Name: ローカルGyrificationのインデックスを計算するステップバイステップのチュートリアル：MR画像からの皮質折りたたみを測定する方法 (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2012-01-02T13:00:00.000+00:00
Duration: 9 min 57 s
Description: 学ぶ 脳MRIから皮質の局所回転指数を計算する手法。3次元皮質表面モデルと形態学的クロージングアルゴリズムを用いて、個別の回転マップを作成し、統計的群間比較を可能にする。

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スイス国立科学財団（N · 51AU40_125759）によって賄わ - この研究は、研究の能力のナショナルセンター（NCCR）&quot;精神疾患のシナプス拠点SYNAPSY&quot;によってサポートされていました。ローカルGyrification指数の開発は、スイス国立研究基金から博士マリーSchaer（323500〜111165）へと博士ステファンEliez（3200〜063135.00 / 1、3232から063134.00 / 1、PP0033 - 102864および32473Bへの補助金によって支えられて-121996）とジュネーブ - ローザンヌ大学とローザンヌ連邦工科大学の生物医学イメージング（CIBM）だけでなく、基礎のLeenaardsとルイJeantetセンターによる。 FreeSurferソフトウェアの開発のための支援は、研究資源のための国立センター（P41 - RR14075、およびNCRR BIRN形態計測プロジェクトBIRN002、U24 RR021382）、生物医学イメージングと生体工学研究所（R01 EB001550、R01EB006758）、によって部分的に提供されていました国立神経疾患研究所およびストローク（R01 NS052585 - 01）だけでなく、精神障害と神経科学の発見（MIND）研究所とは、医学研究のためのNIHロードマップ、グラントU54を通じて国立衛生研究所によって資金を供給医用画像のコンピューティングのための国民の同盟（NAMIC）、の一部です。 EB005149。追加のサポートは、エリソン医学財団によって資金を供給自閉症＆ディスレクシアプロジェクトによって提供されていました。

