December 30th, 2015
Ici, nous présentons un protocole pour déterminer le nombre minimum d’images qui devaient être enregistrées et moyennées pour résoudre les structures sous-corticales et tester si les couches individuelles du LGN pouvaient être résolues en l’absence de bruit physiologique.
L’objectif global de cette expérience est de tester les limites de résolution de l’IRM structurelle afin de résoudre et de comparer les structures sous-corticales dans le cerveau humain vivant et post-mortem. La recherche dans notre laboratoire a consisté à étudier les petits noyaux sous-corticaux au sein des populations de patients. Compte tenu de leur petite taille et de leur duplication dans le cerveau, ils sont difficiles à étudier.
Nous avons développé un protocole qui résout ces structures sous-corticales dans les cerveaux post-mortem et les cerveaux humains vivants. L’avantage de cette technique est la réduction de la durée de l’examen, ce qui est utile dans les applications cliniques. La résolution de l’IRM est limitée par le bruit, nous avons donc voulu déterminer quelle serait la résolution finale.
En l’absence des sources de bruit les plus importantes, à savoir le mouvement de la tête, le pouls et la respiration du sujet, Acquérez toutes les images décrites dans ce protocole à l’aide d’un scanner à trois IRMT équipé d’une bobine de tête à 32 canaux. Dans cette vidéo, les étapes sont illustrées à l’aide d’un scanner Siemens MAGOME TRIO three TMRI pour les séances d’imagerie des participants à l’étude. Assurez-vous d’abord d’effectuer un dépistage de sécurité par IRM.
Ensuite, passez en revue les détails du protocole de neuroimagerie et demandez-leur de signer un formulaire de consentement du patient lors de la configuration du participant pour l’examen. Des bouchons d’oreille sont insérés dans les oreilles du participant. Fixez ensuite leur tête avec des coussinets pour minimiser les mouvements de la tête.
Lors de l’acquisition d’images avec un cerveau post-mortem, assurez-vous que le cerveau est fixé avant la neuro-imagerie et qu’il est contenu dans un sac ou un récipient étanche qui s’insère dans la bobine de tête de l’IRM. Placez le cerveau dans la bobine de tête avec son axe Z aligné avec l’alésage du scanner, le tronc cérébral faisant face au pied du lit du scanner. Placez également des coussins d’aspirateur autour du cerveau pour un soutien supplémentaire.
Avant de scanner, sélectionnez l’onglet patient dans le coin supérieur gauche. Utilisez l’onglet du registre pour remplir les informations appropriées sur le sujet. Cliquez ensuite sur l’onglet de l’examen dans l’onglet de l’explorateur d’examens.
Commencez par créer un nouveau protocole de balayage LOCALIZER Dans la fenêtre de configuration, utilisez l’onglet de routine contraste et résolutions pour entrer les paramètres comme indiqué à l’écran ici. Ensuite, créez un nouveau protocole qui sera utilisé pour obtenir les balayages pondérés de la densité de protons à haute résolution. Réglez-le dans l’orientation coronale à l’aide des paramètres affichés à l’écran ici.
Réduire la bande passante au minimum possible pour maximiser le rapport signal sur bruit. Pour réduire la durée de l’analyse, choisissez 18 tranches d’un millimètre d’épaisseur chacune avec un champ de vision de 160 millimètres. Ensuite, superposez la boîte de sélection de tranche pour acquérir les images de densité de protons sur le localisateur.
S’assurer de couvrir les noyaux sous-corticaux du thalamus ainsi que les structures environnantes. Démarrez ensuite l’échographie pour une identification fiable des structures sous-corticales. Acquérez cinq exécutions avec ces paramètres.
Lors de l’imagerie cérébrale post-mortem, l’identification fiable des structures sous-corticales peut être observée en un seul balayage d’une durée totale d’environ trois minutes en suivant le même protocole de balayage. Pour analyser les données, utilisez le logiciel FSL disponible gratuitement. Commencez par ouvrir une fenêtre de terminal.
Convertissez ensuite les fichiers DICOM bruts du scanner pour chaque volume de densité de protons dans un format astucieux. Dans la ligne de commande, tapez la scène de commande ici, DCM à NII, suivie du répertoire de chaque image. Courir. Ensuite, obtenez les paramètres du balayage original de la densité de protons.
