Name: Wie kortikale Faltung von MR-Bildern messen: eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Local Gyrification Index Compute (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2012-01-02T13:00:00.000+00:00
Duration: 9 min 57 s
Description: Lernen Sie die Messung kortikaler Faltung mittels zerebralem MRT mit hoher Auflösung. Diese Methode erstellt dreidimensionale Darstellungen kortikaler Oberflächen für statistische Gruppenvergleiche in der Neurowissenschaft.

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Von der Swiss National Science Foundation (n ° 51AU40_125759) finanziert - Diese Arbeit wurde vom National Center of Competence in Research (NCCR) &quot;Die Synaptic Bases of Mental Diseases SYNAPSY&quot; unterstützt. Entwicklung der lokalen Gyrification Index wurde durch Zuschüsse aus dem Swiss National Research Fund an Dr. Marie Schaer (323500-111165) und Dr. Stephan Eliez (3.200-063.135,00 / 1, 3232 bis 063.134,00 / 1, PP0033-102864 und 32473B unterstützt -121.996) und des Center for Biomedical Imaging (CIBM) ​​der Genf-Lausanne Universitäten und der ETH Lausanne, sowie die Grundlagen Leenaards und Louis-Jeantet. Unterstützung für die Entwicklung von freesurfer Software wurde zum Teil durch die National Center for Research Resources (P41-RR14075 und die NCRR BIRN Morphometrische Projekt BIRN002, U24 RR021382), das National Institute for Biomedical Imaging and Bioengineering (R01 EB001550, R01EB006758) vorgesehen ist, das National Institute for Neurological Disorders and Stroke (R01 NS052585-01) sowie die Mental Illness and Neuroscience Discovery (MIND) Institute, und ist Teil der National Alliance for Medical Image Computing (NAMIC), gefolgt von den National Institutes of Health durch die NIH Roadmap for Medical Research, Grant U54 finanziert EB005149. Zusätzliche Unterstützung wurde von der Autismus &amp; Legasthenie-Projekt der Ellison Medical Foundation finanziert zur Verfügung gestellt.

