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Articolo metodologico

Segmentazione automatica di materia grigia corticale da immagini di T1-Weighted MRI

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DOI:

10.3791/58198

7 gennaio 2019

In questo articolo

Sommario

Questo protocollo descrive il processo di applicazione di sette strumenti di diversa segmentazione automatizzata a scansioni di T1-weighted MRI strutturale di definire le aree di materia grigia che possono essere utilizzati per la quantificazione del volume della materia grigia.

Abstract

Nell'ambito della ricerca di neuroimaging, una serie di studi recenti hanno discusso l'impatto delle differenze tra studi volumetrici risultati che sono pensati per derivare dall'uso di strumenti di diversa segmentazione per generare volumi cerebrali. Qui, la pipeline di elaborazione per sette strumenti automatizzati che possono essere utilizzati per segmentare la materia grigia all'interno del cervello sono presentati. Il protocollo prevede un primo passo per i ricercatori con l'obiettivo di trovare il metodo più preciso per la generazione di volumi di materia grigia da scansioni di T1-weighted MRI. Procedura per intraprendere dettagliata visual controllo di qualità è anche incluse nel manoscritto. Questo protocollo copre una gamma di potenziali strumenti di segmentazione e incoraggia gli utenti a confrontare le prestazioni di questi strumenti all'interno di un sottoinsieme dei propri dati prima di utilizzarlo per applicare a un gruppo completo. Inoltre, il protocollo può essere ulteriormente generalizzato alla segmentazione di altre regioni del cervello.

Introduzione

Neuroimaging è ampiamente usato in ambito sia clinico e le impostazioni di ricerca. C'è una mossa attuale per migliorare la riproducibilità degli studi che quantificare il volume del cervello dalle scansioni di risonanza magnetica (MRI); quindi, è importante che gli investigatori condividano le esperienze di utilizzo di strumenti disponibili di MRI per segmentazione esplorazioni di MRI in volumi regionali, per migliorare la standardizzazione e l'ottimizzazione di metodi1. Questo protocollo fornisce una guida dettagliata all'uso di sette diversi strumenti per segmentare la materia grigia corticale (CGM; materia grigia che esclude regioni subcort....

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Protocollo

Nota: Assicurarsi che tutte le immagini sono in formato NifTI. Conversione a NifTI non è coperto qui.

1. segmentazione tramite SPM 8: unificata segmento

Nota: Questa procedura viene eseguita tramite la GUI di SPM8 che opera all'interno di Matlab. La Guida di SPM8 fornisce maggiori dettagli e può essere trovato a: http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/doc/spm8_manual.pdf.

  1. Assicurarsi che SPM8 è installato e impostato nel percorso del software.
  2. La segmentazione di SPM è eseguita usando una GUI. Per aprire SPM, aprire una finestra di comando e digitare 'spm' nella riga di comando.
  3. P....

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Risultati

Volumi del cervello medio per 20 partecipanti di controllo, insieme a informazioni demografiche, è illustrato nella tabella 1. Questo agisce come una guida per i valori previsti quando si utilizzano questi strumenti. Risultati dovrebbero essere visto nel contesto dell'immagine originale T1.nii. Tutte le regioni di GM devono essere controllate secondo la procedura descritta nella sezione 8. Quando si esegue visual QC, è importante confrontare direttamente le regioni di GM .......

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Discussione

Recentemente, la ricerca ha dimostrato che l'uso di diversi metodi volumetrici può avere importanti implicazioni per gli studi di neuroimaging1,2. Di protocolli di pubblicazione che aiutano gli utenti inesperti di guida a come applicare strumenti di neuroimaging diverso, nonché come eseguire QC sull'output dei risultati di questi strumenti, i ricercatori possono selezionare il metodo migliore da applicare al loro set di dati.

Mentre la.......

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Dichiarazioni

Gli autori non hanno nulla a rivelare.

Ringraziamenti

Desideriamo ringraziare tutti coloro che sono alla Fondazione Q CHDI/alto responsabile dello studio TRACK-HD; in particolare, Beth Borowsky, Allan Tobin, Daniel van Kammen, Ethan Signer e Sherry Lifer. Gli autori inoltre desiderano estendere la loro gratitudine per i partecipanti di studio TRACK-HD e le loro famiglie. Questo lavoro è stato intrapreso a UCLH/UCL, che ha ricevuto una parte dei finanziamenti dal Istituto nazionale del dipartimento della salute salute ricerca centri di ricerca biomedica schema di finanziamento. S.J.T. riconosce il sostegno dell'Istituto nazionale per ricerca di salute attraverso le demenze e Neurodegenerative Research Network, DeNDRoN.

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Riferimenti

  1. Katuwal, G. J., et al. Inter-Method Discrepancies in Brain Volume Estimation May Drive Inconsistent Findings in Autism. Frontiers in Neuroscience. 10, 439(2016).
  2. Johnson, E. B., et al.

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Ristampe e permessi

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