Créez ensuite un volume cible d’image vierge haute résolution avec la moitié de la taille de voxel de ces paramètres. Pour ce faire dans n’importe quel programme d’édition de texte, définissez d’abord la transformation à l’aide d’une matrice d’identité comme illustré ici et enregistrez-la sous la forme d’un fichier texte nommé identity dot matt. Ensuite, utilisez la commande flirt pour appliquer la transformation vers le haut, en échantillonnant chaque exécution d’origine pour doubler la résolution totale.
Il en résulte une matrice 10 24 et réduit de moitié la taille du voxel dans chaque dimension. Déplacez maintenant toutes les images haute résolution dans un nouveau dossier. Ensuite, pour chaque participant, concaténez toutes les images de densité de protons échantillonnées par UPS dans un seul fichier quatre D.
À l’aide de la commande FSL merge, corrigez ces fichiers concaténés. À l’aide de la commande URT, sélectionnez une correction en quatre étapes, qui utilise l’interpolation de synchronisation comme une passe d’optimisation supplémentaire pour une plus grande précision. Ensuite, créez l’image moyenne 3D à l’aide des mathématiques FSL.
Visualisez ensuite le résultat final, une image 3D haute résolution à l’aide de la commande de vue FSL. Créez maintenant des régions d’intérêt, également appelées ROI. À l’aide de la vue FSL, chargez l’image haute résolution.
Ensuite, dans l’onglet Outils, sélectionnez l’onglet Image unique pour agrandir la vue pour dessiner les ROI. Ensuite, cliquez sur l’onglet Fichier suivi de créer un masque, tracez une ligne dans le ROI et enregistrez. Enfin, utilisez la commande 3D mask dump d’AF acne pour extraire l’image, les intensités et l’emplacement des masques ROI qui viennent d’être créés.
Les résultats seront générés sous forme de fichier texte, qui peut être utilisé pour une analyse plus approfondie. Cette série d’images compare les moyennes de volume dans les cerveaux in vivo et post-mortem. Notez que le cerveau post-mortem montre une démarcation claire des structures sous-corticales dans un volume pondéré de densité de protons, alors qu’un minimum de cinq images moyennées est nécessaire pour le cerveau in vivo. Pour fournir ce détail, cette tranche coronale dans une image cérébrale in vivo montre une délimitation claire du LGN et d’autres structures sous-corticales, et ici nous voyons une autre tranche du même cerveau moyennée en 40 volumes de densité de protons dans la même session avec le mêmes paramètres d’imagerie.
Cette coupe de cerveau post-mortem a été acquise lors d’un balayage du volume de densité de protons et fournit une délimitation claire des structures sous-corticales, y compris le LGN droit et gauche. Cette coupe montre un cerveau post-mortem moyenné en volumes de densité de 100 protons avec la même prescription de tranche. La vue zoomée montre une démarcation claire des structures sous-corticales.
Ici, nous voyons des profils d’intensité de raie pour in vivo gauche et droite, LGN ainsi que pour le post-mortem gauche et droit, LGN. Ces lignes sont pour 40 moyennes maximum in vivo et 100 moyennes post-mortem. Dans le cerveau post-mortem, il n’y avait pas de variation d’intensité pouvant être attribuée aux couches du cerveau in vivo.
Il y avait une variation d’intensité qui peut être attribuée aux couches. Après avoir regardé cette vidéo, vous devriez avoir une bonne compréhension de la façon de suivre ce protocole optimisé pour obtenir une solution à haut risque, des images de densité de protons des régions sous-corticales une fois suivies cette méthode peut être appliquée dans des contextes cliniques pour réduire la durée de l’examen à moins de 15 minutes chez les humains vivants et à moins de trois minutes dans les cerveaux post-mortem lorsqu’elle est appliquée correctement.
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Cette étude présente un protocole visant à déterminer le nombre minimum d'images requis pour enregistrer et faire la moyenne pour résoudre les structures sous-corticales dans le cerveau humain. Elle teste spécifiquement la capacité à distinguer les couches individuelles du noyau géniculé latéral (LGN) tout en minimisant le bruit physiologique.
High-resolution structural MRI of the human subcortex enables precise delineation of small nuclei, directly impacting early discovery and translational neuroscience pipelines. By defining the resolution limits and noise constraints in both postmortem and in vivo settings, this protocol informs predictive confidence for subcortical target identification and quantitative biomarker development. The approach supports risk-adjusted decisions in neurotherapeutic portfolio advancement by clarifying anatomical boundaries critical for mechanistic de-risking.
This protocol integrates into the discovery-to-preclinical continuum by providing a standardized method for high-resolution subcortical imaging, supporting both hypothesis testing and quantitative analysis.