1. Rekonstruieren der 3D-kortikale Oberflächen Dieser erste Teil des Protokolls verwendet die Standard-freesurfer Pipeline, wie in der Wiki (beschrieben <a href="http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki">http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki</a> ). Beachten Sie, dass die Befehle detailliert hier ein Weg zur Erreichung der kortikalen Oberfläche Rekonstruktionen zu beschreiben, aber entsprechenden Befehle können ebenfalls verwendet werden. <ol class="lalpha"><li> Importieren Sie die rohe MRI DICOM in freesurfer und überprüfen Sie die Qualität des Bildes (z. B., dass die Ausrichtung korrekt ist, der Kontrast ausreichend und die Bilder nicht verschoben). Dieser Prozess nutzt die folgenden Befehle ein (ersetzen Sie den Text zwischen &lt;...&gt; (einschließlich) mit Werten angezeigt, eine bestimmte Instanz und "#" steht für Kommentare): mksubjdirs <subj_id> # Erstellen Sie den Ordner Architektur freesurfer verwendet CD <subj_id> / Mri #, um die mri Ordner Ihres Motivs gehen mri_convert-cm <path_to_your_dicom zu konvertieren die rohen mrt in der freesurfer format></path_to_your_dicom> tkmedit <subj_id> 001.mgz # visualisieren die umgerechnete Menge </subj_id></subj_id></subj_id></li><li> Erstellen Sie die dreidimensionale kortikalen Netzmodelle 8,9. Um mit dem Problem des begraben Sulci zu bewältigen, schafft freesurfer zunächst eine einheitliche weiße Substanz Volumen, was als Ausgangspunkt für die erste grau-weiße Oberfläche verwendet wird. Diese Oberfläche wird dann je nach den örtlichen Gradienten der Intensität optimiert und auf die grau-CSF-Schnittstelle erweitert. Recon-all-s <subj_id> # Start der kortikalen Oberfläche Rekonstruktion </subj_id> Am Ende des Wiederaufbaus, erhalten Sie zwei Mesh-Modelle von ca. 150.000 Punkte für jede Hemisphäre zusammen: ein weißer (grau-weiß-Schnittstelle) und eine Pia (grau-CSF-Schnittstelle)-Oberfläche. Es ist wichtig zu beachten, dass alle Flächen und Volumina in den nativen Raum bleiben, so dass Messung wie Volumen, Oberfläche, Dicke oder gyrification Index ohne Verformung gemessen werden. </li><li> Überprüfen Sie für die Richtigkeit dieser rekonstruierten Oberflächen: tkmedit <subj_id> T1.mgz? H.pial # die weiße Fläche ist grün überlagert und die Pia-Oberfläche in rot </subj_id> wobei h der Hemisphäre: lh.pial für die linke Hemisphäre und rh.pial für die rechte Hemisphäre. Die Abbildung 2 (in 2 Versionen: eine animierte GIF-Bild in den Film und eine statische für die Website aufgenommen werden) zeigt ein Beispiel der korrekten weiß und Pia Oberflächen-Rekonstruktionen für die "Bert" Thema zusammen mit dem freesurfer Paket verteilt. Wenn Sie manuell korrigieren das Ergebnis des Wiederaufbaus haben, finden Sie eine Anleitung, die freesurfer Wiki ( <a href="http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/FsTutorial/WhiteMatterEdits">http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/FsTutorial/WhiteMatterEdits</a> ,</li></ol> 2. Berechnen Sie die lokalen Gyrification Index Wenn Sie mit Ihrer Oberflächen zufrieden sind, berechnen die lokalen Gyrification Index (l GI) mit dem Befehl: Recon-all-LGI-s <subj_id></subj_id> Dieser Befehl läuft in der Regel für etwa 3 Stunden für die beiden Hemisphären einer Studie Teilnehmer, abhängig von der Leistung Ihrer Workstation. Die verschiedenen Schritte l GI-Prozess sind in Abb. überblicken. 1. Die Rechenleistung beginnt mit der Erschaffung einer Außenfläche anhand morphologischer Schließvorgang. Diese Außenfläche, bezeichnet? H.pial_outer_smoothed, wird in Abb. dargestellt. 3. Dann werden etwa 800 überlappenden kreisförmigen Regionen von Interesse auf der äußeren Oberfläche erstellt. Für jede dieser Regionen wird eine entsprechende Region von Interesse auf definiertendie Pia-Oberfläche. Die ganze Berechnung endet mit der Erstellung eines individuellen Karte, die einen l GI-Wert für jeden Punkt der kortikalen Oberfläche (dh ~ 150.000 Messwerte pro Hemisphäre). 3. Überprüfen Sie das Ergebnis der l GI-Berechnung für jede Hemisphäre tksurfer <subj_id> ? H Pia-Overlay <subj_id> / Surf /? H.pial_lgi-fthresh 1 </subj_id></subj_id> Die l GI-Werte werden über die kortikale Oberfläche überlagert. So richtig l GI-Werte liegen typischerweise zwischen 1 und 5, Einstellung der Untergrenze bei 1 (mit der Option fthresh) ermöglicht eine schnelle Überprüfung: Sie sollten keine grauen kortikalen Bereich. Ein Beispiel für richtige individuelle Ergebnis ist in Abb. dargestellt. 4. 