Abstract
この研究の焦点は、人間の脳の生活に比べ死後脳の構造的MRIの解像度の限界をテストすることでした。 in vivoでの構造的MRIの解像度は、最終的に拍動、呼吸や頭の動きなど、生理学的ノイズによって制限されます。画像化ハードウェアは改善し続けているが、それはミリメートルスケールの構造を解決することは困難です。例えば外側膝状核（LGN）、通常6インターリーブ単眼層で構成されて視床における視覚リレーと制御核に、一次視覚感覚経路のシナプス。ニューロイメージング研究は確実に、厚さ1ミリメートル未満のサイズが小さいため、これらの層を区別することができていません。
死後脳の構造的MRIの分解能限界は、長い時間（〜24時間）にわたって平均化複数の画像を用いて試験しました。目的は、個々のLを解決することが可能であったかどうかを試験することでした生理的ノイズの不在下でのLGNのエアーズ。プロトン密度（PD）1加重パルスシーケンスを登録するのに必要な画像の最小数を決定するために、解像度および他のパラメータを変えて使用し、確実にLGNおよび他の皮質下の領域を区別するために平均しました。結果は、ヒトの脳の中で生きて取得した画像と比較した。 インビボでの被験体は、臨床用途に有用な皮質下構造を区別するために必要なPDスキャンの最小数の生理学的ノイズの付加的な効果を決定するためにスキャンしました。
Introduction
本研究の目的は、生理的なノイズのない状態での構造のMRIの解像度の限界をテストすることでした。プロトン密度（PD）強調画像を登録するために必要な画像の最小数を決定するために長い時間（2〜24時間のセッション）で死後脳において取得されたと皮質下構造を解決するために平均化しました。比較のために、PD加重画像もセッションの数を介して人間の生活に取得しました。特に、目的はそれは厚さ約1mm（ 図1）、ヒトLGNのすべての6つの個々の層を、解決するために最良のシナリオでは可能であるかどうかを確認することでした。
図1.人間の外側膝状核層。LGNの層構造の模式図。大細胞（M）層は、より大きな神経細胞で構成されています細胞の大きさと運動とコースアウトライン（層1-2、濃い灰色として描か）を解決するための責任がある小さいセル密度。小細胞性層（P）は（ライトグレーとして描か層4-6、）微形と色を解決する責任がある小さい神経細胞の大きさと、より大きな細胞密度で構成されています。スケールバー1ミリメートル。染色された人間のLGN 12に基づいて図。
行列のサイズが増加するとMRIの空間分解能が改善され、フィールド・オブビュー（FOV）とスライス厚が減少したとき。しかしながら、増加した解像度は、ボクセル体積に比例した信号対雑音比（SNR）に信号を減少させます。 SNRはまた、測定値の数の平方根に比例します。複数の画像が別々のイメージングセッションの数を介して取得することができるが、生きているヒトでは、最終的な解決は、呼吸、循環脈動や頭の動きとして、生理的なノイズによって制限されます。
高い-resolution（0.35ミリメートルの面内のボクセル）は、重み付けされたスキャンを取得したPD。 PDのスキャンは視床1の灰色と白のコントラストを強調し、T 1とT 2の影響を最小限に抑えた画像になります。その画像は、撮像ボリューム内のタンパク質や脂肪などの水と高分子の形でのプロトンの密度に依存しています。磁化2の高い縦成分には画像を明るく信号における組織結果の陽子数の増加。
それらは周囲の組織と皮質下構造のより高いコントラストを提供するので、PD加重スキャンを収集しました。そのようなT1-及びT2強調画像などの他のコントラストが、1,3ƒ決定されるように、より小さなコントラスト対雑音比にLGNのような皮質下構造を描写することが困難になります。
同様に、以前の研究は、ホルマリンのPD-強調画像は、死後脳がresulte固定発見しましたT1-と同様のグレーと白質画像強度3,4を持っていた T2強調画像と比較して、灰色と白質間のより高いコントラスト差でD。基礎となる生物物理学的な決定は、これらの違いを説明することができます。水素プロトンの（縦）T1およびT2（横）緩和時間は、組織内でどのように水の移動に依存しています。このような架橋タンパク質によるホルマリン作品として固定剤。固定剤が使用される場合、水の移動性との間の差は、異なる組織タイプの間で低減されます。脳組織内のプロトンの相対密度の差は、より良いコントラスト分化3,4を提供する 、固定して増加したのに対し、減少T1組織コントラストは、固定後に観察されています。
