Name: Lesión Explorer: Un video-guiada, Protocolo normalizado para precisa y fiable volumétrica derivados de la RM en la Enfermedad de Alzheimer y normal Ancianos (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2014-04-14T16:45:00.000+00:00
Duration: 12 min 50 s
Description: Aprende el protocolo Lesion Explorer para analizar lesiones cerebrales por RM en pacientes con Alzheimer y envejecimiento normal. Este método semiautomático mejora la precisión en la cuantificación de atrofia y biomarcadores de enfermedad de pequeños vasos.

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Los autores agradecen el apoyo financiero de las siguientes fuentes. El desarrollo y prueba de diversos análisis de neuroimagen con el apoyo de varias subvenciones, sobre todo de los Institutos Canadienses de Investigación en Salud (MOP # 13129), la Sociedad de Alzheimer de Canadá y la Asociación de Alzheimer (EE.UU.), el corazón y la fundación del movimiento Alianza Canadiense para la Carrera Recuperación (HSFCPSR), y la Fundación LC Campbell. JR recibe apoyo sueldo de la Sociedad de Alzheimer de Canadá; SEB, del Instituto de Investigación Sunnybrook y los Departamentos de Medicina de Sunnybrook y la Universidad de Toronto, incluido el Presidente Brill en Neurología. Los autores también reciben apoyo salarial del HSFCPSR.

<ol><li>Ramirez, J., Gibson, E., Quddus, A., Lobaugh, N. J., Feinstein, A., Levine, B., Scott, C. J., Levy-Cooperman, N., Gao, F. Q., Black, S. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Lesion+Explorer%3A+A+comprehensive+segmentation+and+parcellation+package+to+obtain+regional+volumetrics+for+subcortical+hyperintensities+and+intracranial+tissue%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroimage%22%5BJournal%5D)">Lesion Explorer: A comprehensive segmentation and parcellation package to obtain regional volumetrics for subcortical hyperintensities and intracranial tissue.</a> Neuroimage. 54 (2), 963-973 (2011).</li>
<li>Ramirez, J., Scott, C. J., Black, S. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+short-term+scan-rescan+reliability+test+measuring+brain+tissue+and+subcortical+hyperintensity+volumetrics+obtained+using+the+lesion+explorer+structural+MRI+processing+pipeline%5BTitle%5D)+AND+%22Brain+Topogr%22%5BJournal%5D)">A short-term scan-rescan reliability test measuring brain tissue and subcortical hyperintensity volumetrics obtained using the lesion explorer structural MRI processing pipeline.</a> Brain Topogr. 26 (1), 35-38 (2013).</li>
<li>Sled, J. G., Zijdenbos, A. P., Evans, A. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+nonparametric+method+for+automatic+correction+of+intensity+nonuniformity+in+MRI+data%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Trans.+Med.+Imaging%22%5BJournal%5D)">A nonparametric method for automatic correction of intensity nonuniformity in MRI data.</a> IEEE Trans. Med. Imaging. 17 (1), 87-97 (1998).</li>
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<li>Pantoni, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cerebral+small+vessel+disease%3A+from+pathogenesis+and+clinical+characteristics+to+therapeutic+challenges%5BTitle%5D)+AND+%22Lancet+Neurol%22%5BJournal%5D)">Cerebral small vessel disease: from pathogenesis and clinical characteristics to therapeutic challenges.</a> Lancet Neurol. 9 (7), 689-701 (2010).</li>
<li>Black, S. E., Gao, F. Q., Bilbao, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Understanding+white+matter+disease%3A+Imaging-pathological+correlations+in+vascular+cognitive+impairment%5BTitle%5D)+AND+%22Stroke%22%5BJournal%5D)">Understanding white matter disease: Imaging-pathological correlations in vascular cognitive impairment.</a> Stroke. 40, (2009).</li>
<li>Arch Neurol, 44, 21-23 (1987).</li>
<li>Carmichael, O., Schwarz, C., Drucker, D., Fletcher, E., Harvey, D., Beckett, L., Jack, C. R., Weiner, M., Decarli, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Longitudinal+changes+in+white+matter+disease+and+cognition+in+the+first+year+of+the+Alzheimer+disease+neuroimaging+initiative%5BTitle%5D)+AND+%22Arch.+Neurol%22%5BJournal%5D)">Longitudinal changes in white matter disease and cognition in the first year of the Alzheimer disease neuroimaging initiative.</a> Arch. Neurol. 67 (11), 1370-1378 (2010).</li>
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<li>Potter, G. M., Doubal, F. N., Jackson, C. A., Chappell, F. M., Sudlow, C. L., Dennis, M. S., Wardlaw, J. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Counting+cavitating+lacunes+underestimates+the+burden+of+lacunar+infarction%5BTitle%5D)+AND+%22Stroke%22%5BJournal%5D)">Counting cavitating lacunes underestimates the burden of lacunar infarction.</a> Stroke. 41 (2), 267-272 (2010).</li>
<li>Barkhof, F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Enlarged+Virchow-Robin+spaces%3A+do+they+matter%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Neurol.+Neurosurg.+Psychiatry%22%5BJournal%5D)">Enlarged Virchow-Robin spaces: do they matter.</a> J. Neurol. Neurosurg. Psychiatry. 75 (11), 1516-1517 (2004).</li>
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<li>Levy-Cooperman, N., Ramirez, J., Lobaugh, N. J., Black, S. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Misclassified+tissue+volumes+in+Alzheimer+disease+patients+with+white+matter+hyperintensities%3A+importance+of+lesion+segmentation+procedures+for+volumetric+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22Stroke%22%5BJournal%5D)">Misclassified tissue volumes in Alzheimer disease patients with white matter hyperintensities: importance of lesion segmentation procedures for volumetric analysis.</a> Stroke. 39 (4), 1134-1141 (2008).</li>
<li>Kovacevic, N., Lobaugh, N. J., Bronskill, M. J., Levine, B., Feinstein, A., Black, S. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+robust+method+for+extraction+and+automatic+segmentation+of+brain+images%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroimage%22%5BJournal%5D)">A robust method for extraction and automatic segmentation of brain images.</a> Neuroimage. 17 (3), 1087-1100 (2002).</li>
<li>Nestor, S. M., Rupsingh, R., Borrie, M., Smith, M., Accomazzi, V., Wells, J. L., Fogarty, J., Bartha, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Ventricular+enlargement+as+a+possible+measure+of+Alzheimer%27s+disease+progression+validated+using+the+Alzheimer%27s+disease+neuroimaging+initiative+database%5BTitle%5D)+AND+%22Brain%22%5BJournal%5D)">Ventricular enlargement as a possible measure of Alzheimer's disease progression validated using the Alzheimer's disease neuroimaging initiative database.</a> Brain. 131, 2443-2454 (2008).</li>
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<li>Brown, W. R., Moody, D. M., Challa, V. R., Thore, C. R., Anstrom, J. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Venous+collagenosis+and+arteriolar+tortuosity+in+leukoaraiosis%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Neurol.+Sci%22%5BJournal%5D)">Venous collagenosis and arteriolar tortuosity in leukoaraiosis.</a> J. Neurol. Sci. 15, 203-204 (2002).</li>
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<li>Shrout, P. E., Fleiss, J. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Intraclass+correlations%3A+uses+in+assessing+rater+reliability%5BTitle%5D)+AND+%22Psychol.+Bull%22%5BJournal%5D)">Intraclass correlations: uses in assessing rater reliability.</a> Psychol. Bull. 86, 420-428 (2008).</li>
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</ol>

