Methodenartikel

Manuelle Segmentierung des menschlichen Aderhautplexus mittels Hirn-MRT

DOI:

10.3791/65341

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15. Dezember 2023

 ,  ,  ,  , 
1Department of Psychiatry, Beth Israel Deaconess Medical Center, 2Division of Translational Neuroscience, Beth Israel Deaconess Medical Center, 3Huaxi MR Research Center (HMRRC), Department of Radiology, West China Hospital of Sichuan University, 4Department of Psychiatry and Psychotherapy, Jena University Hospital, 5AI in Medical Imaging, German Center for Neurodegenerative Diseases (DZNE), 6A. A. Martinos Center for Biomedical Imaging, Massachusetts General Hospital, 7Department of Radiology, Harvard Medical School, 8Department of Psychiatry, Harvard Medical School

* These authors contributed equally

In diesem Artikel

Zusammenfassung

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Trotz der entscheidenden Rolle des Plexus choroideus im Gehirn sind Neuroimaging-Studien dieser Struktur aufgrund des Mangels an zuverlässigen automatisierten Segmentierungswerkzeugen rar. Das vorliegende Protokoll zielt darauf ab, eine manuelle Segmentierung des Aderhautplexus nach Goldstandard zu gewährleisten, die in zukünftige Neuroimaging-Studien einfließen kann.

Zusammenfassung

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Der Plexus choroideus wird mit der neurologischen Entwicklung und einer Reihe von Gehirnerkrankungen in Verbindung gebracht. Es gibt Hinweise darauf, dass der Plexus choroideus für die Reifung des Gehirns, die Immun-/Entzündungsregulation und die Verhaltens-/kognitiven Funktionen entscheidend ist. Derzeitige automatisierte Neuroimaging-Segmentierungstools sind jedoch schlecht darin, den Aderhautplexus des lateralen Ventrikels genau und zuverlässig zu segmentieren. Darüber hinaus gibt es kein Werkzeug, das den Plexus choroideus im dritten und vierten Ventrikel des Gehirns segmentiert. Daher ist ein Protokoll erforderlich, das beschreibt, wie der Plexus choroideus im lateralen, dritten und vierten Ventrikel segmentiert werden soll, um die Zuverlässigkeit und Reproduzierbarkeit von Studien zu erhöhen, die den Plexus choroideus bei neurologischen Entwicklungs- und Gehirnstörungen untersuchen. Dieses Protokoll enthält detaillierte Schritte zum Erstellen separat beschrifteter Dateien in 3D Slicer für den Plexus choroideus auf der Grundlage von DICOM- oder NIFTI-Bildern. Der Plexus choroideus wird manuell unter Verwendung der axialen, sagittalen und koronalen Ebenen von T1w-Bildern segmentiert, wobei sichergestellt wird, dass Voxel von Strukturen der grauen oder weißen Substanz, die an die Ventrikel grenzen, ausgeschlossen werden. Die Fensterung wird angepasst, um die Lokalisierung des Plexus choroideus und seiner anatomischen Grenzen zu unterstützen. Im Rahmen dieses Protokolls werden Methoden zur Bewertung von Genauigkeit und Zuverlässigkeit demonstriert. Die Goldstandard-Segmentierung des Aderhautplexus mit manueller Abgrenzung kann verwendet werden, um bessere und zuverlässigere automatisierte Segmentierungswerkzeuge zu entwickeln, die offen geteilt werden können, um Veränderungen im Aderhautplexus über die Lebensspanne und innerhalb verschiedener Hirnerkrankungen aufzuklären.