以前の研究では1.5 T 5,6,7を使用して 、PD加重スキャン中、および3のTスキャナ8,9でLGNを同定しました。これは正確の範囲を概説することができるようにこれらのスキャンを得ることが重要ですLGN。皮質下核の完全なカバレッジを維持するために、18 PD加重スライスは視床以内に得られました。各ボリュームは、2倍の解像度1024行列を再サンプリング（0.15 mmの面内ボクセルサイズ）、連結された、動きが補正され、皮質下構造の高解像度3D画像を生成するために平均しました。次のスライスの処方に必要なPD画像の最適な数は、生きているヒトにおいて15分未満にスキャン時間を短縮する、5ました。わずか1 PDイメージは3分未満にスキャン時間を短縮することが、明らかに死後脳で皮質下領域を区別するために必要とされた（ 図2および3）。
全体ホルマリン固定死後脳標本は、82歳で心肺停止で死亡した女性からスキャンしました。医療記録の見直しは、彼女が持っていたことを明らかにした：子宮摘出で処理された慢性閉塞性肺疾患、狭心症、トリプルバイパス手術8年前に死に、子宮癌を7年前に死亡、高脂血症、緑内障、白内障手術へ。死後脳検体をC.Theの死後の脳は、画像品質の比較のために多くの時間をかけて同じイメージングプロトコルで、ならびに他のパラメータを用いてスキャンし、4℃で少なくとも3週間、10％中性緩衝ホルマリン中に浸漬固定しました。 。のみ最適化されたパラメータは、プロトコルのために説明します。
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Protocol
1.参加者と死後脳セットアップ
注：すべての画像は、32チャネルのヘッドコイル及び全てMRIスキャンで3 T MRIスキャナを用いて取得されたRT、約20℃で実施しました。すべての参加者は右利きであり、書面によるインフォームドコンセントを与えました。各参加者は、神経疾患の既往がないとの良好な健康状態にありました。実験プロトコルは、承認され、ヨーク大学人間の参加者審査委員会のガイドラインに従いました。
- 各参加者が記入し、MRI安全ガイドラインとニューロイメージングプロトコルを詳細に患者の同意書に署名して下さい。
- 各参加者のために、それぞれの耳に耳栓を配置し、頭部の動きを最小限に抑えるためにパッドと頭を固定します。
- 死後の脳イメージングのために、脳は神経画像の前に固定されており、MRI用ヘッドコイル内に収まる袋や容器内に収容されていることを確認します。 infに（優れた、そのz軸とヘッドコイルに死後脳を置き、erior）スキャナのボアと整列されます。脳幹（後部）は、スキャナベッドの足の方に向くようにします。
- 追加のサポートのための死後の脳の周りに真空クッションの手を置きます。
2.皮質下のローカライズと処方
注：視床は中脳および大脳皮質の間に位置する脳の中央付近に位置デュアルローブ構造体です。背側視床内にあり、人間のLGNは〜10mmの最大を拡張する小さな皮質下の構造体です。
- 新しい参加者を登録するには、MRIイメージングソフトウェアを開き、左上隅にある患者のタブをクリックします。その後、[登録]をクリックします。
- 適切な患者情報を入力した後、試験のタブをクリックします。
- ローカライザースキャンを取得するには、新しいプロトコルを作成するために、試験のエクスプローラ]タブをクリックします。画面上のセットアップウィンドウを観察し、ルーチンタブをクリックし、次のパラメータを入力します。取得時間28秒、取得行列160×160、1スライス、厚さ1.6mmの等方性ボクセルサイズ、FOV = 260ミリメートル、FoVの段階= 100％、スライス分解能= 69％、相とスライス部分相フーリエ= 6/8、TR = 3.15ミリ秒、TE = 1.37ミリ秒、角度= 8°フリップ。
- 視床内の皮質下核をカバーするだけでなく、（ 図4）の構造を囲むローカライザーの上にPD画像を取得するために使用されるスライス選択ボックスをオーバーレイ。
3.高解像度の構造パラメータ