Los autores no tienen nada que revelar.

La segmentación y parcelación procedimiento LE fue desarrollado específicamente para obtener volumetría regionales de MRI de la EA y ancianos normal. Si bien existen numerosas tuberías completamente automáticos que se aplican los algoritmos de cálculo complejas para realizar estas operaciones, estas herramientas tienden a carecer de la precisión individualizada y precisión que la tubería semi-automática de LE produce. El trade-off con procesos semiautomáticos son los recursos necesarios para formar adecuadamente a los operadores con el conocimiento anatómico y habilidades de cálculo necesarios para solicitar un gasoducto tan completo. Sin embargo, uno de los principales beneficios de una tubería de imágenes individualizada es la capacidad de obtener volumetría cuantitativos de los casos moderados a graves de la neurodegeneración en tuberías automáticas fallan. Como la tubería LE ha sido evaluado y aplicado a diferentes poblaciones de ancianos y dementes 1,2,13,14,19,22,23, los principales problemas que ar previamentee típicamente encontrada por operadores entrenados han sido bien documentados y se resumen a continuación. La comprobación manual y edición requerida con el componente Brain-Sizer incluye el procedimiento de enmascaramiento extracción TIV, reasignación vCSF y la extracción manual del tronco cerebral, cerebelo y otras estructuras subtentorial. Para la extracción del cerebro, la salida automática TIV es generalmente una máscara decente, siempre que las imágenes PD/T2 originales son de buena calidad. Sin embargo, debido a los valores de intensidad relativa de vascular y nervio medial tejido a los polos temporal inferior, proximal a las arterias carótidas, esta región requiere típicamente un poco de edición. Además, la mucosa en la cavidad nasal tiende a afectar histogramas de intensidad regionales, sesgando de intensidad valores de puntos de corte en las regiones frontal anterior, que tienden a requerir la edición manual adicional de la máscara TIVauto automática. Por último, la edición manual adicional que normalmente se requiere en las regiones más superiores, donde glatrofia obal tiende a resultar en un aumento en el volumen de CSF subaracnoideo justo debajo de la duramadre. Alternativamente, la atrofia asociada con dilatación ventricular tiende a minimizar las intervenciones del operador requeridas con reasignación vCSF. Otro beneficio de tener un enfoque corregistro tri-característica es la capacidad de identificar infartos quísticas llenas de líquido proximal a los ventrículos, potencialmente debido a la vasculopatía venosa periventricular 5,24-26, que son identificables por su intensidad relativa en DP y T1 ( hiperintensa en PD, hipointensa en T1). Estos hipointensidades pueden delinearse desde vCSF usando límites manuales elaborados en ITK-SNAP_sb antes de las operaciones floodfilling. Desde reasignación vCSF se lleva a cabo en el espacio T1-la adquisición, en los casos en que la alineación se desvía lejos del plano CCCC, un límite puede ser necesaria para el 3 º ventrículo y la cisterna cuadrigémina, si el PC no es totalmente visible. Aunque la tienda del cerebelo es una estructura relativamente fácil de differentiate, varias reglas basadas en la anatomía ayudan a guiar la extracción manual del tronco del encéfalo y estructuras subtentorial, sobre todo cuando la localización de la separación de los pedúnculos cerebrales en el lóbulo temporal medial. SABRE landmarking es un procedimiento basado en estereotáxica realizado en imágenes ACPC alineados estándar, lo que permite la localización moderadamente predecible de determinados puntos de referencia anatómicos. Las excepciones son los casos con atrofia extrema y la variabilidad normal debido a las diferencias individuales en la neuroanatomía. Resultados de la atrofia cerebral en una pérdida global del parénquima, el aumento de la PPC en la línea media que rodea a la hoz del cerebro, lo que aumenta la dificultad de la elección de los puntos apropiados para colocar puntos de referencia. Se requieren protocolos basados ​​en reglas, la identificación de los casos en que se requieren excepciones a la regla general. Las variaciones normales en la anatomía, en particular en la ubicación relativa del surco central y el surco parieto-occipital, también aumentan el dificultadesTy de delimitación manual de una de estas estructuras. Sin embargo, la interfaz gráfica de usuario utilizada por SABRE permite la rotación en tiempo real de superficie prestados imágenes, que ayuda de manera significativa en el proceso de toma de decisiones para la visualización de estos puntos de referencia específicos. Por último, algunos de protocolo basado en normas se han integrado mediante programación en el software para prevenir la violación operador por ejemplo delineación surco central se ve obligado a moverse posteriormente (el rastreo de línea se impide volver sobre sí mismo). Procedimiento de comprobación manual del componente de la lesión-Seg requiere experiencia en la identificación visual de hyperintensities relevante, una habilidad de percepción visual que sólo se adquiere después de la exposición a las exploraciones con diferentes grados de SH. Los algoritmos de minimización de falsos positivos ayudan con la eliminación de la mayoría de los errores en la segmentación inicial. Sin embargo, la diferenciación entre los espacios perivasculares dilatados (espacios de Virchow-Robin: VRS) en el núcleo lenticular y reSH Levant en la cápsula externa, Claustrum, la cápsula extrema, y ​​regiones subinsular puede ser difícil. Esto es particularmente difícil en los casos con VRS en los ganglios basales. Un reciente documento delineando normas para informar los cambios vasculares en la neuroimagen (STRIVE), recomendó un criterio de tamaño para diferenciar VRS de infartos lacunares, y describir VRS sea más lineal y la intensidad de LCR en la RM. Para hacer frente a estos problemas con la identificación de VRS, LE ha adoptado: a) una regla basada en la anatomía que impide que los operadores seleccionar cualquier hiperintensidad que cae dentro del núcleo lenticular, b) un criterio de tamaño para excluir hyperintensities menos de 5 mm de diámetro, y c) una regla de intensidad relativa para la exclusión adicional debido a la intensidad relativa de LCR en DP, T2 y T1 27. Además, la señal normal de hiperintensa se puede encontrar a lo largo de la línea media y la hoz del cerebro, sobre todo en las imágenes de FLAIR, que puede ser difícil diferenciar entre SH relevante a lo largo del cuerpo calloso. En los casos deesa superposición, reglas basadas en la anatomía se implementan donde se aceptan sólo SH que se extienden hacia fuera en las regiones periventriculares. En conclusión, es importante apreciar que este componente escrito está destinado a complementar un video-guiada, publicación protocolo estandarizado en JoVe ( <a href="https://www.jove.com">https://www.jove.com</a> ). Si bien las cifras estáticas tradicionales ayudan a explicar algunos conceptos, tutoriales basados ​​en vídeo son más eficientes en la comunicación de los complejos procesos metodológicos involucrados en una tubería completa de neuroimagen, como la lesión Explorer.

