Modelado de formas tridimensionales y análisis de estructuras cerebrales

Resumen

Introducimos un protocolo semiautomático para el análisis de formas en estructuras cerebrales, incluida la segmentación de imágenes mediante software abierto, y más análisis de formas en grupo mediante un paquete de modelado automatizado. Aquí, demostramos cada paso del protocolo de análisis de forma 3D con segmentación hipocampal a partir de imágenes de RM cerebral.

Resumen

El análisis estadístico de la forma de las estructuras cerebrales se ha utilizado para investigar la asociación entre sus cambios estructurales y procesos patológicos. Hemos desarrollado un paquete de software para el modelado de formas preciso y robusto y el análisis en grupo. Aquí, presentamos una canalización para el análisis de formas, desde el modelado de forma 3D individual hasta el análisis cuantitativo de formas de grupo. También describimos los pasos de preprocesamiento y segmentación mediante paquetes de software abiertos. Esta guía práctica ayudaría a los investigadores a ahorrar tiempo y esfuerzo en el análisis de formas 3D en estructuras cerebrales.

Introducción

El análisis de formas de las estructuras cerebrales ha surgido como la herramienta preferida para investigar sus cambios morfológicos en procesos patológicos, como las enfermedades neurodegenerativas y el envejecimiento¹. Se requieren varios métodos computacionales para 1) delinear con precisión los límites de las estructuras objetivo a partir de imágenes médicas, 2) reconstruir la forma objetivo en forma de malla de superficie 3D, 3) construir correspondencia entre sujetos a través de los modelos de forma individuales a través de la parametrización de la forma o el registro de superficie, y 4) evaluar cuantitativamente las diferencias de forma regional es entre individuos o grupos. En los últimos años, se han introducido muchos métodos en estudios de neuroimagen para cada uno de estos pasos. Sin embargo, a pesar de los notables avances en el campo, no hay muchos marcos inmediatamente aplicables a la investigación. En este artículo, describimos cada paso del análisis de formas de las estructuras cerebrales utilizando nuestras herramientas de modelado de formas personalizadas y herramientas de segmentación de imágenes disponibles públicamente.

Aquí, demostramos el marco de análisis de forma para las estructuras cerebrales a través del análisis de la forma del hipocampo izquierdo y derecho utilizando un conjunto de datos de controles adultos y pacientes con enfermedad de Alzheimer. La atrofia del hipopótamo es reconocida como un biomarcador de imágenes crítico en enfermedades neurodegenerativas^2,3,4. En nuestro marco de análisis de formas, empleamos el modelo de plantilla de la estructura de destino y el registro deformable de plantilla a imagen en el proceso de modelado de formas. El modelo de plantilla codifica las características generales de la forma de la estructura de destino en una población y también proporciona una línea base para cuantificar las diferencias de forma entre los modelos individuales a través de su relación transitiva con el modelo de plantilla. En el registro de plantilla a imagen, hemos desarrollado un método de deformación de superficie laplaciana para ajustar el modelo de plantilla a la estructura de destino en imágenes individuales, minimizando al mismo tiempo la distorsión de la distribución de puntos en el modelo de plantilla^5,6,7. La viabilidad y robustez del marco propuesto han sido validadas en estudios recientes de neuroimagen del envejecimiento cognitivo^8,detección temprana de deterioro cognitivo leve^9,y para explorar las asociaciones entre los cambios estructurales del cerebro y los niveles de cortisol¹⁰. Este enfoque facilitaría el uso de los métodos de modelado y análisis de formas en estudios de neuroimagen posteriores.

Protocolo

Las imágenes de Brain MR fueron adquiridas según el protocolo aprobado por la junta de revisión institucional local y el comité de ética.

NOTA: Las herramientas para el modelado y análisis de formas se pueden descargar desde el repositorio NITRC: https://www.nitrc.org/projects/dtmframework/. El software GUI (DTMModeling.exe) se puede ejecutar después de la extracción. Vea la figura 1.