Einleitung

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Funktion des Plexus choroideus
Der Plexus choroideus ist eine stark vaskularisierte Struktur im Gehirn, die aus gefensterten Kapillaren und einer Monoschicht von Epithelzellen des Plexus choroideus besteht1. Der Plexus choroideus projiziert in den lateralen, dritten und vierten Hirnventrikel und produziert Liquor cerebrospinalis (CSF), der eine wichtige Rolle bei der neuronalen Musterbildung2 und der Hirnphysiologie spielt 3,4. Der Plexus choroideus sezerniert neurovaskuläre Substanzen, umschließt ein stammzellähnliches Lager und fungiert als physikalische Barriere, um das Eindringen toxischer Metaboliten zu verhindern, als enzymatische Barriere, um Teile zu entfernen, die die physische Barriere umgehen, und als immunologische Barriere zum Schutz vor fremden Eindringlingen5. Der Plexus choroideus moduliert die Neurogenese6, die synaptische Plastizität7, die Entzündung8, den zirkadianen Rhythmus 9,10, die Darm-Hirn-Achse11 und die Kognition12. Darüber hinaus können periphere Zytokine, Stress und Infektionen (einschließlich SARS-CoV-2) die Blut-Liquor-Schranke stören 13,14,15,16. Somit ist das Aderhautplexus-CSF-System für die Neuroentwicklung, die Reifung von Neuroschaltkreisen, die Homöostase des Gehirns und die Reparatur von17 von entscheidender Bedeutung. Da sich immune, entzündliche, metabolische und enzymatische Veränderungen auf das Gehirn auswirken, verwenden Forscher bildgebende Verfahren, um die Rolle des Plexus choroideus über die gesamte Lebensspanne und bei Hirnerkrankungen zu beurteilen 18,19,20. Bei häufig verwendeten automatisierten Tools für die Segmentierung des Plexus choroideus, wie z. B. FreeSurfer, gibt es jedoch Einschränkungen, die dazu führen, dass der Plexus choroideus schlecht segmentiert ist. Daher besteht ein kritischer Bedarf an einer manuellen Ground-Truth-Segmentierung des Aderhautplexus, die zur Entwicklung eines genauen automatisierten Werkzeugs für die Segmentierung des Aderhautplexus verwendet werden kann.

Plexus choroideus bei neurologischer Entwicklung und Hirnerkrankungen
Die Rolle des Plexus choroideus bei Erkrankungen des Gehirns wurde lange Zeit vernachlässigt, vor allem, weil er als unterstützender Akteur angesehen wurde, dessen Aufgabe es war, das Gehirn abzufedern und einen angemessenen Salzhaushalt aufrechtzuerhalten 2,21. Der Plexus choroideus hat jedoch als eine Struktur Aufmerksamkeit erlangt, die mit Gehirnerkrankungen wie Schmerzsyndromen22, SARS-CoV-2 16,23,24, neurologischen Entwicklungsstörungen 2 und Hirnstörungen19 in Verbindung gebracht wird, was auf einen transdiagnostischen Effekt bei der Entwicklung von Verhaltensstörungen hindeutet. Bei neurologischen Entwicklungsstörungen waren Aderhautplexuszysten mit einem erhöhten Risiko für Entwicklungsverzögerungen, Aufmerksamkeitsdefizit-/Hyperaktivitätsstörungen (ADHS) oder Autismus-Spektrum-Störungen (ASS) verbunden25,26. Darüber hinaus wurde festgestellt, dass das Volumen des Aderhautplexus des lateralen Ventrikels bei Patienten mit ASS27 erhöht ist. Bei Erkrankungen des Gehirns werden seit 1921 Anomalien des Plexus choroideus bei psychotischen Störungen beschrieben28,29. Frühere Studien haben eine Vergrößerung des Plexus choroideus mittels FreeSurfer-Segmentierung bei einer großen Stichprobe von Patienten mit psychotischen Störungen im Vergleich zu ihren Verwandten ersten Grades und der Kontrollgruppe festgestellt19. Diese Ergebnisse wurden unter Verwendung eines manuell segmentierten Aderhautplexusvolumens in einer großen Stichprobe klinischer Hochrisikopopulation für Psychosen repliziert und festgestellt, dass diese Patienten im Vergleich zu gesunden Kontrollpersonen ein größeres Aderhautplexusvolumen aufwiesen30. Es gibt eine wachsende Zahl von Studien, die eine Vergrößerung des Plexus choroideus bei komplexen regionalen Schmerzsyndromen22, Schlaganfall31, Multipler Sklerose20,32, Alzheimer33,34 und Depression35 belegen, wobei einige einen Zusammenhang zwischen peripherer und Gehirn-Immun-/Entzündungsaktivität zeigen. Diese Neuroimaging-Studien sind vielversprechend; Eine schlechte Segmentierung des Aderhautplexus des lateralen Ventrikels durch FreeSurfer21 schränkt jedoch die Zuverlässigkeit der automatisierten Volumenschätzung des Plexus choroideus ein. Infolgedessen haben Studien zu Multipler Sklerose20,32, Depression35, Alzheimer34 und früher Psychose36 damit begonnen, den Aderhautplexus lateraler Ventrikel manuell zu segmentieren, aber es gibt keine aktuellen Richtlinien dafür, wie dies zu tun ist, noch gibt es eine Anleitung zur Segmentierung des Aderhautplexus des dritten und vierten Ventrikels.