4. Statistische Group-Vergleiche Der Zweck ist, die Wirkung der Gruppe an jeder Ecke zu quantifizieren über die kortikale Oberfläche, während die Steuerung für die Wirkung von Geschlecht undAlter. Sie müssen den gleichen Prozess folgen, als ob Sie möchten, dass kortikale Dicke an jeder Ecke zu vergleichen, aber was? H.pial_lgi statt? H.thickness. Zwei Optionen sind möglich, um die statistische Gruppe Vergleiche zu berechnen: die klassischen Befehle werden zuerst aufgelistet und der grafischen Benutzeroberfläche (Qdec) wird kurz erwähnt danach. <ol><li> Die erste Option, um l GI Ergebnisse zwischen den Gruppen zu vergleichen mit dem unten aufgeführten Befehle, weitere Details sind erhältlich bei <a href="https://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/FsTutorial/GroupAnalysis">https://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/FsTutorial/GroupAnalysis</a> . <ol class="lalpha"><li> Zuerst müssen Sie eine Studie bestimmten Vorlage geben alle Ihre Themen in der Eingabe zu erstellen: make_average_subject - Themen <subj_1><subj_2><subj_3> ... </subj_3></subj_2></subj_1> Der obige Befehl wird ein Thema mit dem Namen "durchschnittlich". Alternativ können Sie das Thema "FSAVEWut "als Teil des freesurfer Verteilung. </li><li> Dann erstellen Sie die Textdatei mit der Beschreibung der Themen in Ihrer Studie beteiligt (die "freesurfer Gruppe Descriptor File"). Ihre FSGD.txt sollte wie folgt aussehen: GroupDescriptorFile 1 Gruppe Control_Male Gruppe Control_Female Gruppe Patient_Male Gruppe Patient_Female Variablen Alter Eingang <subj_1> Patient_Male 20 Eingang <subj_2> Control_Female 23 &lt;...&gt; </subj_2></subj_1></li><li> Resampling der l GI-Daten in den Raum des durchschnittlichen Thema mit dem folgenden Befehl für jede Hemisphäre: mris_preproc - fsgd FSGD.txt - target Durchschnitt - hemi h - Mess pial_lgi - out h.lgi.mgh </li><li> Glätten Sie die Daten auf der kortikalen Oberfläche, um das Signal zu Rauschen zu verringern: mri_surf2surf - hemi h - s Durchschnitt -? sval h.lgi.mgh - FWHM 10 -? tval h.10.lgi.mgh </li><li> Berechnen Sie die Group-Vergleich auf der Ebene der jede Ecke. Dafür benötigen Sie, um einen Kontrast Textdatei (zB im Falle des FSGD.txt oben beschrieben erstellen, wird die "contrast.txt" enthalten die Werte "1 1 -1 -1 0", um den Unterschied zwischen den Kontrollen und berechnen Patienten bei gleichzeitiger Kontrolle für Alter und Geschlecht). Schließlich laufen den Vergleich: mri_glmfit - y h.10.lgi.mgh - fsgd FSGD.txt doss - glmdir h.lgi.glmdir - surf durchschnittliche h - C contrast.txt </li><li> Visualisieren Sie die Ergebnisse auf Ihrem durchschnittlichen Motiv mithilfe tksurfer: tksurfer Durchschnitt? h aufgeblasen Dann als Overlay der sig.mgh Datei im Ordner laden? H.lgi.glmdir / contrast.txt / sig.mgh. Mit der Option "configure-Overlay" können Sie weitere Änderungen an der Schwelle p sowie die korrekte für multiple Vergleiche mit False Discovery Rate 10. </li></ol></li><li> Die Alternative für die Gruppe comVergleich zu Qdec, eine grafische Benutzeroberfläche in freesurfer umgesetzt verwenden. Die Verwendung von Qdec mit lokalen Gyrification Index impliziert vor glätten l GI-Daten: Recon-all-qcache Maß pial_lgi-Durchschnitt <your_average_subj> -S <subj_id></subj_id></your_average_subj> Mit Qdec ist die freesurfer Gruppe Descriptor File durch eine etwas andere Version, die Data Table (qdec.table.dat), dass die Beschreibung der verschiedenen Gruppen und andere Störvariablen wie Alter umfasst ersetzt. Eine detaillierte Beschreibung der Nutzung der Qdec ist vorgesehen <a href="http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/FsTutorial/QdecGroupAnalysis">http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/FsTutorial/QdecGroupAnalysis</a> . . Zu beachten ist, wenn die l GI ist nicht in der Liste der abhängigen Variablen in Qdec zur Verfügung, müssen Sie die folgende Zeile in die Qdecrc Datei in Ihrem Home-Verzeichnis hinzu: MEASURE1 = pial_lgi </li> &lt;/ Ol&gt; 5. Analyse Alternativ könnten die statistischen Analysen schließlich auf der Ebene der kortikalen Parzellierung in freesurfer 11 integriert berechnet werden. Zu diesem Zweck können durchschnittlich l GI-Werte für die 34 gyral regions of interest für jede Hemisphäre extrahiert werden, und diese Messungen können weiter zwischen den verschiedenen Gruppen verglichen werden. Dieses Paket-weise Analyse (im Gegensatz zu den Scheitel-weise oben beschriebenen Analyse Gegensatz) könnte interessant sein, da es die Menge an statistischen Vergleiche Grenzen. Allerdings beziffert die l GI an jedem Punkt der gyrification in den umliegenden kreisförmige Fläche, so dass die durchschnittliche l GI in einer gyral region of interest spiegelt auch zu einem gewissen Grad die gyrification in den benachbarten Regionen von Interesse. Schließlich, obwohl die wichtigsten Themen waren in diesem Protokoll, eine Lösung für die anderen Probleme, die während der Fr auftreten können beschriebeneeSurfer oder l GI Verarbeitung kann in den Archiven der freesurfer Mailing-Liste (gefunden werden <a href="http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/FreeSurferSupport">http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/FreeSurferSupport</a> ). 