Análisis de imágenes del cerebro es un campo emergente de la neurociencia exigir a los operadores cualificados con un alto grado de competencia computacional y neuroanatómica. Con el fin de obtener información cuantitativa de las imágenes de resonancia magnética (MRI), un operador entrenado a menudo se requiere para implementar, monitorear y editar, salidas de imágenes generadas por ordenador generados a partir de imágenes de resonancia magnética primas. Mientras que muchas herramientas de imagen &quot;totalmente automáticos&quot; son de libre acceso a través de Internet, la precisión y la fiabilidad es cuestionable cuando se aplica por un operador novato que carecen de conocimientos, la formación y la familiaridad con la herramienta descargada. Si bien la formación en el lugar es el método de enseñanza más preferible, la presentación de un protocolo estandarizado de video-guiada es una alternativa viable, sobre todo si se acompaña de un conjunto de formación de imágenes. Además, el conjunto de formación de imágenes puede ser utilizado para las medidas de control de calidad, como una prueba de confiabilidad entre calificadores fuera de sitio. La challenges de desarrollo de una canalización de procesamiento de la imagen, sobre todo cuando se estudia el envejecimiento y la enfermedad de Alzheimer (AD), incluyen una amplia gama de temas técnicos y biológicos. Aunque algunos problemas técnicos se tratan con algoritmos de corrección de post-procesamiento de 3, la variabilidad debida a las diferencias individuales y los procesos patológicos introducen obstáculos más complejos. La atrofia cerebral y dilatación ventricular pueden reducir la viabilidad de las deformaciones de registro y enfoques plantilla-determinadas. La presencia de materia blanca relacionada con la edad cambia 4 y enfermedad de vasos pequeños de 5,6, se observa como hiperintensidades subcorticales (SH) 7,8,-como infartos lacunares llenos de líquido quístico 9,10 y espacios perivasculares dilatados 11,12, más complicar algoritmos de segmentación. En casos de enfermedad de la materia blanca significativa, una única segmentación T1 podría dar lugar a una sobreestimación de la materia gris (GM) 13, que sólo se puede corregir con una SE adicionalgmentation usando la densidad de protones (PD), T2 (T2), o la recuperación de la inversión de los fluidos atenuada de imágenes (FLAIR). A la luz de estos desafíos, la canalización de procesamiento de la imagen lesión Explorer (LE) implementa un enfoque (T1, PD, T2) tri-función semiautomática, utilizando operadores capacitados en etapas particulares cuando la intervención humana es preferible 1,2. La extracción de cerebro (o de desmontaje del cráneo) es típicamente uno de los primero operaciones realizadas en neuroimagen. Ante esto, la exactitud del total bóveda intracraneal proceso de extracción (TIV) influye en gran medida las operaciones posteriores más abajo en la tubería. Significativa sobre la erosión, lo que resulta en pérdida de cerebro, pueden conducir a una sobreestimación de la atrofia cerebral. Alternativamente, significativa bajo-erosión, lo que resulta en la inclusión de la duramadre y otras materias nonbrain, puede conducir a la inflación de los volúmenes cerebrales. Componente se Brain-Sizer de LE muchos de estos problemas mediante el uso de un tri-función (T1, T2, y PD) enfoque para generaruna máscara TIV, que produce resultados superiores en comparación con los métodos de una sola característica 1. Además, la máscara TIV generada automáticamente se comprueba y edita utilizando protocolo estandarizado que identifica las regiones susceptibles a errores cráneo pelar manualmente. Después de la extracción del cerebro, la segmentación se realiza en el cráneo T1-despojado, donde se asigna cada voxel del cerebro a 1 de 3 etiquetas: GM, materia blanca (WM), o líquido cefalorraquídeo (LCR). La segmentación se realiza automáticamente mediante un algoritmo de ajuste de curvas robusta aplicada a histogramas globales y locales de intensidad; una técnica desarrollada para hacer frente a la intensidad de artefactos no uniformidad y una separación disminuido entre GM y WM amplitud intensidad en los casos de EA 14. El componente Brain-Sizer también incluye procedimientos para la designación Manual de ventrículos y desmantelamiento de estructuras subtentorial. Segmentación del LCR ventricular (vCSF) es particularmente importante ya que el tamaño del ventrículo es una BioMar comúnmente utilizadoker para la demencia AD 15. Además, la delimitación de los ventrículos y el plexo coroideo es imprescindible para la correcta identificación de hyperintensities periventricular (pvSH), que se cree que refleja una forma de enfermedad de pequeños vasos caracterizada por colagenosis venosa 5,16,17. Usando T1 para referencia, reetiquetado Manual de voxels LCR a vCSF se logra con operaciones floodFill manuales en la imagen segmentada. Por lo general, los ventrículos laterales son más fáciles de diferenciar de CSF sulcal. Por esta razón, se recomienda para comenzar floodfilling en vista axial, a partir de rodajas superiores y mover inferiormente. Las partes mediales del sistema ventricular, particularmente la 3 º ventrículo, es más difícil de definir y se da reglas basadas en la anatomía especiales que se detallan en el manual. Paso final de Brain-Sizer incluye la extirpación del tronco encefálico, el cerebelo y otras estructuras subtentorial, utilizando procedimientos de rastreo manual descritos en un conjunto o adicionalf protocolos estandarizados basados ​​en la anatomía. El cerebro Región de extracción (SABRE) componente Semi-Automated es procedimiento parcelación de la tubería. Esta etapa requiere de operadores capacitados para identificar los siguientes puntos de referencia anatómicos: anterior y posterior de comisura (AC, PC); borde posterior del cerebro; canal central; mediados de plano sagital; muesca preoccipital; occipito-parietal sulcus; surco central, y; Cisura de Silvio. Con base en estas coordenadas históricas, un 18 grid-Talairach como se genera automáticamente y parcelación regional se lleva a cabo 19. Monumentos históricos se identifican fácilmente en CCCC imágenes alineadas, que se generan automáticamente y se comprueban manualmente antes de procedimientos landmarking SABRE. El componente de lesión-Seg es la etapa final de la tubería donde se lleva a cabo la identificación y cuantificación SH. La segmentación inicial SH automática implementa un algoritmo complejo que incluye PD/T2-based SH segmentation, fuzzy c-means adhesiva, y dilatación ventricular. Estas operaciones dan lugar a una máscara de la segmentación de la lesión generada automáticamente que se comprueba y editado por los falsos positivos y otros errores de forma manual. Como señal hiperintensa en la RM puede producir a partir de fuentes no patológicas (por ejemplo, artefactos de movimiento, la biología normal), se requiere una formación adecuada para la identificación precisa de SH relevante. El resultado final de la tubería LE es un perfil volumétrico global que contiene 8 diferentes volumetrías de tejido y lesiones que se parcellated en 26 regiones del cerebro SABRE. Para obtener la prueba de confiabilidad entre los evaluadores de operador individual fuera de las instalaciones, se recomienda ejecutar la tubería llena LE en el conjunto de entrenamiento se proporciona con el software (http://sabre.brainlab.ca). Utilizando los resultados volumétricos, el coeficiente de correlación entre clases (ICC) 20 estadísticas pueden calcularse para cada clase de tejido (GM / WM / CSF) en cada región SABRE. Uso de la segmentation imágenes, Similitud Index (SI) 21 estadísticas se pueden calcular para evaluar el grado de congruencia espacial. Además, la fiabilidad intra-evaluador puede evaluarse en los resultados del mismo operador, después de un breve periodo de tiempo ha pasado entre el operador de 1 ª y 2 ª ediciones de segmentación. A condición de que el operador fuera de las instalaciones se adhiere a las convenciones de nombres de archivos se describen en el manual de LE, estadísticas de fiabilidad se puede calcular fuera de las instalaciones utilizando los paquetes más básicos de software estadístico. Teniendo en cuenta estos controles de calidad y protocolo estandarizado de video-guiada, los operadores de fuera de las instalaciones pueden tener mayor confianza en que la tubería LE se aplica con precisión y fiabilidad.