1。 3D皮質表面を再構築 Wikiの（で説明したように、プロトコルのこの最初の部分は、標準FreeSurferのパイプラインを使用しています<a href="http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki">http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki</a> ）。ここで詳述するコマンドが皮質表面再構成を達成するための一つの方法を説明することに注意してください、しかし、同等のコマンドを使用することもできます。 <ol class="lalpha"><li> FreeSurferに生のMRI DICOMをインポートし、画像の品質を検証する（向きが正しいことを、例えば、十分なコントラストとイメージは移動しません）。このプロセスは、次のコマンドを（コメントを示す"＃"特定のインスタンスに適切な値に&lt;...&gt;の間にテキストを（含む）に置き換え、および）を使用します： mksubjdirs <subj_id> ＃FreeSurferで使用されているフォルダのアーキテクチャを作成する CD <subj_id> / MRIは＃あなたの主題のMRIフォルダに移動します mri_convert - CM <path_to_your_dicom></path_to_your_dicom> tkmedit <subj_id> 001.mgzは＃変換後のボリュームを可視化 </subj_id></subj_id></subj_id></li><li>三次元皮質メッシュモデル8,9を作成します。埋め込 ​​み溝の問題に対処するためには、FreeSurfer最初の初期灰白色の表面の出発点として使用されている単一の白質のボリュームを、作成します。この面は、強度の局所勾配に応じて最適化し、さらにグレー- CSFのインタフェースに拡張されます。 偵察-すべての- S <subj_id> ＃皮質表面再構成を開始する </subj_id> ホワイト（グレーホワイトインタフェース）と軟膜（グレー- CSFインタフェース）表面：再構成プロセスの最後に、2つのメッシュの各半球の約15万点で構成されるモデルを取得します。すべてのサーフェスとボリュームがで​​き、ネイティブ領域に残っていることに注意することは重要ですこのような体積、表面積、変形することなく測定する厚さやgyrification指標として測定。 </li><li>これらの再建された曲面の精度を確認します。 tkmedit <subj_id> T1.mgz？h.pial＃白い表面が緑色に重ね合わせていると赤の軟膜表面 </subj_id> ここで、hは半球を示す：右半球、左半球とrh.pial用lh.pial。図2（2つのバージョン：Webサイトのための映画と静的ページに含まれるアニメーションGIF画像 ） は FreeSurferパッケージとともに配布"BERT"主題の正しい白と軟膜表面再構成の例を示しています。手動で再構築プロセスの結果を修正する必要がある場合、あなたは（FreeSurfer Wikiのチュートリアルが用意されて<a href="http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/FsTutorial/WhiteMatterEdits">http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/FsTutorial/WhiteMatterEdits</a> 、</li></ol> 2。ローカルGyrificationインデックスを計算するあなたがあなたの表面に問題がなければ、コマンドを使用してローカルGyrification指数（L GI）を計算する： 偵察-すべての- LGI - S <subj_id></subj_id>このコマンドは、通常、ワークステーションのパワーにもよりますが、一つの研究の参加者の両半球のために約3時間かけて実行される。 リットル GIプロセスの異なるステップを図で概説されています。 1。コンピューティングは、形態学的な閉動作を使用して外表面の作成から始まります。この外面、示された？h.pial_outer_smoothedは、さらに図5に示す。 3。その後、関心の円形領域をオーバーラップ約800の外側表面上に作成されます。これらの領域のそれぞれについて、関心の対応する領域は、上で定義され軟膜表面。全体の計算は、皮質表面の各点に対して1 リットル GI値（半球あたりすなわち〜150,000の値）を含む個々のマップの作成 ​​で終わります。 3。各半球のためのl GIの計算結果を確認してください tksurfer <subj_id> ？H軟膜-オーバーレイ <subj_id> /サーフィン/？h.pial_lgi - fthresh 1 </subj_id></subj_id> リットル GI値は皮質表面上にオーバーレイされます。正しいLの GI値は通常、1と5の間に含まれているとして、1（オプションfthresh付き）で、最小しきい値を設定すると、迅速なチェックを可能にする：何か灰色の皮質領域を見ることはできないはず。正しい個々の結果の例を図に示します。 4。 4。統計的グループの比較目的は、性別の効果を制御しながら、皮質表面上の各頂点でのグループの効果を定量化することであると年齢。あなたが各頂点に皮質の厚さを比較したいが、？h.pial_lgiの代わりに？h.thicknessを与えるかのように、同じプロセスに従う必要があります。二つのオプションは、統計的グループの比較を計算することが可能です：古典的なコマンドが最初に表示され、グラフィカルインターフェース（Qdecは）簡単にその後言及されている。 <ol><li>グループ間リットル GIの結果を比較する最初のオプションは、以下のコマンドを使用して、さらに詳細はから入手できます<a href="https://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/FsTutorial/GroupAnalysis">https://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/FsTutorial/GroupAnalysis</a> 。 <ol class="lalpha"><li>まず、入力のすべての科目を与える研究、特定のテンプレートを作成する必要があります。 make_average_subject -被験者 <subj_1><subj_2><subj_3> ... </subj_3></subj_2></subj_1> コマンドは、上記の"平均的"という名前のテーマが作成されます。代わりに、件名"FSAVEを使用することができますFreeSurferディストリビューションの一部として配布激怒"。 </li><li>その後、あなたの研究に関与する科目（"FreeSurferグループ記述子ファイル "）の記述を含むテキストファイルを作成します。あなたのFSGD.txtは次のようになります。 GroupDescriptorFile 1 グループControl_Male グループControl_Female グループPatient_Male グループPatient_Female 変数年齢 入力 <subj_1> Patient_Male 20 入力 <subj_2> Control_Female 23 &lt;...&gt; </subj_2></subj_1></li><li>各半球ごとに次のコマンドを使用して、平均的な被験者の空間のL GIのデータを再サンプリング： mris_preproc - fsgd FSGD.txt -ターゲットの平均-半H - ？測定pial_lgi - ？出h.lgi.mgh </li><li>ノイズに信号を減らすために皮質表面上にデータを平滑化。 mri_surf2surf -半H - ？の平均- ？SVAL h.lgi.mgh - FWHM 10 - ？tval h.10.lgi.mgh </li><li>各頂点のレベルのグループの比較を計算する。そのためにあなたがFSGD.txt上記の場合にはコントラストのテキストフ​​ァイル（例：を作成する必要があります、"contrast.txtは、"コントロールとの違いを計算する値は"1 1 -1 -1 0"が表示されます患者の年齢と性別をコントロールしつつ）。最後に、比較を実行します。 mri_glmfit - ？Y h.10.lgi.mgh - fsgd FSGD.txt DOSS - glmdir h.lgi.glmdir - ？サーフ平均H - C contrast.txt </li><li> tksurferを使用して、平均的な主題の結果を可視化します。 tksurfer平均？hが水増し その後、オーバーレイとしてフォルダにあるsig.mghファイルをロードする？h.lgi.glmdir / contrast.txt / sig.mgh。オプションを使用して、"オーバーレイを設定する"には、さらにpのしきい値を変更するだけでなく、偽発見率10を用いて多重比較のために正しいこともできます。 </li></ol></li><li>グループCOMの代替オプションパリソンをQdec、FreeSurferで実装グラフィカルユーザインタフェースを使用することです。ローカルGyrificationインデックスとQdecの使用は、事前にスムーズリットル GIのデータに意味： 偵察-すべての- qcache -測定pial_lgi平均 <your_average_subj> - S <subj_id></subj_id></your_average_subj> Qdecで、FreeSurferグループ記述子ファイルは、わずかに異なるバージョン、年齢などのさまざまなグループやその他の交絡変数の記述を含むデータテーブル（qdec.table.dat）に置き換えられます。 Qdecの利用の詳細な説明はで提供されています<a href="http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/FsTutorial/QdecGroupAnalysis">http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/FsTutorial/QdecGroupAnalysis</a> 。 。注目すべきは、L GIはQdecの従属変数のリストで利用できない場合、あなたのホームディレクトリにあるQdecrcファイルに次の行を追加する必要があります。 MEASURE1 = pial_lgi </li> &lt;/ OL&gt; 5。分析また、統計解析は最終的にFreeSurfer 11に統合された皮質parcellationのレベルで計算することができます。その目的のために、平均リットル GI値は、それぞれの半球の興味の34 gyral地域を抽出することができ、これらの測定値は、さらに別の群間で比較することができます。それは統計的比較の量を制限するとして、この小包ワイズ解析では、（上述のように頂点単位の分析とは対照的に）魅力的かもしれない。ただし、各点のL GIは、関心のgyral領域での平均lの GIにもある程度関心の近隣地域でgyrificationが反映されるように、周囲の円形の領域にgyrificationを定量化する。 最後に、最も重要な問題は、このプロトコルでは神父の間に発生する可能性のある他の問題に対する解決策を説明していたものの、eeSurfer または l GI処理はFreeSurferメーリングリスト （のアーカイブで見つけることができます<a href="http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/FreeSurferSupport">http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/FreeSurferSupport</a> ）。 6。