- 高解像度PD加重スキャンを取得するための新しいプロトコルを作成します。画面上のセットアップウィンドウで、ルーチンタブをクリックし、冠状方向で次のパラメータを入力します。取得時間179秒、取得行列512×512、0.3×0.3×1ミリメートル3ボクセルサイズ、TR = 3.25秒、TE = 32ミリ秒、フリップ角= 120°、インターリーブスライス取得は、FOVがで= 160ミリメートル、FOVは相= 100％、パラレルイメージング（GRAPPA）を読み取ります2の加速係数。
- 32ミリ秒で5第1のエコーのエコートレインの長さで、ターボスピンエコーシーケンスを使用して、このシーケンスの効果的なエコーです。 SNRを最大化するために、可能な最小、40ヘルツ/ピクセルへの帯域幅（BW）を減らします。 FOV = 160ミリメートルで、それぞれ厚さ1mmを、スキャン時間を短縮18スライスを選択します。このスラブが関心の皮質下の領域に十分なカバレッジを提供します。
注：皮質下構造の信頼性の識別については、上記のパラメータで5ランを取得します。総スキャン時間はわずか〜15分（ 図5）です。脂肪抑制を採用していませんでした。
- 32ミリ秒で5第1のエコーのエコートレインの長さで、ターボスピンエコーシーケンスを使用して、このシーケンスの効果的なエコーです。 SNRを最大化するために、可能な最小、40ヘルツ/ピクセルへの帯域幅（BW）を減らします。 FOV = 160ミリメートルで、それぞれ厚さ1mmを、スキャン時間を短縮18スライスを選択します。このスラブが関心の皮質下の領域に十分なカバレッジを提供します。
- 死後の脳イメージングでは、皮質下構造の信頼性の高い識別が3.1（ 図6）のように、同一の走査プロトコルに従ってのみ〜3分の合計時間でちょうど1回のスキャンで観察することができます。
4.画像解析
注：MRIデータを分析するために、自由に利用できるFMRIBのを使用ソフトウェアライブラリからダウンロードできます（FSL）パッケージ（https://www.fmrib.ox.ac.uk/fsl/）。
- ターミナルウィンドウを開き、NIfTIコンバータへのDICOMとNIfTI形式に各PDボリュームのスキャナからの生のDICOMファイルを変換します。数は、ダウンロードのために自由に利用可能である（ 例えば 、https://www.nitrc.org/projects/mricron）。コマンドラインでは、各PD加重画像ランのディレクトリが続くdcm2nii入力します。
- ターミナルウィンドウで、元のPDスキャンのパラメータを得ます。 NIfTI形式のPDのスキャンに続いて、コマンドラインでfslinfo入力します。
- 2倍の解像度と元のPDスキャンからfslinfoからパラメータで指定された半分のボクセルサイズを持つ高解像度の空白画像ターゲットボリュームを作成します。次のようにこのコマンドのデータ入力の順序は次のとおりです。
fslcreatehd <XSIZE> <YSIZE> <Zサイズ> <TSIZE> <xvoxsize> <yvoxsize> <zvoxsize> <TR> <xorigin> <yorigin> <zorigin> <データ型> <ヘッダ名>
注：例えば、3.1で説明したように次のパラメータを使用して、元のPDスキャンが収集されている場合（ すなわち、512×512マトリックス、18スライス、0.3×0.3×1ミリメートル3ボクセルサイズ、TR = 3.25秒）、次のように入力コマンドウィンドウに：
fslcreatehd 1024 1024 36 1 0.15 0.15 0.5 3.25 0 0 0 4 blankhr.nii.gz - 単位行列を使用して変換を定義します。テキストファイルは次のようになります」identity.mat」として保存された任意のテキストエディタプログラムを入力：
0 0 0
1 0 0
0 1 0
0 0 1 - 1024マトリックスに512からの全解像度を倍に、それぞれオリジナルのPD加重ランをアップサンプリング、変換を適用するために浮気コマンドを使用し、0.15×0.15の解像度が得られ、各次元におけるボクセルサイズを半減0.5 mmの3×。各PDのボリューム用の端末ウィンドウで、実行ごとにオリジナルと出力の名前を変更し、次の浮気のコマンドを入力します。
