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

Das übergeordnete Ziel dieses Protokolls ist es, die Bildvolumina der Magnetresonanztomographie durch die Erstellung von kundenspezifischen 3D-gedruckten Gehirnhaltern und Slicer-Boxen genau mit den Histologieschnitten abzugleichen. Während sich dieses Video auf Hirngewebe konzentriert, das aus Weißbüschelaffen gewonnen wird, kann dieses Protokoll auf jedes Gehirn angewendet werden, unabhängig davon, ob es von einem Nagetier, einem nicht-menschlichen Primaten oder einem Menschen stammt. Bereiten Sie eine Workstation vor, wie im Protokoll beschrieben.

Füllen Sie die Tube mit Fomblin und Gaze bis zur 20-Milliliter-Markierung. Komprimieren Sie die Gaze, um Luftblasen auf dem Weg zu entfernen. Trocknen Sie das Gehirn schonend von Formalin.

Führen Sie dann das Gehirn mit der Vorderseite zum Boden der Röhre ein. Befestigen Sie das Gehirn vorsichtig in der Röhre, indem Sie Gaze um die Seite des Gehirns legen, um seine Position zu fixieren. Füllen Sie den Rest der Tube mit Gaze und Fomblin.

Entfernen Sie vorsichtig Luftblasen auf dem Weg. Befestigen Sie dann die Kappe und verschließen Sie das Röhrchen mit Paraffin. Markieren Sie die Kappe und die Linie mit der Fissur zwischen der Hemisphäre.

Wickeln Sie dann den Schlauch in ein Papiertuch und stecken Sie ihn in die Spule mit der Markierung in der oberen Mittelposition. Setzen Sie die Spule in den MRT-Scanner ein. Nach der Aufnahme und Nachbearbeitung haben wir ein T2-gewichtetes Bild, das wir verwenden können, um ein digitales Modell des Gehirns zu erstellen.

Öffnen Sie das MRT in koronaler Ausrichtung. Verwenden Sie dann die Transformationswerkzeuge, um das Bild auf isotrope Voxel von 1 Millimeter neu zu berechnen. Wenden Sie als Nächstes einen nichtlinearen Rauschunterdrückungsfilter an.

Wählen Sie die Option Zeigt Nachschlagetabelle an. Klicken Sie dann auf die Schaltfläche Dualer Schwellenwert. Ziehen Sie den Schieberegler auf dem Diagramm, um das gesamte Gehirn abzudecken.

Erstellen Sie eine binäre Gehirnmaske mit dem Segmentierungsalgorithmus Schwellenwert mit min/max. Geben Sie den Wert in der unteren linken Ecke des Intensitätsdiagramms, direkt unter der Skala, in das Feld Untere Grenze ein. Wählen Sie dann Binär aus, und deaktivieren Sie den inversen Schwellenwert.

Wählen Sie den morphologischen Algorithmus Löcher füllen aus. Überprüfen Sie den Prozess in 2.5D. Um die Lücke zwischen dem Hinterhirn und der Hirnrinde zu füllen, wählen Sie die Linie VOI.

Zeichnen Sie eine Verbindung zwischen dem Hinterhirn und dem Kortex auf beiden Seiten des Gehirns an der äußersten Seite des Gehirns ein. Fahren Sie fort, VOI-Verbindungen durch das Gehirn zu zeichnen. Konvertieren Sie die VOIs in eine Binärmaske.

Verwenden Sie den Bildrechner, um die VOI- und Brain-Binärmasken zu kombinieren, indem Sie die Operation ODER auswählen. Wählen Sie Zielbildtyp höher stufen aus. Wählen Sie nun den morphologischen Algorithmus, Löcher füllen.

Und aktivieren Sie In 2.5D verarbeiten. Wählen Sie den Algorithmus Oberfläche extrahieren Wählen Sie Maskenbild, geben Sie einen Namen ein und wählen Sie dann den Dateityp aus. Die Lücken in der Schnittbox, die der Position der Schnittebene entsprechen, können beginnend von der Vorderseite des Gehirns, der Rückseite des Gehirns oder relativ zu einem interessierenden Bereich wie den hier gezeigten Läsionen in der weißen Substanz platziert werden.

Zeichnen Sie mit dem Kasten VOI einen Kasten um das Gehirn. Kopieren Sie das Feld und fügen Sie es in die Anzahl der MRT-Schichten ein, die der beabsichtigten Dicke der Plattenlücken entspricht. Springen Sie dann mit der Anzahl der MRT-Scheiben pro Schnitt voran und schneiden Sie die Schachtel wie zuvor zusammen, um einen weiteren Klingenspalt zu schaffen.

Wiederholen Sie diesen Vorgang über das Gehirn. Invertieren Sie die Box VOIs in eine Binärmaske. Extrahieren Sie dann die Oberfläche mit Oberfläche extrahieren, wie zuvor für das Gehirn gemacht.

Wählen Sie die Binärmaske des Blattabstands aus. Verwenden Sie die Bildmathematik, um es mit 10.000 zu multiplizieren. Verwenden Sie dann den Bildrechner, um die multiplizierte Binärmaske zur neu abgetasteten isotropen MRT hinzuzufügen.

