灰质区域的过程。

基于T1加权MRI图像的皮层灰质自动分割

在神经影像学研究中，一些近期研究探讨了被认为会影响体积测量结果的跨研究差异所造成的影响。

该方法可以解答神经影像学和神经病学领域中的关键问题，例如，非临床人群与临床人群在皮层体积上是否存在组间差异。该技术的主要优势在于，它使研究人员能够为其数据选择最合适的分析工具。首先，通过打开 MATLAB 命令窗口并在命令行中输入 SPM 来启动 SPM 软件。接着，为了进行统一分割，请选择 PET VBM 以打开结构 MRI 工具箱。现在，打开批处理编辑器以同时对多个扫描图像进行分割。选择 SPM、Spatial 和 Segment，然后选择 Data 中的 Files，并将 T1 加权扫描图像选为输入。接下来，点击 Output Files 中的 Grey Matter，并确保已选择 Native Space，对 White Matter 重复此操作。如果不需要脑脊液（CSF）分割，则将其设置为 None。如果扫描图像已完成偏置校正，请将此选项更改为“不保存校正结果”。然后清理任何分区，并在运行完整分析之前测试所有三个选项。现在，保持其他设置为默认值，单击绿色旗帜以运行分割。MATLAB 窗口在分割完成后将显示“Done”。最后，对生成的灰质 NIfTI 文件进行视觉质量控制。要在 SPM8 中执行新分割（New Segment）选项，首先在打开批处理编辑器之前选择 PET VBM。然后选择 SPM、Tools、New Segment，并选择要使用的 NIfTI 格式 T1 图像文件。将“Native Tissue Type”选项设置为“Native Space”，关闭不需要的“Tissue Classes”。同时关闭“Warped Tissue”，然后点击绿色运行标志以执行分割，并在完成后进行视觉质量控制。要再次在 SPM 12 中执行分割，请重新按下 PET VBM 并打开批处理编辑器。然后选择 SPM、空间分割（Spatial Segment）和数据图像（Data Volumes）。接着选择原始空间组织类型（Native Space Tissue Type），并关闭不需要的组织类别。将变形组织设为“无”，然后点击绿色运行按钮。分割完成后，务必按照本实验方案下一节所述进行视觉质量控制。可使用 FSLeyes 进行视觉质量控制。首先打开终端窗口，然后在终端中输入 FSLeyes 以启动 FSLeyes。接着选择“文件”（File），点击“从文件添加”（Add from File），并选择原始 T1 图像和分割区域以进行查看。FSLeyes 打开后，使用不透明度切换功能，以便可视化底层的 T1 图像。还可以通过顶部面板中的颜色下拉选项，根据需要更改分割叠加层的颜色。现在，逐层滚动浏览大脑的每个切片，检查所观察区域是否存在分割不足或过度估计的区域。视觉质量控制是该流程中必不可少的步骤。通过将您分割的区域与原始 T1 扫描图像进行比较，可以确保您的分割区域具

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

Research

科研

JoVE Journal

Neuroscience

神经科学

t1 加权 mri 图像中皮质灰质的自动分割

本文介绍了在3T磁共振扫描仪上对人体中脑及皮层下结构进行1.2...

高分辨率人类中脑功能磁共振成像方法

提出了一种基于计算机断层扫描（CT）图像的自动化中线偏移估测与颅内压（ICP）预筛查系统，用于创伤性脑损伤（TBI）患者，该系统采用图像处理与机器学习技术。...

基于脑部CT图像的自动中线移位与颅内压估测

病灶探查者：一种基于视频指导的标准化方案，用于阿尔茨海默病及正常老年人群中准确可靠的磁共振成像衍生体积测量

本研究提供了一套完整的手动追踪内侧颞叶（MTL）结构的操作指南。该方案可应用于针对健康人群和临床人群的内侧颞叶结构和/或结构-功能联合磁共振成像（MRI）研究。...

内侧颞叶结构的手动分割综合方案

本文描述了一种用于容积性磁共振成像（MRI）数据分析的统计模型，该模型可识别在亨廷顿病临床前阶段脑萎缩开始的"变化点"。基于采用T1加权图像的图谱引导分割流程所获得的脑体积数据，实现了全脑范围内的变化点定位图谱绘制。...

全脑分割与解剖学脑部MRI的变点分析——在亨廷顿病前驱期中的应用

我们介绍一种针对脑结构的半自动形态分析方案，包括使用开源软件进行图像分割，以及利用自动化建模工具包进行群体形态分析。本文以脑部磁共振图像中的海马体分割为例，演示三维形态分析方案的各个步骤。...

脑结构的三维形态建模与分析

本文提供了一个开放获取的、标准化的影像处理流程实用教程，旨在用于病灶-症状映射。教程逐步介绍了每个处理步骤，从在CT/MRI上进行人工梗死分割，到后续将图像配准至标准空间，并结合典型病例提供了实用建议和图示说明。...

脑梗死病灶在MRI或CT上的分割与配准用于病灶-症状映射

本文介绍了一种用于分析小脑灰质形态计量的标准化流程。该流程结合了高分辨率、先进的技术方法，可实现小脑分区的优化与自动化，以及基于体素的小脑配准，从而进行体积定量分析。...

使用结构磁共振成像检测人类小脑灰质形态计量学的标准化流程

尽管脉络丛在大脑中具有关键作用，但由于缺乏可靠的自动化分割工具，针对该结构的神经影像学研究仍然十分有限。本方案旨在实现脉络丛的金标准手动分割，为未来的神经影像学研究提供依据。...

使用脑部 MRI 手动分割人类脉络丛

本文介绍了一种从废弃的人类胎儿皮质组织中分离和培养神经干细胞的简单且可靠的方法。来源于已知人类神经系统疾病的人源组织培养物可用于病理性的细胞与分子过程的表征，并可作为评估药理学疗效的平台。...

从废弃的人类胎儿皮质组织中生成神经干细胞

学习使用SPM软件对T1加权MRI扫描进行自动化皮质灰质分割的方法。该技术通过视觉质量控制确保准确性，帮助神经影像学研究者在无创条件下量化脑体积变化并比较不同工具的分割效果。

基于T1加权MRI图像的皮层灰质自动分割

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