血流マッピングのための脳血流アトラスの開発

出典: Tan, Z., 他, 磁気共鳴画像法-動脈スピン標識を用いた脳機能領域に基づく脳血流アトラスの構築と応用. J. Vis. Exp.(2024)です。

このビデオでは、磁気共鳴画像法やMRI-動脈スピンラベリングデータを脳領域の分節化と統合し、血流パターンを可視化し、機能領域全体の流量を定量化することで、脳血流アトラスを構築する方法を実演します。

1. データの収集と準備

注: パラメータの差異は、研究アプローチの影響を受けません。デジタル医用画像データの保存には、DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine)形式とNIFTI(Neuroimaging informatics Technology initiative)形式の両方が使用されており、DICOMは臨床画像デバイスからの通常の出力です。ただし、NIFTI形式は、研究活動における計算の利便性のために好まれることがよくあります。DICOMからNIFTIへの変換は、簡単で一般的な方法です。この研究では、本物のDICOMデータを取得し、NIFTI形式に変換しました。データは、1.5テスラの磁気共鳴画像法(MRI)スキャナーを使用して取得されました。本研究のクロスイメージレジストレーションプロセスでは、主にFLAIR(Fluid-attenuated Inversion Recovery)配列を使用し、脳血流(CBF)画像と融合させた。CBF Atlasツール（ Table of Materials)は商用ソフトウェアです。

指定された作業ディレクトリにデータをコピーしてください。
1. すべてのNIFTIデータをカスタマイズされた作業ディレクトリにコピーしてください。
 NOTE: 作業ディレクトリは、オペレーティングシステムとマトリックスラボ (MATLAB) で同じです。この研究は、右上前方(RAS)の向きの基準に従っています。
2. MATLAB の現在の作業ディレクトリ内のデータが格納されているディレクトリに移動し、関数 niftiread を使用して FLAIR データをワークスペースに読み込みます。サイズ機能を使用して、FLAIRシーケンスの寸法を確認します。FLAIRシーケンスを表示するには、Flair_Sliceコマンドを呼び出します（Figure 1を参照)。特定のコマンドを次のように使用してください： FLAIR_XLF = niftiread('FLAIR_XFL.nii');
 size(FLAIR_XLF)
 Flair_Slice(FLAIR_XLF);
3. 参照 Figure 1。下部のスクロールバーを使用して、さまざまなシーケンスをすばやく参照できます。
CBFの画像をいち早くチェック。
1. niftiread関数を使用してCBFデータをワークスペースにロードしてください。size 関数を使用して、CBF シーケンスの寸法を確認します。CBF_Slice コマンドを使用してCBFシーケンスを表示します（ Figure 2).特定のコマンドを次のように使用してください： CBF_XLF = niftiread('CBF_XFL.nii');
 size(CBF_XLF)
 CBF_Slice(CBF_XLF);
2. 参照 Figure 2。下部のスクロールバーを使用して、さまざまなシーケンスをすばやく参照できます。
 NOTE: In Figure 2、CBF値の範囲は通常0-120 mL/100 g/分です。 Figure 2は、異なるCBFレベルを異なる色で表現するためにカラーマップを使用します。

2.FLAIRシーケンスからの大脳機能領域のセグメンテーション

注: FLAIRシーケンスは、構造イメージングと優れた病理学的診断能力の両方として機能します。したがって、FLAIRとCBFを融合させることは、クリニックにおいて重要な診断的価値を持っています。この研究では、FLAIR 配列から主要な脳機能領域をセグメント化します。

ワークスペースで、FLAIR_Segment関数を呼び出し、事前学習済みの3-D U-Netベースの画像セグメンテーションプログラムを実行して、脳機能領域セグメンテーションのトリプラナービューを自動的に生成します。 Figure 3.Figure 3は、明確な機能領域を表しています。
さまざまな大脳機能領域をリアルタイムで検査するには、十字線インタラクションを使用します（Figure 3).十字線の中心をクリックしてドラッグすると、再構築された脳の解剖学的構造を任意の3Dで調べることができます。
NOTE: のGUI Figure 3 は、グレースケールの強度範囲、コントラスト、明るさの調整も可能にします。三平面ビュー。
マウスの左ボタンを押して画像の任意の領域にドラッグすると、明るさとコントラストのレベルをリアルタイムで変更できます。マウスボタンを離して、調整を確認し、確定します。

3. 大脳機能領域全体のCBF分布の三平面図

NOTE: さまざまな脳機能領域にわたるCBFの分布を調べることで、患者の状態を正確に臨床的に判断することができます。機能領域フレームワークの下では、Figure 3、CBF配列から正確なCBF値を取り込み、それらをトリプレーナービューで表示することで、包括的な医師の検査が可能になります。

CBF_triplanarを呼び出し function 図4、機能領域全体のCBF空間分布を表示します。十字線を動かして、関心領域におけるCBFの分布を調べることができます。
GUI の右上隅にある [Data Tips] ボタンをクリックして、任意の位置の CBF 値を表示します。
マウスの左ボタンを押して画像の任意の領域にドラッグすると、明るさとコントラストのレベルをリアルタイムで変更できます。マウスボタンを離して、調整を確認し、確定します。

4. 主要な脳機能領域にわたるCBFアトラス

注: 異なる機能領域にわたるCBF確率分布を正規化すると、被験者の脳機能領域全体のCBFレベルを表す大脳機能領域CBFアトラスが生成されます。

CBF_Atlas関数を呼び出して、図4CBFアトラスに（図5).
注： Figure 5、x軸はさまざまな脳機能領域を表し、y軸はさまざまなCBFレベルを表します。異なる色は、異なる確率レベルを示します (色が赤くなるほど、ボクセルが多く存在します)。
部分的な画像を拡大縮小するには、Figure に示されている GUI の右上にあるズームイン/アウトボタンをクリックします。 5.
NOTE: Figure 5 は、地域間で平均CBFを接続します。

名前	会社	カタログ番号	コメント
CBF Atlas	Intelligent Entropy	CBF Atlas V1.0	Beijing Intelligent Entropy Science & Technology Co Ltd. 甲状腺疾患のモデリング
MATLAB	MathWorks	2023B	コンピューティングと可視化
MRI装置	Siemens	アムリア 1.5 T	MRIスキャナー

血流マッピングのための脳血流アトラスの開発

この記事について

要約

プロトコル

結果

材料

再版と許可

タグ

関連記事