<table><tbody><tr><td>Máquina de resonancia magnética (1,5 Tesla)</td><td>General Electric</td><td></td><td>Consulte <fuerte>Tabla 1</fuerte> para los parámetros</td></tr><tr><td>de adquisición Máquina de resonancia magnética (3 Tesla)</td><td>General Electric</td><td></td><td>Consulte <fuerte>Tabla 2</fuerte> para conocer los parámetros de adquisición</td></tr></tbody></table>

lesión explorer: un video-guiada, protocolo normalizado para precisa y fiable volumétrica derivados de la rm en la enfermedad de alzheimer y normal ancianos

Lesion Explorer: A Video-guided, Standardized Protocol for Accurate and Reliable MRI-derived Volumetrics in Alzheimer's Disease and Normal Elderly

La obtención in vivo volumetría de tejido cerebral humano de MRI a menudo se complica por diversos problemas técnicos y biológicos. Estos desafíos se ven agravados cuando están presentes atrofia cerebral significativa y cambios en la materia blanca relacionada con la edad (por ejemplo Leucoaraiosis). Lesión Explorer (LE) es una tubería de neuroimagen precisa y confiable desarrollado específicamente para abordar este tipo de cuestiones comúnmente observados en la RM de la enfermedad de Alzheimer y ancianos normal. La tubería es un conjunto complejo de procedimientos semi-automáticos, que ha sido validado previamente en una serie de pruebas de confiabilidad interna y externa 1,2. Sin embargo, la precisión y la fiabilidad de LE es altamente dependiente de operadores manuales debidamente capacitado para ejecutar comandos, identificar puntos de referencia anatómicos distintos y editar manualmente / verificar varias salidas de segmentación generados por ordenador. LE se puede dividir en 3 componentes principales, cada uno requiere un conjunto de comandos y ópera manual deciones: 1) Brain-Sizer, 2) SABRE, y 3) la lesión-Seg. Operaciones manuales de Brain-Sizer implican la edición del total bóveda automática calavera despojada intracraneal (TIV) Máscara de la extracción, la designación del ventrículo líquido cefalorraquídeo (vCSF), y la eliminación de las estructuras subtentorial. El componente de SABRE requiere la comprobación de la alineación de la imagen a lo largo de la comisura anterior y posterior (ACPC) avión, y la identificación de varios puntos de referencia anatómicos necesarios para la parcelación regional. Por último, el componente de la lesión-Seg implica la comprobación manual de la segmentación automática de lesión hiperintensidades subcorticales (SH) de errores falsos positivos. Si bien la capacitación en el lugar de la tubería LE es preferible, herramientas fácilmente disponibles didácticos visuales con imágenes de entrenamiento interactivos son una alternativa viable. Desarrollado para garantizar un alto grado de exactitud y fiabilidad, lo que sigue es un vídeo-guía, protocolo estandarizado paso a paso de los procedimientos manuales de LE.