6. Repräsentative Ergebnisse Wie in Abschnitt 1c des Protokolls beschrieben, sollten Sie immer sorgfältig zu prüfen, die Genauigkeit der Rekonstruktion der kortikalen Oberflächen vor dem l GI-Berechnung. Während das Blättern zwischen den vorderen und den Hinterhauptslappen, besondere Aufmerksamkeit schenken, die Schiffe und die Membran nicht in die Pia-Oberfläche enthalten. Prüfen Sie auch, dass die weiße Fläche genau folgt dem grau-weiß-Schnittstelle. Ein Beispiel für korrekte Rekonstruktion ist in Abbildung 2 zur Verfügung gestellt (siehe animiertes gif Bild für die ganze Band). Am Ende des l GI-Berechnung, werden Sie auch auf das Ergebnis für beide Hemisphären jedem Fach zu überprüfen.Es sollte keine kortikalen Bereich mit einem l GI Ergebnis kleiner als 1 sein. Der Abschnitt 3 des Protokolls und der Abbildung 4 zeigen, wie um zu überprüfen, zu korrigieren, wenn der Ausgang des l GI-Berechnung korrekt ist. <img alt="Abbildung 1" src="/files/ftp_upload/3417/3417fig1.jpg" data-altupdatedat="1788238805000" data-alt="Abbildung 1"> Abbildung 1. Übersicht über die l GI-Berechnung. Erstens dreidimensionale kortikalen Netz-Modelle sind aus der RAW-Bilder mit dem Standard-freesurfer Pipeline rekonstruiert. Diese Rekonstruktionsalgorithmen Verwendung einer binären weißen Substanz Volumen als Ausgangspunkt, um die Ausgabe der vergrabenen Sulci zu überwinden. Die kortikale mesh Modelle typischerweise aus ca. 150.000 Knoten und sind klassisch zur kortikalen Dicke an jedem Punkt zu berechnen. Ebenso werden die lokalen Gyrification Index (l GI) an jeder Ecke berechnet werden. Zu diesem Zweck wird eine Außenfläche geschaffen. Dann entsprechenden kreisförmigen Regionen von Interesse sind, auf der äußeren eine bestimmted kortikalen Oberfläche mit Matching-Algorithmus. Nach ca. 800 erzeugen überlappende Bereiche von Interesse, den Prozess führt zur Erstellung von individuellen Karten l GI. Diese Karten können leicht interpretiert werden: ein Index von 5 bedeutet, dass es 5 mal mehr kortikalen Oberfläche innerhalb der Furchen in der Umgebung eingestülpt, dass die Menge der sichtbaren kortikalen Oberfläche; ein Index von 1 bedeutet, dass die Rinde Wohnung ist in der Umgebung . Schließlich werden statistische Gruppe Vergleiche auf der Ebene der einzelnen Knoten berechnet, ähnlich wie bei kortikalen Dicke Vergleiche. Abbildung 1B. Individual kortikale Karte l GI. Dieser kleine Film zeigt einen 360-Grad-Drehung eines einzelnen kortikalen LGI Karte, wie in Abb. gezeigt. 1. Es ist auffällig, dass die kortikale Regionen mit höherer l GI-Werte der ersten Falte, die während der in utero Leben geschaffen werden entsprechen: der Sylvi-Fissur, der oberen temporalen Sulcus und die intraparietal Sulcus auf den seitlichen Blick auf das Gehirn und die parieto-occipital Sulcus auf der medialen Blick auf das Gehirn. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/3417/3417fig1B.avi">Film ansehen</a> <img alt="Abbildung 2" src="/files/ftp_upload/3417/3417fig2.jpg" data-altupdatedat="1788238805000" data-alt="Abbildung 2"> Abbildung 2. Beispiel einer angemessenen kortikale Oberfläche Rekonstruktion (ein Frontalschnitt). Nach dem Ende des Wiederaufbaus, die kortikale Oberflächen sollten genau über das gesamte Gehirn Volumen überprüft werden. Die inneren kortikalen Oberfläche (bezeichnet weiße Fläche, in Grün auf dem Bild) sollte genau befolgen Sie die grau-weiß-Schnittstelle. Der äußere kortikale Oberfläche (dh grau-CSF-Schnittstelle bezeichnet pialen Oberfläche, hier in rot) sollte nicht irgendein Stück des Schiffes oder Membran. Zu beachten ist, verwendet die hier vorgestellten Beispiel der "Bert" Thema zusammen mit dem freesurfer Paket verteilt. 2B. Beispiel einer angemessenen kortikale Oberfläche Umbau vonktion (volle Lautstärke). Das animierte GIF-Bild zeigt die kortikale Fläche des linken Hemisphäre des "Bert" Thema auf jeden Frontalschnitt, als durch Blättern aus den frontalen die meisten occipital koronalen Abschnitte mit freesurfer gesehen. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/3417/3417fig2B.gif">Film ansehen</a> <img alt="Abbildung 3" src="/files/ftp_upload/3417/3417fig3.jpg" data-altupdatedat="1788238805000" data-alt="Abbildung 3"> Abbildung 3. Beispiel der Außenfläche als ein Teil des l GI-Prozess (ein Frontalschnitt) berechnet. Der erste Schritt in die l GI-Berechnung ist die Schaffung einer Außenfläche Kuvertierung der Hemisphäre. Diese Fläche (bezeichnet? In freesurfer h.pial_outer_smoothed) kann mit Hilfe tkmedit werden. Hier wird die "Bert" Thema mit freesurfer verteilt als Beispiel verwendet. 3B. Beispiel der Außenfläche als ein Teil des l GI-Verfahren (volle Lautstärke) berechnet. Das animierte GIF-Bildzeigt die Außenfläche der linken Hemisphäre auf jedem Frontalschnitt, als durch Blättern aus den frontalen die meisten occipital koronalen Abschnitte mit tkmedit in freesurfer gesehen. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/3417/3417fig3B.gif">Film ansehen</a> <img alt="Abbildung 4" src="/files/ftp_upload/3417/3417fig4.jpg" data-altupdatedat="1788238805000" data-alt="Abbildung 4"> Abbildung 4. Beispiel für eine korrekte l GI-Ausgang wie bei freesurfer angesehen. Verschiedene Orientierungen der kortikalen Oberfläche des "Bert" Thema mit l GI-Werte überlagert. Der Farbcode ist die Standard-"Hitze" Overlay mit tksurfer in freesurfer gesehen. Mit einem Mindestbetrag von 1, müssen alle Ecken gefärbt sein und keine kortikalen Bereich sollte apBirne in grau. Zu beachten ist, können die Farb-Overlay geändert mit der Option "Configure Overlay" in tksurfer, wo die Minimal-und Maximalwerte, sowie das Histogramm des gesamten Verteilung der l GI auch geprüft werden können. </ol>