1. Segmentación de imagen Brain MR

1. Adquirir imágenes de RM nbrain de sujetos individuales y máscaras de segmentación cerebral.
   NOTA: Por lo general, adquirimos imágenes de RM ponderadas por T1 para análisis de estructuras cerebrales. Suponemos que las imágenes MR se procesan previamente para la corrección de la no linealidad del degradado y la corrección de la inhomogeneidad de la intensidad utilizando N3¹¹, los métodos N3^{mejorados 12}o FSL-FAST^13. Algunas herramientas de libre disposición para la segmentación automática de estructuras cerebrales humanas se enumeran en la Tabla 1.
2. Corrija los resultados de segmentación manualmente.
   NOTA: El software GUI abierto que admite la segmentación manual se enumeran en la Tabla 2. Los protocolos de segmentación manual para las estructuras cerebrales se pueden encontrar aquí^14,15,16. Una guía de vídeo sobre la segmentación manual para el hipocampo está aquí¹⁷. Describimos el protocolo para la segmentación del hipocampo en la siguiente sección.
   1. Abra la RMN ponderada T1 y los resultados de segmentación automática mediante el menú Abrir archivo.
   2. Cargue el plugin segmentación haciendo clic en Menú de ventanas . Mostrar ? Segmentación.
   3. Corrija la máscara de segmentación con las herramientas Agregar, Restary Corrección del complemento Segmentación.
   4. Guarde la máscara de segmentación corregida en formato Nifti mediante el menú Guardar.

2. Edición manual de la segmentación del hipocampo

NOTA: Introducimos un protocolo para la edición manual de la segmentación cerebral utilizando el software de modelado GUI basado en el banco de trabajo MITK (http://www.mitk.org/). El banco de trabajo MITK proporciona varias funciones para la segmentación manual y automática y la visualización de imágenes médicas. Demostramos el proceso de edición manual para el hipocampo izquierdo y derecho. Los pasos para editar manualmente¹⁸ el resultado de la segmentación automática del hipocampo son los siguientes.

1. Abra la imagen MR ponderada en T1 y los resultados de la segmentación automática del hipocampo utilizando el software mitk workbench.
2. Cargue el plugin segmentation en el área de trabajo de MITK haciendo clic en el menú Ventana de la aplicación. Mostrar vista ? Segmentación.
3. Seleccione la vista coronal haciendo clic en el icono del lado derecho que aparece en la esquina superior derecha de la ventana Visualización.
4. Edite la máscara binaria de cada hipocampo (es decir, izquierda y derecha) en la vista coronal, comenzando desde la cabeza del hipocampo hasta el cuerpo de la siguiente manera.
   1. Desplácese por todo el volumen hasta que se encuentre el uncus. Incluya el uncus en la máscara del hipocampo donde está presente.
   2. Edite la máscara del cuerpo del hipocampo después de que el uncus haya retrocedido usando la función Agregar y Restar en el plugin Segmentación.
   3. Continúe editando la máscara del hipocampo hasta que se encuentre la cola del hipocampo. A medida que el núcleo pulvinar del tálamo retrocede superior al hipocampo, el fornix emerge.
   4. Termina de editar la última rebanada coronal del hipocampo en la que toda la longitud del fornix es visible pero aún no continua con el esplenio del cuerpo calloso.
      NOTA: Los espacios del líquido cefalorraquídeo (LCR) pueden estar dentro de las regiones del hipocampo. Los espacios CSF se pueden eliminar de las máscaras del hipocampo utilizando la herramienta Restar en el plugin de segmentación del banco de trabajo MITK. puede ser más fácil definir las regiones del hipocampo por completo y luego pasar por todas las rodajas coronales de la cabeza al hipocampo de la cabeza a la cola para la eliminación de los espacios del LCR.
   5. Siga el mismo proceso para editar las máscaras binarias de ambos hipocampi.
      NOTA: Las herramientas Agregar, Restary Corrección del complemento Segmentación en el área de trabajo de MITK se pueden utilizar para la edición manual. La herramienta Corrección es fácil de manejar pequeños errores en la máscara de segmentación mediante la realización de suma y resta de acuerdo con la entrada del usuario y la máscara de segmentación sin selección de herramienta adicional.
5. Guarde las máscaras binarias para el hipocampo izquierdo y derecho en formato Nifti (nii o nii.gz) utilizando el menú Guardar del software mijón DE MITK.
   NOTA: Las máscaras binarias del hipocampo izquierdo y derecho deben guardarse por separado para los siguientes pasos del modelo de forma de hipocampo.