La fiabilidad entre revisores se evaluó a través de varios indicadores. Utilizando el conjunto de formación en línea ( <a href="http://sabre.brainlab.ca">http://sabre.brainlab.ca</a> ), se recomiendan las siguientes medidas para evaluar la confiabilidad entre calificadores para cada una de las etapas de procesamiento después de la finalización de la LE. Brain-Sizer: Para evaluar la confiabilidad entre los evaluadores de los procedimientos de extracción de cerebro, generar volumetría para cada TIV-E máscaras, _TIVedit &lt;nombre&gt;, utilizando el comando &lt;img_count&gt;. Introduzca estos volumetría en un paquete de software estadístico (por ejemplo, SPSS), junto con la volumetría TIVedit previstas para cada uno de la serie de capacitación (véase el archivo de Excel / CSV suministrado en línea) y calcular el coeficiente de correlación entre evaluadores (ICC). Volumetría de todo el cerebro para internos evaluadores entrenados obtener reportaron ICC = 0,99, p &lt;0,0001 1,2. Además, la evaluación del acuerdo espacial para el enmascaramiento TIV se puede evaluar utilizando elSI 21. Código MATLAB se proporciona en línea para calcular los valores de la IS entre dos evaluadores. Para evaluar la reasignación del ventrículo, generar volúmenes vCSF usando el comando &lt;img_count&gt; para cada uno de los archivos de segmentación con los vóxeles vCSF reasignados, es decir. &lt;nombre&gt; _ seg_vcsf. El volumen vCSF es el valor al lado de la fila &#39;7 &#39;en la columna titulada&#39; volumen &#39;. Utilizando los mismos procedimientos para evaluar TIV entre los calificadores fiabilidad, el cálculo de la CPI y de la IS para vCSF. La eliminación del tronco cerebral, cerebelo y estructuras subtentorial puede evaluarse de manera similar mediante la ejecución del comando &lt;img_count&gt; en _seg_vcsf_st NOMBRE. Los volúmenes utilizados para esta máscara de segmentación se muestran en la penúltima fila titulada &quot;recuento total de voxels distintos de cero:&quot; bajo &quot;volumen&quot; (la última columna a la derecha). Utilizando los mismos procedimientos para evaluar TIV y vCSF, calcule ICC y SI para este enmascaramiento procedure el uso de la volumetría en el archivo de excel proporcionados y los archivos _seg_vcsf_st &lt;name&gt;. SABRE: Si bien los procedimientos del manual de Brain-Sizer fácilmente se pueden evaluar usando métricas estándar, alineación ACPC es un poco más difícil. Por esta razón, los archivos de matriz se proporcionan para comparar visualmente para el entrenamiento de los operadores fuera de las instalaciones. Después de culminar su adaptación ACPC, abra una nueva ventana de ITK-SNAP_sb, cargar la imagen T1, a continuación, cargar la matriz para el caso de la formación impartida en línea, _T1_IHCpre_toACPC.mat &lt;nombre&gt; y comparar visualmente el cabeceo, balanceo, guiñada y ACPC rebanada entre las dos imágenes. Para evaluar los procedimientos de SABRE de lugares históricos, ejecute &lt;img_count&gt; en la máscara parcellated, NOMBRE _SABREparcel_inACPC para cada caso de entrenamiento. Introduzca la volumetría de cada región (3-28). Códigos de región SABRE se ofrecen en línea. Utilizando los mismos procedimientos para evaluar TIV y vCSF, calcule ICC para cada región del cerebro SABRE.SABRE parcellated volumetría regionales para internos evaluadores entrenados obtener CCI medios notificados = 0,98, p &lt;0,01, con valores que van desde 0,91 hasta 0,99 ICC 1,2. Lesión-Seg: Como este componente es la etapa final de la tubería LE, la fiabilidad y la precisión dependerán de las etapas anteriores. Interamericano de calificadores fiabilidad de la segmentación SH se logra utilizando ICC regional de los volúmenes de SH y el acuerdo espacial de las máscaras SH. Para evaluar los volúmenes SH regionales, ejecute &lt;SH_volumetrics&gt;, entrando tanto el archivo lobmask en el espacio T1-adquisición, NOMBRE _SABREparcel y el archivo de la segmentación definitiva editada lesión, _LEedit NOMBRE. Utilizando los mismos procedimientos para evaluar volumetría SABRE, calcule ICC para volúmenes de lesión dentro de cada región del cerebro SABRE. Utilizando los mismos procedimientos para evaluar la concordancia espacial del proceso de enmascaramiento TIV, el cálculo de la IS para las máscaras finales editadas lesión, &lt;nombre&gt; _LEedit (o FLEXedit). Las mismas pruebas de fiabilidad se pueden realizar tanto en la segmentación PD/T2-based y segmentación basada en FLAIR. <table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0"><tbody><tr><td></td><td> T1 3D </td><td> PD/T2 </td></tr><tr><td> Parámetros de imágenes </td><td> Volumen Axial SAT (S 1) SPGR </td><td> Girar Axial Echo FC VEMP VB (intercalación) </td></tr><tr><td> El tiempo de pulso </td><td></td><td></td></tr><tr><td> TE (ms) </td><td> 5 </td><td> 30/80 </td></tr><tr><td> TR (ms) </td><td> 35 </td><td> 3000 </td></tr><tr><td> Voltear Ángulo (°) </td><td> 35 </td><td> 90 </td></tr><tr><td> TI (ms) </td><td> N / A </td><td> N / A </td></tr><tr><td> Tamaño de escaneado </td><td></td><td></td></tr><tr><td> FOV (cm) </td><td> 22 </td><td> 20 </td></tr><tr><td> Grosor de corte (mm) </td><td> 