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Die Autoren haben nichts zu offenbaren.

Das Protokoll über beschreibt, wie lokale Gyrification Index basierend auf zerebralen T1-gewichteten MRT zu messen und stellt statistische Group-Vergleiche. Unsere Methode wurde speziell entwickelt, zu lokalisieren frühen Störung der kortikalen Erweiterungsprozess und als solche ist von besonderem Interesse in vielen neurologischen oder psychiatrischen Erkrankungen. Beispiele für Gruppen-Vergleiche in klinischen Proben können in Veröffentlichungen unserer Gruppe 1,12 oder von anderen 13-16 gefunden...

Material: ein Unix-oder Mac-Workstation mit einem Prozessor von 2 GHz oder schneller und mindestens 4 GB RAM, mit freesurfer installiert ( <a href="http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki">http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki</a> , vorzugsweise die neueste Version, aber nicht älter als Version 4.0.3). Um die lokale Gyrification Index berechnen, ist MATLAB ebenfalls erforderlich ( <a href="http://www.mathworks.ch/">http://www.mathworks.com/</a> ) zusammen mit der Image Processing Toolbox. Data: Eine Probe von guter Qualität (hohe Auflösung, hoher Kontrast) zerebrale MRI T1-gewichteten Datensatz. Ihre Gruppe von Probanden müssen vorzugsweise für Alter und Geschlecht angepasst werden. Angesichts der normalen inter-individuelle Unterschiede in der zerebralen Morphologie, sollte die Anzahl der Probanden in jeder Gruppe ausreichend sein, um eine bestehende Gruppe Unterschied (je mehr - desto besser) zu identifizieren. Eine vernünftige Mindestumfang der Stichprobe würden rund 20 Probanden werdenpro Gruppe (obwohl Sie wahrscheinlich für weniger gehen, wenn die Intensität der Veränderungen ist groß und wenn Ihr Gruppen eng für Geschlecht und Alter angepasst sind). <table border="1"><tbody><tr><td> Bezeichnung des Geräts </td><td> Firma </td><td> Katalog-Nummer </td><td> Kommentare </td></tr><tr><td> Freesurfer </td><td> Martinos Center for Biomedical Imaging, MGH </td><td></td><td> Neuere Version als 4.0.3 </td></tr><tr><td> Matlab </td><td> Mathworks </td><td></td><td> Image Processing Toolbox </td></tr></tbody></table>