3. Construcción de plantillas de grupo

NOTA: Después de la segmentación y la edición manual para todos los temas, el modelado de forma individual requiere el modelo de plantilla de la estructura de destino. Construimos el modelo de plantilla a partir de la máscara binaria promedio para una población, adquirida usando el plugin "ShapeModeling" en MITK Workbench. Los pasos de la construcción del modelo de plantilla mediante el software GUI son los siguientes.

1. Cargar el plugin ShapeModeling utilizando la función de menú: Ventana Mostrar vista ? Modelado de formas.
2. Abra un directorio que contenga las máscaras binarias de una población de estudio haciendo clic en el botón Abrir directorio del complemento ShapeModeling.
3. Haga clic en el botón Construcción de plantilla en el complemento ShapeModeling.
4. Compruebe la malla de forma media y guárdela en formato de estereolitografía (STL) mediante el menú Guardar.

4. Reconstrucción de la forma individual

NOTA: En este paso, realizamos el modelado de formas para temas individuales usando el botón Iniciar modelado de formas en el plugin "ShapeModeling". Enumeramos los parámetros de software de este plugin en la Tabla 3. La explicación detallada de cada parámetro se puede encontrar aquí⁵. Los pasos de la reconstrucción de la forma individual utilizando el software GUI son los siguientes.

1. Cargue la imagen MR ponderada por T1 y su máscara de segmentación mediante el menú Abrir archivo.
   NOTA: Usamos la imagen MR ponderada en T1 para la validación visual.
2. Compruebe los parámetros de modelado en el plugin ShapeModeling y modifique si es necesario.
   NOTA: Si el modelo de plantilla no está deformado o la distancia entre el modelo de plantilla y el límite de la imagen es grande, se recomienda aumentar el rango de búsqueda de límites. Si se encuentran algunas distorsiones geométricas, aumentar maxAlpha y minAlpha con el paso 0.5 ayudaría a resolver el problema. Es importante comprobar la intensidad del voxel para el objeto de destino en la máscara de segmentación. Si el valor no es 1, el parámetro de intensidad debe cambiarse en consecuencia.
3. Haga clic en el botón Modelado de formas para ejecutar el proceso de modelado de formas y comprobar el resultado en la vista 3D del área de trabajo de MITK.
4. Repita los pasos 4.2 y 4.3, cuando el modelo de plantilla no esté ajustado al contorno de la imagen de cerca.
   NOTA: El modelo de plantilla se visualiza con la máscara de segmentación en la vista sagital, coronal, axial y 3D del banco de trabajo MITK. La superficie de la plantilla no se deforma cuando la distancia entre el modelo de plantilla y el límite de la imagen es inferior a un umbral que es una décima parte del tamaño de voxel más pequeño.
5. Guarde el resultado del modelado en un formato de estereolitografía (STL) mediante el menú Guardar en el marco MITK.

5. Normalización de la forma en el grupo y medición de la diferencia de forma

NOTA: En este paso, alineamos los modelos de forma individuales con el modelo de plantilla y calculamos la deformidad de la forma por puntos entre los vértices correspondientes entre el modelo de plantilla y el modelo de forma individual. Los pasos para la medición de la deformidad de la forma son los siguientes.

1. Seleccione el modelo de forma de un sujeto en el Administrador de datos del área de trabajo de MITK.
   NOTA: Los usuarios pueden seleccionar varios modelos para la medición de deformidad.
2. Realice la medición de deformidad haciendo clic en el botón Medición en el plugin ShapeModeling.

Resultados

El proceso de modelado de la forma descrito aquí se ha empleado para varios estudios de neuroimagen sobre el envejecimiento^6,8,10 y la enfermedad de Alzheimer^5,9. Especialmente, este método de modelado de formas mostró su precisión y sensibilidad en el análisis de la forma en el hipocampo para una población envejecida de 654 sujetos

Discusión

En resumen, hemos descrito la canalización de software para el análisis de formas en estructuras cerebrales, incluyendo (1) segmentación de imágenes MR utilizando herramientas abiertas (2) reconstrucción de formas individuales utilizando un modelo de plantilla deformable, y (3) diferencia de forma cuantitativa medición a través de correspondencia de forma transitiva con el modelo de plantilla. El análisis estadístico bajo la corrección de la tasa de detección falsa (FDR) se realiza con la deformidad de la forma para inve...