Gängige Segmentierungstools schließen den Plexus choroideus aus
Gehirnsegmentierungs-Pipelines wie FreeSurfer37,38,39, FMRIB Software Library (FSL)40, SLANT41 und FastSurfer (entwickelt vom Co-Autor Martin Reuter)42,43 segmentieren präzise und zuverlässig kortikale und subkortikale Strukturen unter Verwendung von Atlas-basierten (FSL), Atlas- und Oberflächen-basierten (FreeSurfer) und Deep-Learning-Segmentierungsparadigmen (SLANT und FastSurfer). Zu den Schwächen einiger dieser Ansätze gehören die Verarbeitungsgeschwindigkeit, die begrenzte Generalisierung auf verschiedene Scanner, die Feldstärken und Voxelgrößen37,44 sowie die erzwungene Ausrichtung der Beschriftungskarte in einem Standardatlasraum. Die Möglichkeit, den Plexus choroideus zu segmentieren und die Kompatibilität mit hochauflösender MRT wird jedoch nur von FreeSurfer und FastSurfer adressiert. Die neuronalen Netze, die hinter FastSurfer stehen, sind auf FreeSurfer-Aderhautplexus-Markierungen trainiert, so dass sie die zuvor diskutierten Zuverlässigkeits- und Abdeckungsbeschränkungen von FreeSurfer erben, wobei der dritte und vierte Ventrikel ignoriert werden21. Derzeit gibt es auch Einschränkungen für hochauflösende MRT, aber der hochauflösende Stream45 und FastSurferVINN43 von FreeSurfer können verwendet werden, um dieses Problem zu lösen.

Aktuelle Tools zur Segmentierung des Plexus choroideus
Es gibt nur ein frei verfügbares Segmentierungswerkzeug für den Plexus choroideus, aber die Segmentierungsgenauigkeit ist begrenzt. Die genaue Segmentierung des Plexus choroideus kann durch eine Vielzahl von Faktoren beeinflusst werden, darunter (1) Variabilität der Lage des Plexus choroideus (räumlich nicht stationär) aufgrund seiner Lage innerhalb der Ventrikeln, (2) Unterschiede in der Voxelintensität, dem Kontrast, der Auflösung (Heterogenität innerhalb der Struktur) aufgrund zellulärer Heterogenität, der dynamischen Funktion des Plexus choroideus, pathologischer Veränderungen oder partieller Volumeneffekte, (3) alters- oder pathologiebedingter ventrikulärer Größenunterschiede, die sich auf die Größe des Aderhautplexus auswirken, und (4) die Nähe zu benachbarten subkortikalen Strukturen (Hippocampus, Amygdala, Caudatus und Kleinhirn), die ebenfalls schwer zu segmentieren sind. Angesichts dieser Herausforderungen wird der Plexus choroideus bei FreeSurfer-Segmentierungen oft unter- oder überschätzt, falsch gekennzeichnet oder ignoriert.

Drei aktuelle Veröffentlichungen befassten sich mit der Lücke einer zuverlässigen Segmentierung des Plexus choroideus mit einem Gaußschen Mischungsmodell (GMM)46, einem Axial-MLP47 und U-Net-basierten Deep-Learning-Ansätzen48. Jedes Modell wurde mit privaten, manuell beschrifteten Datensätzen von maximal 150 Probanden mit einer begrenzten Vielfalt an Scannern, Standorten, demografischen Daten und Störungen trainiert und evaluiert. Während diese Veröffentlichungen 46,48,49 signifikante Verbesserungen gegenüber der Aderhautplexus-Segmentierung von FreeSurfer erzielten - manchmal verdoppelte sich die Schnittmenge von Vorhersage und Ground Truth, ist keine der beiden Methoden (1) in hochauflösender MRT validiert, (2) verfügt über dedizierte Generalisierungs- und Zuverlässigkeitsanalysen, (3) verfügt über große repräsentative Trainings- und Testdatensätze, (4) adressiert oder analysiert speziell Herausforderungen bei der Segmentierung des Aderhautplexus, wie z. B. Partial Volume Effects, oder (5) ist als gebrauchsfertiges Tool öffentlich verfügbar. Der derzeitige "Goldstandard" für die Segmentierung des Plexus choroideus ist daher das manuelle Tracing, z. B. mit dem 3D Slicer50 oder dem ITK-SNAP51, das bisher noch nicht beschrieben wurde und eine große Herausforderung für Forscher darstellt, die die Rolle des Plexus choroideus in ihren Studien untersuchen möchten. 3D Slicer wurde für die manuelle Segmentierung ausgewählt, da der Autor mit der Software vertraut ist und dem Benutzer verschiedene Werkzeuge zur Verfügung stellt, die auf verschiedenen Ansätzen basieren und kombiniert werden können, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen. Es können auch andere Tools verwendet werden, wie z. B. ITK-SNAP, das in erster Linie auf die Bildsegmentierung ausgerichtet ist, und sobald das Tool beherrscht ist, können vom Benutzer gute Ergebnisse erzielt werden. Darüber hinaus haben die Autoren eine Fall-Kontroll-Studie durchgeführt, die die hohe Genauigkeit und Zuverlässigkeit ihrer manuellen Segmentierungstechnik unter Verwendung von 3D Slicer30 demonstriert, und diese spezifische Methodik wird hier beschrieben.