wie kortikale faltung von mr-bildern messen: eine schritt-für-schritt-anleitung zum local gyrification index compute

How to Measure Cortical Folding from MR Images: a Step-by-Step Tutorial to Compute Local Gyrification Index

Kortikale Falten (gyrification) ist in den ersten Monaten des Lebens bestimmt, so dass Nebenwirkungen, die während dieser Zeit Spuren hinterlassen, die identifizierbar sein wird in jedem Alter zu verlassen. Wie kürzlich von Mangin und Kollegen bewertet 2. gibt es mehrere Methoden, um verschiedene Eigenschaften von gyrification quantifizieren. Zum Beispiel kann Furchenrelief Morphometrie verwendet, um Form-Deskriptoren wie die Tiefe, Länge oder Indizes der inter-hemisphärische Asymmetrie messen 3 sein. Diese geometrischen Eigenschaften haben den Vorteil, dass sie einfach zu interpretieren. Allerdings Furchenrelief Morphometrie dicht stützt sich auf die genaue Identifizierung einer gegebenen Menge von Furchen und liefert somit eine fragmentierte Beschreibung gyrification. Eine feinere Quantifizierung von gyrification mit Krümmung-basierte Messungen, wo absolute mittlere Krümmung in der Regel ist bei Tausenden von Punkten über die kortikale Oberfläche 4 berechnete geglättete erreicht werden. Die Krümmung ist jedoch nicht straightforward zu verstehen, da es unklar bleibt, ob es eine direkte Beziehung zwischen der curvedness und eine biologisch sinnvolle korrelieren wie kortikale Volumen oder Oberfläche. Um die vielfältigen Probleme durch die Messung der kortikalen Faltung erhöht, wir zuvor entwickelten einen Algorithmus, um lokale gyrification mit einem exquisiten räumlichen Auflösung und der einfachen Interpretation zu quantifizieren. Unsere Methode ist der Gyrification Index 5, eine Methode, die ursprünglich in der vergleichenden Neuroanatomie verwendet, um den kortikalen Faltung Unterschiede zwischen den Arten zu bewerten inspiriert. In unserer Implementierung, die wir benennen l ocal Gyrification Index (GI l 1), messen wir die Höhe der Hirnrinde im Furchenrelief Falten begraben wie die Menge der sichtbaren Hirnrinde in kreisförmigen regions of interest verglichen. Da die Rinde vor allem wächst durch radiale Ausdehnung 6 wurde unsere Methode speziell entwickelt, um frühzeitig Defekte der kortikalen Entwicklung zu identifizieren. In thist Artikel haben wir ausführlich die Berechnung der lokalen Gyrification Index, der nun frei wie ein Teil der freesurfer Software (verteilt <a href="http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/">http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/</a> , Martinos Center for Biomedical Imaging, Massachusetts General Hospital) . freesurfer bietet eine Reihe von automatisierten Tools Rekonstruktion des Gehirns kortikalen Oberfläche von strukturellen MRT-Daten. Die kortikale Fläche in der nativen Raum der Bilder mit Sub-Millimeter-Genauigkeit extrahiert wird dann weiter für die Schaffung einer äußeren Oberfläche, die als Grundlage für die Berechnung dienen l GI verwendet. Eine kreisförmige Region von Interesse ist dann auf der äußeren Oberfläche abgegrenzt, und die entsprechende Region von Interesse auf der kortikalen Oberfläche identifiziert mit Hilfe eines Matching-Algorithmus wie in unserem Validierungsstudie 1 beschrieben. Dieser Vorgang wird wiederholt mit weitgehend überlappende Bereiche von Interesse iteriert, was in kortikalen Karten gyrification fürr anschließende statistische Vergleiche (Abb. 1). Zu beachten ist, wurde eine weitere Messung der lokalen gyrification mit einer ähnlichen Inspiration durch Toro und Kollegen 7, wo die Faltung Index an jedem Punkt, wie das Verhältnis der kortikalen Bereich in einer Kugel durch die Fläche einer Scheibe mit der gleichen unterteilt enthaltenen berechnet wird vorgeschlagen, Radius. Die beiden Implementierungen unterscheiden, dass der von Toro et al. auf euklidischen Distanzen basieren und daher der Auffassung, diskontinuierlichen Patches der kortikalen Bereich, während uns eine strenge geodätischen Algorithmus verwendet und nur die kontinuierliche Patch der kortikalen Bereich Öffnung an der Hirnoberfläche in einem kreisförmigen Bereich von Interesse.