Wenn Sie nun die triplanare Ansicht auswählen, kann eine MRT-Klingenkarte, die die Stelle zeigt, an der das Gehirn geschnitten wird, in drei orthogonalen Ansichten angezeigt werden. Netfabb Professional, wählen Sie Teil hinzufügen aus. Wählen Sie dann die Schichten Blade Gap Model und Brain Model aus.

Wählen Sie das Gehirnmodell aus und klicken Sie auf Reparaturmodus. Verwenden Sie die Schaltfläche zur Schalenauswahl, um das Gehirn auszuwählen. Schalten Sie dann die Auswahl auf die anderen Shells um und löschen Sie diese.

Wenden Sie dann die Reparatur an und entfernen Sie das alte Teil. Wenn das Gehirn ausgewählt ist, wählen Sie Verschieben aus. Klicken Sie auf den Ursprung und notieren Sie die Parameter in den Feldern X, Y und Z.

Diese werden benötigt, um die Positionierung des Sägeblattspalts aufrechtzuerhalten. Klicken Sie auf Übersetzen. Und schließen Sie das Fenster.

Wählen Sie das Modell "Blade Gap" aus, und übersetzen Sie es mit den Parametern, die im vorherigen Schritt aufgezeichnet wurden. Wählen Sie das Gehirnmodell aus und klicken Sie auf Reparaturmodus. Verwenden Sie die Schaltfläche zur Schalenauswahl, um das Gehirn auszuwählen.

Wählen Sie dann Dreiecke glätten. Geben Sie vier für die Anzahl der Iterationen ein. Aktivieren Sie dann die Option Volume-Verkleinerung verhindern.

Wählen Sie "Dreiecke reduzieren" aus, und geben Sie 200000 in das Feld "Anzahl der Zieldreiecke" ein. Wählen Sie dann Automatische Reparatur aus, und führen Sie eine Standardreparatur durch. Wenden Sie die Reparatur an.

Exportieren Sie dann das geglättete Gehirnmodell als STL. Importieren Sie das geglättete Gehirnmodell in Meshmixer. Verwenden Sie die Formwerkzeuge, um die mit den Linien-VOIs gezeichneten Bereiche zu glätten.

Und beheben Sie alle anderen kleineren Mängel am Modell. Importieren Sie das geglättete, bearbeitete Gehirnmodell in Netfabb Professional. Dann füge den Teil hinzu, Brain-Slicer-Teile Weißbüschelaffe.

Wählen Sie Schalen in Teile aus. Benennen Sie dann jeden Teil um, wie im Protokoll beschrieben. Klicken Sie mit den im Protokoll beschriebenen Auswahleinstellungen auf die Teile und ziehen Sie sie, um das Gehirn in der Mitte des Feldes zu positionieren.

Klicken und ziehen Sie die Teile, um die Tiefe des Gehirns in der Box anzupassen. Wählen Sie das geglättete, bearbeitete Gehirnmodell aus, und wählen Sie im Feld ausgeschnittenes Modell die Option Boolesche Operation aus. Klicken Sie auf das Gehirnmodell, um es rot zu färben.

Und wählen Sie Boolesche Subtraktion. Wenden Sie die Berechnungen an. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen für Überhänge, die verhindern, dass das Gehirn richtig platziert wird.

Im ergänzenden Abschnitt des Protokolls finden Sie eine Methode, um sie zu entfernen. Wählen Sie das Blattspaltmodell aus, und klicken Sie auf Verschieben. Aufnahme an Z-Position.

Dies ist die Position des hintersten Klingenspalts. Schließen Sie dann das Fenster. Wählen Sie das Klingenteil aus den Brain-Slicer-Teilen aus und klicken Sie auf Verschieben.

Geben Sie den Z-Wert aus dem vorherigen Schritt ein. Geben Sie die X- und Y-Werte der aktuellen Position ein. Wählen Sie Absolute Übersetzung und Übersetzen aus.

Klicken Sie auf Duplizieren. Wenn die Querschnittsstärke konsistent ist, wie hier gezeigt, geben Sie die Gesamtblattnummer, die Gesamtanzahl und die Z-Anzahl ein, und geben Sie die Querschnittsstärke in das Feld Z-Lücke ein. Wählen Sie dann Duplizieren aus.

Wählen Sie das Mikroton-Klingenteil aus den Teilen des Gehirnschneiders aus. Wiederholen Sie die gleichen Schritte zum Verschieben und Duplizieren wie mit dem Klingenteil. Wählen Sie alle Mikrotom-Blades und den Hauptklingenhalter aus und klicken Sie auf Boolesche Operation.

Wählen Sie alle Mikrotom-Klingen aus, um sie rot zu färben, und klicken Sie auf boolesche Subtraktion. Wenden Sie dann die Berechnungen an. Wechseln Sie in den Reparaturmodus und wählen Sie Automatische Reparatur.

Führen Sie eine erweiterte Reparatur durch und wenden Sie die Reparatur an. Exportieren Sie den Klingenhalter als STL. Wählen Sie alle Blades, die Haupt- und Unterfelder sowie das geglättete, bearbeitete Brain-Modell aus und klicken Sie auf Boolesche Operation.