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Protokoll

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Das vorliegende Protokoll wurde vom Institutional Review Board des Beth Israel Deaconess Medical Center genehmigt. Ein gesunder Proband mit einem MRT-Scan des Gehirns, der frei von Artefakten oder Bewegungen war, wurde für diese Protokolldemonstration verwendet, und es wurde eine schriftliche Einverständniserklärung eingeholt. Ein 3,0 T MRT-Scanner mit einer 32-Kanal-Kopfspule (siehe Materialtabelle) wurde verwendet, um 3D-T1-Bilder mit einer Auflösung von 1 mm x 1 mm x 1,2 mm aufzunehmen. Es wurde die MP-RAGE ASSET-Sequenz mit einem Sichtfeld von 256 x 256, TR/TE/TI=7,38/3,06/400 ms und einem Flip-Winkel von 11 Grad verwendet.

1. Importieren von Gehirn-MRT in 3D Slicer

HINWEIS: 3D Slicer stellt eine Dokumentation zur Benutzeroberfläche bereit.

  1. Bereiten Sie die Gehirn-MRT-Dateien DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) oder NIFTI (Neuroimaging Informatics Technology Initiative) für den Import in 3D Slicer vor.
  2. Importieren Sie DICOM-Daten, indem Sie auf die DCM-Schaltfläche in der oberen linken Ecke der Symbolleiste klicken. Klicken Sie dann auf die Schaltfläche DICOM-Dateien importieren , um Daten im DICOM-Format zu importieren.
  3. Wenn die MRT-Daten im NIFTI-Format vorliegen, importieren Sie sie, indem Sie auf die Schaltfläche DATEN in der oberen linken Ecke der Symbolleiste klicken. Wählen Sie im Popup-Dialogfeld die Option Hinzuzufügendes Verzeichnis für den Stapelimport von NIFTI-Daten in einem Ordner auswählen oder wählen Sie Hinzuzufügende(n) Datei(en) auswählen, um bestimmte NIFTI-Dateien zu importieren. Klicken Sie dann auf die Schaltfläche OK , um mit dem Hochladen der Daten in den 3D-Datenschnitt fortzufahren.
  4. Nach dem Import werden die MRT-Daten im Fenster auf der rechten Seite angezeigt, in dem die axialen, sagittalen und koronalen Ebenen angezeigt werden.
  5. Ändern Sie das Layout der Fenster, indem Sie zu Layouts navigieren und ein bestimmtes Layout auswählen. Diese finden Sie, indem Sie entweder auf das Bild des Layouts-Moduls in der Symbolleiste von 3D Slicer selbst klicken oder über View > Layouts aus dem Anwendungsmenü.

2. Herunterladen von DICOM aus Beispieldaten in 3D Slicer

  1. Klicken Sie auf die Schaltfläche Beispieldaten herunterladen im Startbildschirm des Abschnitts Willkommen beim Datenschnitt. Wählen Sie dann die Schaltfläche MRHead aus, um den Downloadvorgang zu starten, der einige Minuten dauern kann.
  2. Stellen Sie sicher, dass die MRT-Daten des Gehirns mit axialer, sagittaler und koronaler Ebene im rechten Fenster angezeigt werden.