10,2 / 0 </td><td> 3/0 </td></tr><tr><td> No. Slices </td><td> 124 </td><td> 62 </td></tr><tr><td> Adquisición </td><td></td><td></td></tr><tr><td> Tamaño de matriz </td><td> 256 x 192 </td><td> 256 x 192 </td></tr><tr><td> Tamaño Voxel (mm) </td><td> 0.86 x 0.86 x 1.4 </td><td> 0,78 x 0,78 x 3 </td></tr><tr><td> NEX </td><td> 1 </td><td> 0.5 </td></tr><tr><td> Tiempo total (min) </td><td> 11:00 </td><td> 12:00 </td></tr></tbody></table> Tabla 1. General Electric 1.5T parámetros de adquisición de resonancia magnética estructural. <table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0"><tbody><tr><td></td><td> T1 3D </td><td> PD/T2 </td><td> FLAIR </td></tr><tr><td> Parámetros de imágenes </td><td> Axial 3D FSPGR EDR IR Prep </td><td> Axial 2D FSE-XL, EDR, FAST, la grasa se sentó </td> &lt;td&gt; Axial T2Flair, EDR, FAST </td></tr><tr><td> El tiempo de pulso </td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td><h2> TE (MS) </h2></td><td> 3.2 </td><td> 11,1 / 90 </td><td> 140 </td></tr><tr><td> TR (ms) </td><td> 8.1 </td><td> 2500 </td><td> 9700 </td></tr><tr><td> Voltear Ángulo (°) </td><td> 8 ° </td><td> 90 ° </td><td> 90 ° </td></tr><tr><td> TI (ms) </td><td> 650 </td><td> N / A </td><td> 2200 </td></tr><tr><td> Tamaño de escaneado </td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td> FOV (cm) </td><td> 22 </td><td> 22 </td><td> 22 </td></tr><tr><td> Grosor de corte (mm) </td><td> 1 </td><td> 3 </td><td> 3 </td></tr><tr><td> No. Slices </td><td> 186 </td><td> 48 </td><td> 48 </td></tr><tr><td> Adquisición </td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td> Tamaño de matriz </td&gt; <td> 256 x 192 </td><td> 256 x 192 </td><td> 256 x 192 </td></tr><tr><td> Tamaño Voxel (mm) </td><td> 0,86 x 0,86 x 1 </td><td> 0,86 x 0,86 x 3 </td><td> 0,86 x 0,86 x 3 </td></tr><tr><td> NEX </td><td> 1 </td><td> 1 </td><td> 1 </td></tr><tr><td> Tiempo total (min) </td><td> 07:20 </td><td> 06:10 </td><td> 07:20 </td></tr></tbody></table> Tabla 2. General Electric 3T parámetros de adquisición de resonancia magnética estructural. <img alt="Figura 1" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/50887/50887fig1highres.jpg" width="500" /> Figura 1. Axial T1 con sin editar bóveda intracraneal total de (TIV) superposición de la máscara (verde). Este es un ejemplo de la utilización de la herramienta de polígono cerrado en ITK-SNAP_sb para eliminar el tejido nonbrain como parte del procedimiento de edición manual de la Cerebro- procedimiento de extracción TIV de Sizer. <pclass = &quot;jove_content&quot; fo: keep-together.within-page = &quot;always&quot;&gt; <img alt="Figura 2" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/50887/50887fig2highres.jpg" width="500" /> Figura 2. Axial T1 con superposición de la segmentación del tejido. Observe que los colores de las etiquetas son arbitrarias y se pueden modificar mediante la herramienta Label. Imagen de la izquierda muestra los colores por defecto. Imagen del centro muestra cómo CSF ​​(5 = morado) se reasigna a vCSF (7 = magenta). Imagen de la derecha muestra cómo el color WM puede modificarse sin cambiar la etiqueta de clase de tejidos, es decir. Etiqueta 3 = WM permanece pero el color puede ser modificado para azul. <img alt="Figura 3" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/50887/50887fig3highres.jpg" width="500" /> Figura 3. Axial T1 con superposición de la segmentación del tejido (imagen de la izquierda, GM = amarillo, WM = naranja, CSF = morado) (izquierda). Representado es un ejemplo de la extracción manual de las estructuras subtentorial utilizando la herramienta poligonales n cerrada en ITK-SNAP_sb (centro) y la segmentación del tejido final después de la eliminación (derecha). Al igual que en la figura 2, la imagen de la derecha muestra cómo el color WM puede modificarse sin cambiar la etiqueta de clase de tejidos, es decir. Etiqueta 3 = WM permanece pero el color puede ser modificado para azul. <img alt="Figura 4" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/50887/50887fig4highres.jpg" width="500" /> Figura 4. Axial T1 en el espacio adquisición antes (izquierda) y después (derecha) se lleva a cabo la alineación AC-PC. <img alt="La figura 5" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/50887/50887fig5highres.jpg" width="500" /> T1 Figura 5. Dos ejemplos que muestran procedimientos landmarking SABRE. Axial AC-PC alineado con AC (amarillo), PC (azul) y de borde posterior (rosa) las colocaciones históricas (izquierda). Un T1-rendido superficie 3D (derecha) con Sylvian fisura (púrpura) y cientosulcus ral (rosa) delineación. <img alt="La figura 6" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/50887/50887fig6highres.jpg" width="500" /> Figura 6. Axial PD (izquierda) con el recubrimiento generado automáticamente lesión (centro), y la lesión editado manualmente (red) overlay (derecha). <img alt="La figura 7" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/50887/50887fig7highres.jpg" width="500" /> Figura 7. Axial FLAIR (izquierda), con superposición genera automáticamente lesión (centro), y la lesión editado manualmente (red) overlay (derecha).