Verwenden Sie das Fenster Teileauswahl, um alle Teile mit Ausnahme des Hauptfelds rot zu färben. Wählen Sie dann die boolesche Subtraktion. Wenden Sie die Berechnungen an.

Wechseln Sie in den Reparaturmodus und aktivieren Sie das Kontrollkästchen für scharfe Kanten, die das Gehirn verletzen könnten. Diese können im Netfabb-Reparaturmodus repariert werden. Oder mit den Sculpting-Werkzeugen in Meshmixer.

Wählen Sie dann Automatische Reparatur aus. Führen Sie eine erweiterte Reparatur durch. Wenden Sie dann die Reparatur an.

Exportieren Sie die Gehirnbox als STL. Wähle in Cura die Option Brain Box laden und importieren. Klicken Sie auf die Schaltfläche Drehen.

Klicken und ziehen Sie dann, um die Box flach abzulegen. Bearbeiten Sie die Druckeinstellungen wie im Protokoll gezeigt. Speichern Sie dann den Werkzeugweg.

Gehen Sie auf die gleiche Weise für den Klingenhalter vor und duplizieren Sie auch das Objekt. Speichern Sie dann den Werkzeugweg. Nachdem du eine dünne Schicht Kleber auf das Druckbett aufgetragen hast, drucke die Gehirnbox und die Klingenhalter auf dem 3D-Drucker mit den im Protokoll beschriebenen Einstellungen.

Nachdem die Drucke abgeschlossen sind, kann das Gehirn für den Schnitt vorbereitet werden. Richten Sie eine Workstation ein, wie im Protokoll beschrieben. Positionieren Sie das Gehirn vorsichtig in der Box und stellen Sie sicher, dass es fest an seinem Platz sitzt.

Positionieren Sie die Mikrotomklingen im Klingenhalter in den entsprechenden Lücken in der Box. Tragen Sie Schutzhandschuhe und drücken Sie die Klingenhalter fest nach unten. Langsamer, ausgewogener Druck ausüben, um das Gehirn zu schneiden.

Entfernen Sie die Platten nacheinander, beginnend an der Vorderseite des Gehirns. Obwohl dieser Ansatz einfach ist, erfordert die Methode viele Schritte sowie die Verwendung verschiedener Arten von Software, und die Prüfärzte sollten sich mit den Benutzeroberflächen vertraut machen, bevor sie mit dem Verfahren beginnen. Dieser Arbeitsablauf fasst das Protokoll für die Herstellung der Marmoset-Gehirnschneidebox zusammen.

Das Gehirn wird mit Formalin fixiert und ein T2-gewichtetes MRT bei 150 Mikron aufgenommen. Bilder werden verarbeitet und mit Schwellenwerten versehen, um eine Binärmaske zu erstellen. Die Oberfläche wird dann in einer 3D-Modellierungssoftware gerendert.

Durch eine boolesche Subtraktion zwischen einer Slicer-Vorlage und dem Brain-Modell wird das digitale Modell des Brain-Slicers erstellt. Anschließend wird die Brain-Slicer-Box auf einem 3D-Drucker gedruckt. Anschließend wird das Gehirn zum Schneiden fest in die Slicer-Box gelegt.

Sobald das Gehirn aufgeschnitten ist, zeigt ein visueller Vergleich zwischen den In-vivo- und postmortalen MRT-Bildern und Bildern der oberflächlichen Oberflächen der Platten eine gute Orientierungsübereinstimmung über mehrere Platten hinweg. Ein gründlicherer Vergleich zwischen dem hochauflösenden postmortalen MRT und den LFB-CV-gefärbten Histologieschnitten von mehreren Hirnplatten zeigt eine genaue und konsistente Übereinstimmung über alle Strukturen des Weißbüschelaffengehirns. In diesem Tiermodell der Multiplen Sklerose entwickeln die Tiere Läsionen der weißen Substanz, die über das gesamte Gehirn verteilt sind.

Mit dieser Technik können kleine Läsionen, die in der In-vivo-MRT entdeckt wurden, sowohl in der postmortalen MRT als auch in der Histologie verfolgt werden. Die Histologie und die postmortale MRT können auch Läsionen aufdecken, die sonst in der In-vivo-MRT übersehen würden. Hier zeigte die In-vivo-MRT keine überzeugenden Beweise für ein normales, hyperintenses Signal, das auf Läsionen in einem der beiden Sehtrakte hindeutet.

Dennoch wurden in der postmortalen MRT Signalhyperintensivitäten im Tractus opticus beobachtet. Und diese Bereiche stimmten direkt mit den myelinisierten Läsionen überein, die in der LFB-CV-Histologie zu sehen waren. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die hier vorgestellte Methodik es den Prüfärzten ermöglicht, die Pathologie, die den MRT-Befunden zugrunde liegt, genau zu beurteilen.

Wir halten es für einen vielversprechenden Ansatz, um neue Biomarker für Erkrankungen des Gehirns und für spezifische pathologische Prozesse wie Entzündungen und Remyelinisierung zu identifizieren.