3. Qualitätskontrolle und Justierung des MRT-Bildes

  1. Bestimmen Sie qualitativ die Bildqualität und das Vorhandensein von Artefakten aufgrund von Kopfbewegungen oder Scanproblemen, indem Sie jeden MRT-Schnitt kritisch überprüfen.
  2. Zoomen Sie den Bildausschnitt, indem Sie mit der rechten Maustaste klicken und die Maus nach oben oder unten bewegen , um die Ansicht zu verkleinern bzw. zu verkleinern.
  3. Um den Bildausschnitt zu verschieben, klicken Sie mit der linken Maustaste auf das Bild, halten Sie die Umschalttaste gedrückt und ziehen Sie die Maus.
  4. Das Anpassen der Bildhelligkeit kann bei der Betrachtung des Aderhautplexus helfen. Klicken Sie dazu entweder in der Symbolleiste auf Fenster/Lautstärke anpassen oder klicken Sie mit der linken Maustaste auf das Bild und bewegen Sie die Maus nach oben oder unten , um die Helligkeit zu erhöhen bzw. zu verringern.
  5. Die Anpassung des Kontrasts kann zusätzlich helfen, den Plexus choroideus zu finden. Klicken Sie mit der linken Maustaste auf den Bildausschnitt und bewegen Sie die Maus nach links oder rechts , um den Kontrast zu erhöhen bzw. zu verringern. Um den geeigneten Kontrast für den Plexus choroideus zu bestimmen, verwenden Sie die tiefen Kerne der grauen Substanz (zentrale Massen der grauen Substanz, die um den lateralen und dritten Ventrikel angeordnet sind) oder die in der Kontrastskala angezeigte Signalintensität.
  6. Sobald der bevorzugte Kontrast ausgewählt ist, behalten Sie den gleichen Kontrast während der gesamten Segmentierung bei und passen Sie keine potenziellen Schwankungen in supra- und infratentoriellen Bereichen an.

4. Erstellen der manuellen Segmente des Plexus choroideus

  1. Um mit der Segmentierung des Aderhautplexus lateralis, des dritten und vierten Ventrikels zu beginnen, erstellen Sie die Segmentierungsdateien im Modul Segmenteditor . Um dorthin zu navigieren, klicken Sie entweder auf den Segment-Editor in der Symbolleiste oder gehen Sie zum Dropdown-Menü Module: und wählen Sie Segment-Editor aus.
  2. Klicken Sie auf das Dropdown-Menü für die Segmentierung , um verschiedene Segmentierungen auszuwählen (wenn mehrere Segmentierungen erstellt wurden) und benennen Sie die aktuell ausgewählte Segmentierung um.
  3. Verwenden Sie das Dropdown-Menü Master-Lautstärke , um auszuwählen, welche NIFTI- oder DICOM-Sets bearbeitet werden müssen. Erst wenn die Volume-Datei ausgewählt ist, kann der Benutzer mit der Segmentierung/Bearbeitung beginnen.
  4. Klicken Sie zweimal auf die Schaltfläche Hinzufügen , um zwei Segmente für den Aderhautplexus des Seitenventrikels hinzuzufügen. Um diese umzubenennen, doppelklicken Sie auf den Namen und ändern Sie ihn in Aderhautplexus rechts und Aderhautplexus links.
  5. Klicken Sie erneut auf die Schaltfläche Hinzufügen , um Segmente für den dritten und vierten Plexus choroideus hinzuzufügen, und benennen Sie sie in "3. Ventrikel Aderhautplexus" und "4. Ventrikel Aderhautplexus" um.

5. Anzeigen verschiedener Slices und Segmentierungen

  1. Führen Sie vor der Bearbeitung eine Hintergrundstudie durch, um zu erfahren, wie Sie zwischen den Layouts im Anzeigefenster wechseln und wie Sie die Ansicht oder Deckkraft der Segmentierungen ändern können.
  2. Klicken Sie oben im Ansichtsfenster und links neben dem Slice-Schieberegler auf das Pin-Symbol. Dadurch wird ein Dropdown-Menü geöffnet, das je nach Layout des Fensters variieren kann.
    HINWEIS: Die Verwendung verschiedener Layouts kann bei der Segmentierung des Aderhautplexus hilfreich sein, da seine Struktur von Person zu Person variieren kann. Das Layout "Konventionell" ermöglicht es dem Benutzer beispielsweise, alle drei Slices und eine 3D-Ansicht der Szene gleichzeitig anzuzeigen. Wenn Sie "Nur rote/gelbe/grüne Schicht" wählen, erhält der Benutzer eine Nahaufnahme der 2D-Schicht, um eine genauere Segmentierung des Aderhautplexus zu ermöglichen.

6. Abgrenzung der ROIs des Plexus choroideus des lateralen Ventrikels

HINWEIS: Für die manuelle Segmentierung ist keine Bildregistrierung in einer Vorlage erforderlich.