Mess-gyrification (kortikalen Faltung) in jedem Alter stellt ein Fenster in die frühe Entwicklung des Gehirns. Daher haben wir bisher entwickelten einen Algorithmus, um lokale gyrification bei Tausenden von Punkten zu messen über die Hemisphäre<sup&gt; 1</sup&gt;. In diesem Papier, Detail, das wir die Berechnung dieser lokalen gyrification Index.

Wie kortikale Faltung von MR-Bildern messen: eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Local Gyrification Index Compute

Die kortikale Faltung (Gyrierung) wird während der ersten Lebensmonate festgelegt, sodass belastende Ereignisse, die in diesem Zeitraum auftreten, Spuren hinterlassen, die ...

Das übergeordnete Ziel dieses Verfahrens besteht darin, die kortikale Faltung oder Differenzierung mit exquisiter Auflösung basierend auf zerebralen MRT-Aufnahmen zu quantifizieren. Dies wird erreicht, indem zunächst mithilfe der FreeSurfer-Software genaue dreidimensionale Darstellungen der kortikalen Oberflächen erstellt werden. Der zweite Schritt besteht darin, eine äußere Oberfläche zu konstruieren, die eng an der Pial-Oberfläche anliegt, wozu ein morphologischer Schließalgorithmus verwendet wird.Danach werden über der äußeren Oberfläche Hunderte sich überlappender kreisförmiger Regionen erstellt und diesen entsprechenden kortikalen Arealen zugeordnet. Anschließend wird an jedem Punkt das Verhältnis beider korrespondierender Regionen berechnet, wodurch individuelle Karten der lokalen ifikation entstehen, die anschließend für statistische Vergleiche zwischen verschiedenen diagnostischen Gruppen verwendet werden können. Letztendlich kann die Messung der kortikalen Struktur bei erwachsenen Kindern, Jugendlichen oder Erwachsenen abnormale kortikale Entwicklungen aufdecken, die in den ersten Lebensmonaten aufgetreten sind.Der Hauptvorteil dieser Methode im Vergleich zu bestehenden Te

how-to-measure-cortical-folding-from-mr-images-step-step-tutorial-to

Research

Forschung

JoVE Journal

Medicine

Medizin

Läsion Explorer (LE) ist eine regional entwickelt, um Hirngewebe und subkortikalen Hyper Läsion Volumetrie von strukturellen MRT der Alzheimer-Krankheit und normalen älteren erhalten halbautomatisch, Bildverarbeitungs-Pipeline. Um ein hohes Maß an Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu gewährleisten, ist das folgende eine Video-geführt, standardisiertes Protokoll für LE manuellen Verfahren.

Läsion Explorer: Ein Video-geführt, standardisiertes Protokoll für genaue und zuverlässige MRI-abgeleiteten Volumetrics in der Alzheimer-Krankheit und Normale Ältere

Eine hohe Auflösung ex vivo 7T MRT-Protokoll vorgestellt, um MR-gesteuerte histopathologische Validierung von mikrovaskuläre Pathologie in post-mortem menschlichen Hirngewebe durchzuführen. Weiterhin werden Anleitungen für die Bewertung der kortikalen microinfarcts auf in vivo 7T sowie 3T MR Images bereitgestellt.