代表的な結果プロトコルのセクション1cで説明したように、常に慎重に前リットル GIの計算に皮質表面の復元の精度を確認する必要があります。前頭葉と後頭葉の間にスクロールしながら、血管や細胞膜を軟膜表面に含まれていないことに特に注意を払う。白い面が正確に灰白色のインタフェースを以下のことも確認してください。正しい再建の例は、（ 全体のボリュームのアニメーションGIFの図を参照 ）図2に提供されています。 リットル GI計算の最後に、また各被験者の両半球の結果を確認する必要があります。1より小さいリットル GIの結果を持つ任意の皮質領域は存在しないはずです。プロトコルと図4のセクション3 は 、l GI計算の出力が正しいかどうか、正しいチェックする方法を示します。 <img alt="図1" src="/files/ftp_upload/3417/3417fig1.jpg" data-altupdatedat="1788238805000" data-alt="図1"> 図1 リットル GI計算の概要はまず 、三次元皮質メッシュモデルは、標準FreeSurferのパイプラインを使用してRAW画像から再構成されています。これらの再構成アルゴリズムは埋め込み溝の問題を克服するための出発点としてバイナリ白質のボリュームを使用してください。皮質メッシュモデルは、一般的に約15万の頂点を含んでおり、古典的に各ポイントで皮質の厚さを計算するために使用されています。同様に、ローカルGyrification指数（L GI）は、各頂点で計算されます。その目的のために、外側の表面が作成されます。その後、関心の対応する円形領域は外側で識別されますマッチングアルゴリズムを使用してdを皮質表面。興味の重なり合う領域、L GIの個々のマップの作成 ​​のプロセスの結果を生成する約800の後。これらのマップは簡単に解釈することができます：5の手段のインデックスをより多くの皮質表面が周囲に溝内に陥入5時間があることをその目に見える皮質表面の量、皮質が周辺地域に平坦であることを意味のインデックス。最後に、統計的グループの比較は、皮質の厚さの比較と同様に、各頂点のレベルで計算されます。 図1B。 リットル GIの個々の皮質マップは、この小さな映画は、図1に示すように、個々の皮質LGIマップの360度の回転を示しています。 1。それは、より高いリットル GI値を持つ皮質領域は、子宮内の生活の中で中に作成される最初の倍に相当することに注意することは顕著である：シルビウス裂、上側頭溝とのtraparietalの脳の側面図で溝、および脳の内側のビュー上頭頂後頭溝が。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/3417/3417fig1B.avi">映画を見る</a> <img alt="図2" src="/files/ftp_upload/3417/3417fig2.jpg" data-altupdatedat="1788238805000" data-alt="図2"> 図2。十分な皮質表面再構成（一冠状断面）の例。復興プロセスの終了後、皮質表面は正確に全体脳容積にわたって検証する必要があります。内側の皮質表面には、（画像上に緑色で、白い面を示す）正確に灰白色のインターフェースに従ってください。外側の皮質表面には（すなわちグレー- CSFインタフェース、ここで赤で、軟膜表面を示す）容器や膜のどの部分を含めないでください。注目すべきは、ここで紹介する例では、FreeSurferパッケージとともに配布"BERT"テーマを使用しています。 図2B。十分な皮質表面reconstruの例ction（フルボリューム）が、このアニメーションGIFイメージは、ほとんど正面からFreeSurferで最も頭冠状セクションにスクロールして見られる各冠状セクションの"BERT"主題、の左半球の皮質表面を示しています。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/3417/3417fig2B.gif">表示ムービーを</a> <img alt="図3" src="/files/ftp_upload/3417/3417fig3.jpg" data-altupdatedat="1788238805000" data-alt="図3"> 図3。外面の例リットル GIプロセス（一冠状断面）の一部として計算。 リットル GI計算の最初のステップは、半球を包む外側の面の作成 ​​です。この表面は、（示さ？FreeSurferでh.pial_outer_smoothed）tkmeditを使って確認することができます。ここでは、FreeSurferと共に配布"BERT"主題を例として使用されます。 図3B。 リットル GIプロセス（フルボリューム）の一部として計算外面の例。このアニメーションGIFの画像として最も正面からFreeSurferでtkmeditで最も頭冠状セクションにスクロールして見られる各冠状断面で左半球の外側面を示しています。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/3417/3417fig3B.gif">ビューの映画は、</a> <img alt="図4" src="/files/ftp_upload/3417/3417fig4.jpg" data-altupdatedat="1788238805000" data-alt="図4"> 図4。 FreeSurferで見たときに正しいリットル GIの出力例を示します。重ねリットル GI値を持つ"BERT"主題の皮質表面の異なる方向に。カラーコードは、FreeSurferでtksurferで見られるデフォルトの"熱"オーバーレイです。 1の最小しきい値を使用して、すべての頂点が着色する必要があり、皮質領域はapすべきグレーの梨。注目すべきは、色のオーバーレイは、最小値と最大値、同様にL GIの全体的な分布のヒストグラムもチェックできるtksurfer、で"オーバーレイを設定"オプションを使用して変更できます。 </ol>