  1. Beginnen Sie für den Plexus choroideus des lateralen Ventrikels in der axialen Ebene und stellen Sie sicher, dass die Bilder auf der Grundlage der Bikommissurallinie positioniert werden. Verwenden Sie dann das Trigonum collaterale als Referenzpunkt für die Lokalisierung des Aderhautplexus lateraler Herzkammer.
    1. Sobald die Bearbeitungen in der axialen Ebene vorgenommen wurden, wechseln Sie zu den verbleibenden Ansichten (sagittal und koronal), um sicherzustellen, dass die manuelle Segmentierung des Plexus choroideus lateraler Herzkammer nicht das umgebende Hirnparenchym oder den Liquor erfasst.
  2. Um mit der Bearbeitung zu beginnen, klicken Sie auf das Segment , das Sie bearbeiten möchten, und der Segmentname wird hervorgehoben.
  3. Klicken Sie auf das Mal- oder Zeichenwerkzeug im Abschnitt "Effekte" des Segment-Editors, um mit der manuellen Segmentierung zu beginnen.
    HINWEIS: Es empfiehlt sich, mit der Segmentierung in einer Ebene (koronal, axial oder sagittal) zu beginnen und nach Abschluss der Segmentierung in allen Schichten zu anderen Ebenen zu wechseln, um die manuelle Segmentierung zu überprüfen und zu verfeinern. Es wird empfohlen, dass der Benutzer mit der axialen oder koronalen Ebene beginnt, da der Aderhautplexus des lateralen Ventrikels in diesen Ansichten leichter zu sehen ist.
  4. Wenn Sie das Zeichenwerkzeug verwenden, klicken Sie mit der linken Maustaste und halten Sie die Maustaste gedrückt , um eine Kontur an der Grenze des Aderhautplexus des Seitenventrikels zu zeichnen. Klicken Sie nach dem Zeichnen mit der rechten Maustaste , um den eingezeichneten Bereich auszufüllen.
  5. Wenn Sie das Malwerkzeug verwenden, wählen Sie zunächst den Durchmesser des Pinsels aus, der zum Malen verwendet werden soll. Ein Pinsel von 3 % oder 5 % wird für eine genauere Abgrenzung des Plexus choroideus empfohlen, während 10 % für größere Auswahlen nützlich sein können.
  6. Verwenden Sie für beide Werkzeuge "Malen " oder "Löschen ", um fehlerhafte Abgrenzungen zu korrigieren, indem Sie Auswahlen hinzufügen oder entfernen.
    HINWEIS: Die Bezugnahme auf andere Sichtebenen kann bei der Identifizierung der Struktur des Aderhautplexus des lateralen Ventrikels im Vergleich zu anderen Gehirnstrukturen wie der umgebenden grauen Substanz, dem Fornix, dem Corpus callosum oder dem Hippocampus helfen. Der Benutzer wird aufgefordert, Gehirnscans auszuschließen, bei denen Aderhautplexuszysten identifiziert wurden.
  7. Verwenden Sie die Höhe des roten Kerns als Anhaltspunkt, um die Segmentierung des Aderhautplexus in den Seitenventrikeln zu stoppen.

7. Abgrenzung der ROIs des Aderhautplexus des dritten und vierten Ventrikels

HINWEIS: T1w-Bilder mit höherer Auflösung (z. B. 0,7 oder 0,8 mm) und solche, die mit einem 7T-MRT aufgenommen wurden, würden eine genauere und zuverlässigere manuelle Segmentierung des Aderhautplexus des dritten und vierten Ventrikels ermöglichen. Die Segmentierung des Aderhautplexus des dritten und vierten Ventrikels ist schwieriger als die des Aderhautplexus des lateralen Ventrikels, da diese Regionen viel kleiner sein können und weniger Voxel abzugrenzen sind.

  1. Für den Plexus choroideus des dritten Ventrikels beginnen Sie in der Sagittalebene und verwenden das Foramen von Monro, Fornix, Corpus callosum, Thalamus und die innere Hirnvene als Referenzpunkte, um den Plexus choroideus im 3. Ventrikel zu lokalisieren. Das Verschieben zwischen Schichten innerhalb derselben Ebene kann dabei helfen, festzustellen, ob es sich bei einer Region um den Fornix, den Thalamus, die Vene oder den Aderhautplexus des dritten Ventrikels handelt.
    1. Nachdem Sie Änderungen in der Sagittalebene vorgenommen haben, navigieren Sie zu den verbleibenden Ansichten (axial und koronal), um sicherzustellen, dass bei der manuellen Segmentierung des Plexus choroideus des dritten Ventrikels nicht das umgebende Hirnparenchym oder der Liquor ausgewählt wird.
  2. In ähnlicher Weise beginnen Sie für den vierten Ventrikel des Aderhautplexus in der Sagittalebene und verwenden Sie den oberen Kleinhirnstiel, den Pons und die Medulla als Referenzpunkte, um den Plexus choroideus im vierten Ventrikel zu lokalisieren. Das Verschieben zwischen Schichten innerhalb derselben Ebene kann dabei helfen, festzustellen, ob es sich bei einer Region um das Kleinhirn, die Kleinhirntonsillen, das untere medulläre Velum oder den Plexus choroideus choroideus des 4. Ventrikels handelt.
    1. Sobald die Bearbeitung in der Sagittalebene abgeschlossen ist, wechseln Sie zu den verbleibenden Ansichten (axial und koronal), um sicherzustellen, dass bei der manuellen Segmentierung des Plexus choroideus des vierten Ventrikels kein umgebendes Hirnparenchym oder Liquor ausgewählt wird.