Beurteilung kortikale zerebrale Mikroinfarkten auf Hochauflösende MR Bilder

Hier präsentieren wir ein Protokoll zur Bestimmung der minimalen Anzahl von Bildern, die registriert und gemittelt werden mussten, um subkortikale Strukturen aufzulösen und zu testen, ob die einzelnen Schichten des LGN ohne physiologisches Rauschen aufgelöst werden können.

Hochauflösende Strukturkernspintomographie des menschlichen Subcortex<I&gt; In-vivo-</I&gt; Und Postmortem

Dieses Manuskript beschreibt deterministischen und probabilistischen Algorithmen für die weiße Substanz (WM) für den Wiederaufbau, verwendet, um Unterschiede in Sehstrahlung zu untersuchen (OR) Konnektivität zwischen Albinismus und Kontrollen. Obwohl probabilistischen tractography war der wahre Verlauf der Nervenfasern stärker determinis tractography folgt ausführen, um die Zuverlässigkeit und Reproduzierbarkeit beider Techniken zu vergleichen.

Mess Konnektivität im primären Sehbahn im Bereich Human Albinismus Diffusion Tensor-Bildgebung und Traktographie

Das übergeordnete Ziel dieses Protokolls ist es, genau zu der Magnetresonanztomographie (MRT) Bildvolumen mit Histologieschnitten über die Erstellung von kundenspezifischen 3D-gedruckten Gehirn Halter und Slicer Boxen ausrichten.

3D-Drucktechnologie Verwendung MRI mit Histologie fusionieren: Ein Protokoll für Hirn Sectioning

Eine EEG-fMRT multimodale bildgebende Methode, bekannt als die raumzeitlichen fMRI eingeschränkt EEG Quelle bildgebendes Verfahren, wird hier beschrieben. Die vorgestellte Methode beschäftigt bedingt aktiv fMRI Sub-Maps oder Prioren, EEG Quelle Lokalisierung in einer Art und Weise zu führen, das verbessert die räumliche Spezifität und fehlerhafte Ergebnisse begrenzt.

Gleichzeitige EEG und funktionelle MRT-Aufnahme und Integration Analyse für dynamische kortikale Aktivität Imaging

Dieser Artikel beschreibt eine detaillierte Methode abgeflachten tangential Abschnitte von Säugetieren Cortex und kortikalen Module mit histochemische und immunhistochemischen Methoden zu visualisieren.

Visualisierung der kortikalen Module in abgeflachten Säugetier-Rinde

Dieser Artikel stellt ein experimentelles Protokoll vor, das die 3D-Scanning-Technologie verwendet, die zwei räumliche Skalen überbrückt: die makroskopische räumliche Skala der Anatomie des gesamten Gehirns, die durch die MRT auf &gt;100 m abgebildet wird, und die mikroskopische räumliche Skala neuronaler Verteilungen unter Verwendung von immunhistochemische Färbung und ein Multielektroden-Array-System und andere Methoden (ca. 10 m).

3D-Scanning-Technologie Überbrückung von Mikroschaltungen und Makroskalen-Gehirnbildern in 3D-Neuartigem Einbetten von Überlappungsprotokollen

Es wird eine standardisierte Pipeline zur Untersuchung der Morphometrie der grauen Substanz des Kleinhirns vorgestellt. Die Pipeline kombiniert hochauflösende, hochmoderne Ansätze zur optimierten und automatisierten Kleinhirnpaketierung und voxelbasierten Registrierung des Kleinhirns zur volumetrischen Quantifizierung.

Eine standardisierte Pipeline zur Untersuchung der Morphometrie der menschlichen zerebellären grauen Substanz mittels struktureller Magnetresonanztomographie

Wir haben Techniken entwickelt, um die Funktion des visuellen Kortex abzubilden und dabei mehr vom Gesichtsfeld zu nutzen, als üblicherweise verwendet wird. Dieser Ansatz hat das Potenzial, die Beurteilung von Sehstörungen und Augenerkrankungen zu verbessern.

Funktionelle Magnetresonanztomographie (fMRT) der Sehrinde mit retinotopischer Stimulation

Lernen Sie die Messung kortikaler Faltung mittels zerebralem MRT mit hoher Auflösung. Diese Methode erstellt dreidimensionale Darstellungen kortikaler Oberflächen für statistische Gruppenvergleiche in der Neurowissenschaft.

Wie kortikale Faltung von MR-Bildern messen: eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Local Gyrification Index Compute

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