Lesión Explorer (LE) es una tubería semi-automático, procesamiento de imágenes desarrollado para obtener tejido cerebral regional y subcorticales volumetría lesión hiperintensidad de resonancia magnética estructural de la enfermedad de Alzheimer y ancianos normal. Para asegurar un alto nivel de precisión y fiabilidad, el siguiente es un video-guiada, protocolo estandarizado para los procedimientos manuales de LE.

Lesión Explorer: Un video-guiada, Protocolo normalizado para precisa y fiable volumétrica derivados de la RM en la Enfermedad de Alzheimer y normal Ancianos

Obtaining in vivo human brain tissue volumetrics from MRI is often complicated by various technical and biological issues. These challenges are ...

El objetivo general de la siguiente canalización es comprender mejor el envejecimiento y la demencia. Al obtener medidas derivadas de resonancia magnética de la atrofia cerebral regional y biomarcadores de neuroimagen de la enfermedad de pequeños vasos. Esto se logra primero generando una máscara cerebral con eliminación del cráneo y una segmentación básica de los tejidos cerebrales para cuantificar con precisión los volúmenes intracraneales totales.Como segundo paso, se realiza una segmentación de lesiones TRIFE para cuantificar y clasificar subtipos de lesiones, obteniendo mediciones precisas de biomarcadores por imágenes de la enfermedad de pequeños vasos. A continuación, se realiza el marcado anatómico en cada individuo para dividir el cerebro en 26 regiones de interés estandarizadas. Se obtienen resultados que muestran patrones diferenciales de neurodegeneración y vasculopatía regionales entre grupos de enfermedad, basados en la atrofia del tejido cerebral, medidas y volumetría de lesiones obtenidas mediante resonancia magnética estructural.Nuestro enfoque de análisis puede ayudar a abordar preguntas clave en la imagen cerebral del envejecimiento y la demencia. La tubería personalizada que hemos desarrollado permite a investigadores y clínicos comprender mejor el diagnóstico, la progresión y la respuesta al tratamiento en personas individuales, así como en diferentes grupos de pacientes. Es especialmente útil para personas que presentan enfermedad de pequeños vasos cerebrales en combinación con trastornos neurodegenerativos.Esto es muy común en personas mayores, especialmente en la enfermedad de Alzheimer. La metodología también puede aplicarse a personas con otros trastornos neurológicos, como demencia vascular y accidente cerebrovascular, demencia frontotemporal, lesión cerebral traumática y esclerosis múltiple. La demostración visual de este método es fundamental, ya que los pasos que requieren intervención manual pueden ser complejos.Esto requiere una combinación de un sólido conocimiento en neuroanatomía, así como una alta competencia y habilidades informáticas. Muchos de estos pasos se comunican mejor mediante un formato. Este video permitirá al usuario visualizar adecuadamente las estructuras anatómicas en cuestión y mostrará las intervenciones computacionales necesarias.El procedimiento será demostrado por nuestro encargado del laboratorio, Christopher Scott, y los analistas de imágenes RIN, Alicia McNeely y Courtney Beek. Para comenzar, abra el software y cargue una imagen ponderada en T1 y la superposición automática de la máscara del espacio intracraneal total, o TIV auto. Luego, utilice la herramienta de pincel para comenzar a editar la TIV auto y agregar o recuperar tejido cerebral que la TIV auto no haya tenido en cuenta.Seleccione la etiqueta de dibujo activa como etiqueta uno y dibuje sobre todas las etiquetas para recuperar el color, las áreas automáticas de DIV, o recapture cuidadosamente las áreas sin color. Utilice el pincel para repintar la máscara automática de TIV. Revise cuidadosamente cada corte para asegurarse de que solo el tejido cerebral esté pintado de verde como etiqueta uno y de que todo el tejido no cerebral tenga otra etiqueta.Si resulta difícil pintar, utilice la herramienta de polígono cerrado, vuelva a capturar el TIV automático según sea necesario y elimine el TIV automático según proceda. Una vez satisfecho con las modificaciones del TIV, guarde la imagen como TIV editado para comenzar la reasignación ventricular. Cargue la imagen seg sobre la imagen T one IHC y luego ajuste las etiquetas de dibujo a los colores adecuados.A continuación, reasigne los vóxeles del LCR utilizando la herramienta de rellenado por propagación; alterne entre el rellenado por propagación y el dibujo de límites presionando la barra espaciadora. Los límites de la barra se utilizan para evitar que el rellenado por propagación llene ciertas áreas del ventrículo que se consideran "agujeros negros" periventriculares o parte de las hiperintensidades de la sustancia blanca. Utilice la imagen ponderada en T1 como guía para determinar qué áreas rellenar y cuáles no en el lóbulo temporal.La segmentación de los ventrículos laterales se puede activar y desactivar con la tecla S. Cuando termine, guarde la segmentación para eliminar el tronco encefálico, el cerebelo y las estructuras subtentoriales. Seleccione la herramienta de polígono y, con la segmentación desactivada, desplácese hasta la primera rebanada en la que comience el cerebelo.Luego, haga clic con el botón izquierdo para dibujar un polígono sobre la duramadre que rodea el cerebelo y a lo largo de la base del tronco encefálico, cruzando los cuerpos callosos. A continuación, haga clic con el botón derecho para cerrar el polígono y haga clic en aceptar para eliminar esa área de la segmentación. Ahora el área mostrará la T subyacente, indicando que ya no está incluida en la segmentación.Una vez que los pedúnculos cerebrales estén separados, comience también a eliminar el tronco encefálico y la médula espinal. Ahora desplácese hacia arriba a través de la imagen, cortando por cada rebanada, para verificar que las únicas porciones de la segmentación que permanecen sean el tejido cerebral. Cuando termine, guarde la segmentación.Para comenzar, cargue la imagen ISO y el archivo mat para un alineamiento