8. Berechnung des Volumens des Plexus choroideus

  1. Navigieren Sie im Dropdown-Menü "Module " zu "Quantifizierung" und wählen Sie "Segmentstatistiken" aus.
  2. Wählen Sie unter Eingaben die neue Segmentierungszuordnung für die Quantifizierung unter dem Segmentierungswerkzeug aus, und wählen Sie das MRT-Volumen aus dem Skalarvolumen aus. Wählen Sie für Ausgabetabelle (unter Ausgabe) die Option Tabelle aus. Wenn Sie fertig sind, drücken Sie auf Anwenden, und eine Tabelle mit dem Volumen des Plexus choroideus wird in verschiedenen Einheiten angezeigt.

9. Speichern der Segmente und Volumenergebnisse

  1. Klicken Sie auf die Schaltfläche Speichern in der oberen linken Ecke der Symbolleiste, um generierte Dateien zu speichern.
  2. Speichern Sie die Segmentierungsdateien als .nrrd (3D-Slicer-Datei), .nii.gz (NIFTI-Datei) oder .tsv (Tabellendatei).

10. Bestimmung der Genauigkeit, Leistung und Übereinstimmung der Segmentierung

HINWEIS: Es wird empfohlen, das MONAI-Paket (siehe Materialtabelle) zu verwenden, das den Würfelkoeffizienten (DC) und die durchschnittliche Oberflächenentfernung von DeepMind (avgSD) beschreibt. Details zu DC und avgSD werden weiter unten beschrieben. Um diese Metriken berechnen zu können, müssen die Leser programmieren können (z. B. Python, Bilder von der Festplatte lesen, die Daten in die entsprechenden Eingabe-Arrays für diese Funktionen umformatieren). Es gibt kein benutzerfreundliches Paket, das all diese Metriken enthält.

  1. Der DC-Score ist ein Standardansatz zur Quantifizierung der Überlappung zweier geometrischer Domänen. Um den durchschnittlichen DC-Wert zwischen zwei Segmentierungen zu berechnen, geben Sie zwei Tensoren y_pred und y an, d. h. Bilder mit mehreren Frames und einem Frame für jedes binarisierte Etikettenbild. Die Tensoren y_pred und y können Segmentierungen von zwei verschiedenen manuellen Bewertern, wiederholte Segmentierungen desselben Bewerters oder automatisierte Vorhersagen und manuelle Grundwahrheit enthalten.
    1. Verwenden Sie die Funktion monai.metrics.compute_meandice , um den mittleren DC-Wert zu berechnen.
    2. Generieren Sie geeignete binäre Label-Tensoren mit monai.transforms.post.
      Hinweis: Der Parameter include_background kann auf False gesetzt werden, um die erste Kategorie (Kanalindex 0) von der DC-Berechnung auszuschließen, die gemäß der Konvention als Hintergrund angenommen wird.
  2. Betrachten Sie den avgSD-Wert als weniger gebräuchlich, und beachten Sie, dass der Ansatz unterschiedlich sein kann, da es mehrere Definitionen für den Oberflächenabstand gibt. Verwenden Sie z. B. die maximale Distanz (auch bekannt als Hausdorff-Distanz, sehr empfindlich gegenüber Ausreißern), die mittlere Distanz (wie hier beschrieben) und das 95. Perzentil (sehr robust) als häufig verwendete Messgrößen.
    1. Verwenden Sie die Funktion compute_average_surface_distance , um den avgSD-Score zu berechnen.
    2. Stellen Sie sicher, dass diese Funktion den durchschnittlichen Oberflächenabstand von y_pred bis y unter der Standardeinstellung berechnet.
    3. Stellen Sie außerdem sicher, dass bei symmetric = True der durchschnittliche symmetrische Oberflächenabstand zwischen diesen beiden Eingaben zurückgegeben wird.
  3. Die statistische Analyse des DC- und avgSD-Scores über mehrere Fälle hinweg kann mithilfe des robusten Wilcoxon-Signed-Rank-Tests für die Paaranalyse durchgeführt werden.
  4. Erwägen Sie die Verwendung des Intraclass-Korrelationskoeffizienten (ICC) als eine weitere häufig verwendete Methode, um festzustellen, ob mehrere Teilnehmer von verschiedenen Bewertern zuverlässig bewertet werden können. Denken Sie daran, dass ICC mit einer Reihe von gepaarten Messungen (z. B. dem Volumen) von Segmentierungen arbeitet und nicht mit den Segmentierungsbildern direkt. Verwenden Sie zum Berechnen der ICC die R-Software und R Studio (siehe Materialtabelle), was den Prozess vereinfacht.
    1. Laden Sie das Paket mit install.packages("psych") herunter und laden Sie die Bibliothek (psych).
    2. Geben Sie den Datenrahmen, der die Teilnehmer (Zeilen) und einen Bewerter in jeder Spalte enthält, mithilfe von Data <- data.frame(df) ein. Visualisieren Sie dann die Messungen mit plot (Daten).
    3. Um ICC auszuführen, verwenden Sie ICC(Data), das eine Tabelle der verschiedenen ICC-Typen generiert, z. B. um die Inter- oder Intra-Rater-Scores zu erhalten.