浮気-interpシンク-in originalPD.nii.gz -ref blankhr.nii.gz -applyxfm -init identity.matアウトhighresPD.nii.gz
注：originalPD.nii.gzはソースボリュームで、所望の出力解像度blankhr.nii.gzで、highresPD.nii.gzは出力ボリュームの名前です。 - 新しいフォルダにすべての高解像度の画像を移動し、ターミナルウィンドウで、それに移動します。
- 各参加者のために、fslmergeを使用して単一の4DファイルにすべてのアップサンプリングのPD画像を連結します。ターミナルウィンドウタイプの場合：
fslmerge -t concat_highresPD * .nii.gz
注：これはconcat_highresPD.nii.gzと呼ばれる4Dファイルを作成します。 - モーションmcflirt 10を使用して連結されたファイルを修正します。このツールは、リニアのための自動化された堅牢な登録（アフィン）間およびインターモーダル脳画像を可能にします。選択より高い精度のためのさらなる最適化パスとしてSINC補間（内部）を利用し、4段階補正、。ターミナルウィンドウタイプの場合：
mcflirt -in concat_highresPD -out mcf_concat_highresPD.nii.gz -stages 4 -plots
注：これはmcf_concat_highresPD.nii.gzと呼ばれる4Dファイルを作成します。 - 最後に、fslmathsを使用して画像を意味し、3Dを作成します。ターミナルウィンドウタイプの場合：
fslmaths mcf_concat_highresPD.nii.gz -Tmean mean_highresPD.nii.gz
注：これは、高品質であるmean_highresPD.nii.gzと呼ばれる3Dファイルを作成します。 - fslviewコマンドを使用して、最終的な結果の3D高解像度の画像を視覚化。あなたのイメージがどこにあるのディレクトリには、ターミナルウィンドウで次のように入力します。
fslview mean_highresPD.nii.gz。」 - 問題のROIの強度プロファイルを検査します。 fslviewを使用して、ROIを作成します（これは、例えばLGNの領域にわたって描かれた縦線をすることができます）。 fslviewで高解像度のPD画像をロードします。 [ツール]タブをクリックし、その後のROIを描画するための画像を拡大する単一の画像タブをクリックします。その後、マスクを作成し、タブが続く[ファイル]タブをクリックします。興味のROI内の線を引きます。ファイル、[名前を付けて保存]をクリックしてROIを保存します。強度の比較、問題の他のROIのためのROI内の複数の領域のためのラインマスクを繰り返します。
- 画像の結果の強度を分析するためにAFNIの3dmaskdumpコマンドを使用します。画像がどこにあるかのディレクトリでは、あなたのROIマスクの（result_mask.txtとして与えられた）画像強度と位置を抽出するために、ターミナルウィンドウで次のコマンドを使用します。
3dmaskdump -o result_mask.txt -noijk -xyz -mask ROI_linemask.nii.gz PDaverage_image.nii.gz
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Representative Results
皮質下の視床内処方されると、PD強調画像は、スライス選択ボックス（ 図4）内に収集されます。 SNRは、両方の死後およびインビボスキャンにおける平均の数を増やすことによって改善されました。画像品質を決定するために、異なるスキャンの平均値からのSNRは脳外のいくつかのエリアに標準偏差で平均脳領域の信号を分割して比較しました。 SNRがμ 組織が 脳領域内のROIの平均ピクセル強度値を示すSNR = 0.655 *μ 組織 /σ 空気 11として計算し、σ 空気は、バックグラウンド空気中のROIのノイズの標準偏差を表しますアーティファクトをゴーストのない画像と、0.655の要因は、強度画像（ 図2）でのバックグラウンドノイズのライス分布を示しています。