CPC. En primer lugar, acérquese ampliamente utilizando la herramienta de navegación. Luego, use las herramientas de elevación hacia arriba, hacia abajo y elevación vertical hacia arriba y abajo para ajustar la vista axial de modo que la comisura anterior esté en su mayor grosor y la comisura posterior quede perfectamente horizontal. Esto debería formar finalmente una forma de llave inglesa bien definida.Ajuste nuevamente la vista para colocar los globos oculares en el campo de visión. Ahora ajuste el giro equilibrando los globos oculares en la vista axial. Las imágenes axiales deben verse equilibradas uniformemente al desplazarse a través de la imagen.Ajuste ya una rebanada a la vez, asegurándose de que el hilo cruzado vertical pase por el plano sagital medio. En la vista axial, a veces puede ser difícil alinear perfectamente el plano debido a la curvatura natural del cerebro en los polos; cree el mejor ajuste posible. Para comenzar, cargue la imagen para la identificación de los puntos de referencia.Primero, haga clic en el botón de radio AC a la izquierda para seleccionar el punto de referencia que se definirá. Luego, haga clic en el AC en la vista axial. A continuación, haga clic en el botón de radio PC a la izquierda y después en el PC en la imagen axial.Ahora haga clic en el botón de opción PE para definir el borde posterior del cerebro en ese corte, y luego haga clic en la parte más posterior del cerebro, ya sea en el lado izquierdo o derecho. Esto completará los valores para un corte coronal, que se utilizará en breve. Haga clic en el botón de opción ca para definir el conducto central.Luego, desplácese hacia abajo 10 cortes desde la vista axial actual y haga clic en el centro del canal central. Esto rellena el valor para el corte sagital, que se utilizará ahora como punto de partida para encontrar el plano sagital medio. A continuación, haga clic en el botón de radio M para definir el plano sagital medio.Luego, haga clic en el botón de opción LPR para definir la muesca preoccipital izquierda y en el botón de opción RPR para definir la muesca preoccipital derecha. Para la creación del mapa del objeto, haga clic en el botón de opción LSC para definir el surco central superior izquierdo. Haga clic con el botón izquierdo para colocar un marcador sobre la duramadre por encima del surco.Haga clic en el botón de radio LOP para definir el surco parietal occipital izquierdo. Este trazado del surco va desde la duramadre hasta el tentorio del cerebelo para los trazos renderizados en superficie. Comience a trazar la fisura de Silvio desde el extremo posterior al anterior, iniciando en el punto en que se bifurca en ramas pequeñas ascendentes y descendentes.Ahora haga clic en el botón de radio lc para trazar el surco central izquierdo. Comience desde el extremo inferior en el punto de Silvio y la fisura directamente debajo del extremo del surco. Termine de trazar el surco en el extremo superior hasta que sea difícil seguir la curvatura del cerebro.Finalmente, haga clic en el botón derecho bajo la vista 3D y repita los pasos para la fisura de Silvio derecha y el surco central derecho para la segmentación de la lesión con escáneres PD o T2. Primero, revise todas las imágenes disponibles, incluyendo T1, PD y T2, para tomar una decisión informada sobre qué capturar como la lesión cerebral. Luego, utilice la herramienta de pincel para pintar la etiqueta 2 sobre la etiqueta 1, indicando así las áreas con la lesión.La segmentación se puede activar y desactivar con la tecla S. Además, pinte la etiqueta uno sobre la etiqueta dos para indicar cualquier falso positivo o error en escaneos con imágenes de destello. Nuevamente, utilice todas las imágenes disponibles según sea necesario para tomar la decisión sobre qué áreas constituyen la lesión.Luego, utilice el pincel para cambiar las etiquetas y señalar la lesión y los falsos positivos. Cuando esté satisfecho con las modificaciones de la segmentación de la lesión, guarde la imagen final editada. Aquí podemos ver dos ejemplos que muestran los procedimientos de localización de puntos de referencia SABRE.El corte axial a la izquierda muestra el A CPC alineado T uno con las ubicaciones de referencia del ac, el PC y el borde posterior. El T uno renderizado en superficie 3D tiene la delimitación del surco de Silvio y del surco central. Este PD axial tiene una superposición de lesión generada automáticamente y una superposición de lesión editada manualmente.Este es un ejemplo del procedimiento manual de reclasificación que se realiza como parte del proceso del explorador de lesiones, y aquí podemos ver un ejemplo del procedimiento manual de reclasificación que se completa como parte del proceso flex. La secuencia axial presenta una superposición de lesión generada automáticamente y una superposición de lesión editada manualmente. Consulte el manuscrito que acompaña a este video para conocer los métodos de evaluación de la fiabilidad interevaluadores de los procedimientos de extracción cerebral.Al intentar este procedimiento, es importante recordar que existe variación anatómica de sujeto a sujeto, y aunque este protocolo proporciona pautas a seguir, la experiencia y el conocimiento anatómico son fundamentales para garantizar el éxito. Una vez dominada, esta técnica puede realizarse en una hora a una hora y media por sujeto siguiendo este procedimiento. Se pueden realizar otros métodos como la segmentación de hiperintensidades colinérgicas de la base de Rika Robins y el trazado de accidentes cerebrovasculares. Esto permite a los investigadores responder preguntas adicionales, como la contribución de lesiones vasculares específicas en el estudio de la demencia.Después de ver este video, debería tener una buena comprensión de cómo implementar de forma precisa y confiable la tubería de procesamiento de MRI de Lesion Explorer para análisis volumétrico como parte de las Herramientas Cerebrales Sabre. Este software está disponible de forma gratuita. Descárguelo en online@sabrebrainlab.ca.

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