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Ergebnisse

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Die vorgeschlagene Methode wurde für den Aderhautplexus des Seitenventrikels iterativ verfeinert, wobei umfangreiche Tests an einer Kohorte von 169 gesunden Kontrollpersonen und 340 Patienten mit klinisch hohem Risiko für Psychosen durchgeführt wurden30. Unter Verwendung der oben beschriebenen Technik erhielten die Autoren eine hohe Intra-Rater-Genauigkeit und -Reliabilität mit einem DC = 0,89, avgHD = 3,27mm3 und Single-Rater-ICC = 0,9730, was die Stärke des hier beschriebenen Protokol...

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Diskussion

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Kritische Schritte des Protokolls
Drei kritische Schritte erfordern bei der Implementierung dieses Protokolls besondere Aufmerksamkeit. Erstens ist die Überprüfung der Qualität und des Kontrasts von MR-Bildern der Schlüssel zur Gewährleistung einer genauen Segmentierung. Ist die Bildqualität zu schlecht oder der Kontrast zu niedrig oder zu hoch, kann es zu einer ungenauen Abgrenzung des Plexus choroideus kommen. Der Kontrast für das Bild kann angepasst werden, indem der Graustufenwert des Bildes angez...

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Offenlegungen

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Die Autoren haben keine konkurrierenden finanziellen Interessen.

Danksagungen

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Diese Arbeit wurde durch einen National Institute of Mental Health Award R01 MH131586 (an P.L und M.R), R01 MH078113 (an M.K) und ein Sydney R Baer Jr Foundation Grant (an P.L.) unterstützt.

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Materialien

Liste der in diesem Artikel verwendeten Materialien
NameUnternehmenKatalognummerKommentare
3D Slicer3D SlicerEine kostenlose Open-Source-Software zur Visualisierung, Verarbeitung, Segmentierung, Registrierung und Analyse von medizinischen, biomedizinischen und anderen 3D-Bildern und -Netzen sowie zur Planung und Navigation bildgeführter Verfahren.
FreeSurferFreeSurferEin Open-Source-Neuroimaging-Toolkit zur Verarbeitung, Analyse und Visualisierung von MRT-Bildern des menschlichen Gehirns
ITK-SNAPITK-SNAPEine kostenlose, plattformübergreifende Open-Source-Softwareanwendung zur Segmentierung von Strukturen in biomedizinischen 3D- und 4D-Bildern.
Monai PackageMonai Consortiumhttps://docs.monai.io/en/stable/metrics.htmlVerwendung für den Würfelkoeffizienten und die durchschnittliche Oberflächenentfernung von DeepMind.
MRT-ScannerGEDiscovery MR750 
Psych PackageR-Projecthttps://cran.r-project.org/web/packages/psych/index.htmlEin universeller Werkzeugkasten, der ursprünglich für die Persönlichkeitstheorie, psychometrische Theorie und experimentelle Psychologie entwickelt wurde.
R SoftwareR-Projecthttps://www.r-project.org/R ist eine freie Softwareumgebung für statistische Berechnungen und Grafiken.
RStudioPosithttps://posit.co/Eine integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) von RStudio besteht aus einer Reihe von Tools, die Ihnen helfen, mit R und Python produktiver zu sein.
Windows oder Apple OS Desktop oder LaptopJedes Unternehmenn/aWird für die Ausführung der in diesem Protokoll verwendeten Software benötigt.
https://www.slicer.org/ https://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/ http://www.itksnap.org/pmwiki/pmwiki.php

Referenzen

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