死後脳は明らかdemarcaを示しています5 PD加重平均画像（〜15分）皮質下構造の明確な境界を示すために、in vivoでの脳のために必要とされる最小限の一方のみ1、PD加重ボリューム（〜3分の取得時間）における皮質下構造の化、（ 図3） 。 in vivoで 5体積平均は40体積平均（ 図5）と同様の明確な皮質下の詳細を示しました。単一死後量は100体積平均（ 図6）と同様の詳細を示しました。我々は、最大平均スキャン（ 生体内で 40、100死後）の線の強度プロファイルをプロットしました。左右の生体 LGN には明らかに 6つの層に対応する強度の6ピークを示します。これは、ノイズによる単純に偽の結果ではなかったことを確認するために、我々はそれぞれに同じピークを観察する、異なる水平位置にLGNごとに3つのラインプロファイルを測定しました。 LGNでは、層の間の領域は、より少ない細胞体を有し、低密度かつ番目であると予想されます ereforeは低いPDの強さを示しています。死後脳では、層（ 図7）に帰することができ、強度にばらつきがありませんでした。 MRI取得中に上記のプロトコルに従って、in vivoでの 1と1死後脳からの代表的な結果を比較しました。
死後および in vivo脳画像内の番号 PDの加重平均値にSNRの図2の比較。SNRは、（グレーで表示）死後スキャンの両方で平均値の数を増やすことにより、 および in vivo スキャン （黒で表示） に改善しました。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。
図4. PDスライス選択の境界。LGNおよび脳幹を含む視床を囲むスライス選択境界（白線）を表示生きている人間の脳内の解剖学的画像のサジタルビュー。スライス選択境界は18スライスで構成されるPDの画像スラブ、生きている人間の太い各1ミリメートル、また、死後脳を収集するためのテンプレートとして使用した。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。
生体脳画像で図5（A）の女性（27歳）5 PDボリュームスキャン中の平均の冠状スライス：取得時間= 179秒、512マトリックス、帯域幅= 40 Hzの/ PX、TR = 3.25秒、TE = 32 MS、18スライス、0.3＆＃215; 0.3×1ミリメートル3ボクセル[0.15×0.15×0.5ミリメートル3ボクセルアップサンプリングされました]。 LGNと他の皮質下構造の明確な描写が観察されます。 （B）同じ脳の冠状切片を（A）と同じ撮像パラメータと、同じセッション（総取得〜2時間）で40 PDボリュームで平均。ズームための図 （A）と（B）とホワイトスケールバーは10mmであり、白矢印は右の位置を表し、LGNを残した。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。
図6.死後脳画像 （A）1、PDボリュームスキャンで取得した死後脳の冠状切片：取得時間= 179秒、512マトリックス、帯域幅= 40 Hzの/ PX、TR= 3.25秒、TE = 32ミリ秒、18スライス、0.3×0.3×1ミリメートル3ボクセル[アップサンプリング0.15×0.15×0.5ミリメートル3ボクセル]。皮質下構造の明確な描写が観察されます。白いスケールバーは10mmであり、白矢印は、左右LGNの位置を示します。前部視床枕核（APul）、CA1-CA3フィールド：死後脳の（B）冠状スライスは、皮質下構造の明確な境界で、A.ズームしビューと同じスライス処方箋と100 PD（〜5時間スキャン時間）ボリュームで平均海馬、外側膝状核（LG）は、内側膝状核（MG）、視床枕（PUL）、視床網様核（RT）、腹側後部視床核（VPL）の。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。
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Discussion
この研究は、皮質下領域の高解像度PD強調画像を得るために収集し、分析技術で最適化されたプロトコルを記述しています。スキャンパラメータの数を試験し、SNRを向上させ、取得回数、高解像度の皮質下構造を決定することができることで重要なステップを減少させるために、マトリクスサイズ、ボクセルサイズ、帯域幅に関連する最も重要なものに改変しました。生きている人間の中に最適なパラメータを見つけることに関連して、本研究は、死後脳をスキャンすることにより、モーションアーチファクトと患者の時間的制約の気にすることなく、理想的な条件の下でMRIスキャナの絶対限界をテストしました。今後の研究では、この高解像度画像は、切片試料を染色する前に、テンプレートとして使用することができます。
以前の研究では、高解像度のPD構造のイメージングに適した緩和時間と最適なプロトコルを記載しています1.5 T 3,13のためのホルマリン固定、死後脳。本研究ではパラメータが臨床現場に最適な、減少したスキャン期間に許可され、最適化されました。我々は成功し、左右LGNの生体平均スキャンの最大の線強度プロファイルを報告しています。我々は、最大平均スキャン（ 生体内で 40、100死後）の線の強度プロファイルをプロットしました。左右の生体 LGN には明らかに 6つの層に対応する強度の6ピークを示します。ノイズを排除するために、我々はLGNごとに3つのラインプロファイル測定を測定しました。
最近の人間のMRI研究はLGNの高さを伝えられるのコントロール7と同様に、LGNの量の減少が緑内障群 8で報告されたに比べて減少した緑内障集団でLGNで萎縮を報告しています。両研究は、それらの画像は、私たちの研究で評価のために買収されたもののように明確ではなかったという点で制限されています。トンが、LGN層が十分に死後の平均で発見されなかった理由を、彼は層が明らかなように、最適なプロトコル（スキャン時間の〜5時間）の100ボリュームを取得した後死後脳では観察されなかったLGN、異なる可能性の数は、説明することができます。例えば、あまりにも多く、1mmのスライス厚、固定プロセスからぼかし、そしておそらくLGN原因の変性に、ボリューム容量の登録からぼかしすぎ、不十分なSNRおよび/またはインター層状のコントラストがあったかもしれませんこの特定の死後脳における緑内障7,8に。また、 生体脳内のコントロールの定量分析は、右のを発見し、LGNボリュームを残した全脳容積は1364.47センチメートル3であったのに対し、それぞれ167.94ミリメートル3、168.13ミリメートル3でした。脳全体のボリュームは909.62センチメートル3であったのに対し、死後は右とLGNボリュームを左73.11ミリメートル3とLGN 85ミリメートル3でした。何DIFはないように見えましたインビボのに比べて、LGNの死後の形をしたフェレンス。 LGN量と全脳の分析は、以前に9に報告された方法に基づいて実施しました。
我々の研究は、関心領域内のスライス選択スラブを使用して、医療現場での最適なパラメータを見つけたが、私たちの技術の制限は、スキャン時間を増加させるため、 生体内で脳全体を画像化含まれるであろう。例えば、1ボリュームで128スライスと同じパラメータで採取された全脳のPD-強調画像は、死後脳の全脳の高分解能イメージングのための理想的な収集するために〜21分かかります。しかし、in vivoでの検出に必要な5平均値の最小値で、〜スキャン時間の105分が必要とされるであろう。
結論として、本研究に記載の撮像方法は、ヒトの皮質下に将来の実験のために複製することができ、他の撮像modalitに比べて最高の品質でありますこのようなCTやPETのようIES。視覚系のLGNを含め、このような、内側膝状核、下丘、および蝸牛神経核などの多感覚皮質下など視床枕などの構造、および聴覚処理構造などの皮質下構造上の他の将来の調査を検査することができます。
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Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Magnetom Trio 3T MRI | Siemens (Erlangen, Germany). | ||
| Vacuum cushion hand | Siemens | Mat No: 4765454 | Manufactured by: Johannes-Stark-Stk. 8 D-92224 Amberg |
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