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</ol>

著者らは、開示することは何もない。

上記のプロトコルは、脳のT1強調MRIに基づくローカルGyrification指数を測定し、統計的グループの比較を実施する方法について説明します。私たちの方法は、特に皮質膨張過程で早期に混乱をローカライズし、多くの神経発達や精神状態に特に関心などであるように設計されています。臨床サンプルのグループの比較の例は私たちのグループ1,12、あるいは他の人13〜16によって出版物に記載されています。プロセスは完全に自動化であり、2つのパラメータを変更することができますが、実行される唯一のコマンドが必要です。 第一変更可能なパラメータは、L GI計算のレベルです。関心の円形領域の半径。半径は十分な解像度を維持しながら、一度に複数の溝を含めるために選ばれた25ミリメートル、そのデフォルトの設定値です。私たちの検証の論文は、Tの半径の影響の実験が含まれていますその大きな半径を示す彼皮質gyrificationマップ1は 、極大値の希釈と皮質マップを滑らかにする傾向がある。臨床研究のために、我々は20〜25 mmの...

材質：2GHz以上のプロセッサと4GBのRAMの最小値とUnixやMacワークステーション、FreeSurferがインストールされています（と<a href="http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki">http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki</a> 、好ましくは最新のバージョンが、ないより古いバージョン4.0.3より）。ローカルGyrificationインデックスを計算するために、MATLABは、（要求される<a href="http://www.mathworks.ch/">http://www.mathworks.com/</a> Image Processing Toolboxのと一緒に）。 データ：良質のサンプル（高解像度、高コントラスト）脳MRI T1強調データセット。被験者のあなたのグループは、好ましくは、年齢や性別は整合させる必要があります。脳形態で通常の個体間のばらつきを考えると、各群の被験者数は、既存のグループの違いを（ - よりよいより多くの）識別するのに十分なはずです。妥当な最小のサンプルサイズは約20人の被験者になるグループごとに（あなたのグループが緊密に性別と年齢をマッチされている場合、変更の強度が大きく、場合は、おそらく少ないために行くことができますが）。 <table border="1"><tbody><tr><td> 機器の名前 </td><td> 会社 </td><td> カタログ番号 </td><td> コメント </td></tr><tr><td> FreeSurfer </td><td>生物医学イメージング、MGHのためのMartinosセンター</td><td></td><td> 4.0.3より新しいバージョン</td></tr><tr><td> MathWorks社のMATLAB </td><td> Mathworks社</td><td></td><td>画像処理ツールボックス</td></tr></tbody></table>

ローカルgyrificationのインデックスを計算するステップバイステップのチュートリアル：mr画像からの皮質折りたたみを測定する方法

How to Measure Cortical Folding from MR Images: a Step-by-Step Tutorial to Compute Local Gyrification Index

皮質フォールディング（gyrification）はこの期間中に発生した有害事象はどの年齢でも識別可能となる痕跡を残すように、人生の最初の数ヶ月の間に決定されます。最近マンジャンと同僚2でレビューとして、いくつかの方法がgyrificationの異なる特性を定量化するために存在している。例えば、sulcal形態計測は、3非対称性などの深さ、長さまたはinter -半球の指標として形状記述子を測定するために使用することができます。これらの幾何学的特性は、解釈が容易であるという利点を持っている。しかし、sulcal形態計測はしっかりと溝の特定のセットの正確な識別に依存して、それゆえgyrificationの断片化された説明を提供します。 gyrificationのよりきめ細かな定量化は、平滑化、絶対平均曲率は、通常、皮質表面4上の点の数千で計算される曲率ベースの測定、を達成することができます。曲率は、しかしstraightforwarではない曲がった状態や生物学的に意味のあるような皮質体積や表面のように相関するとの間に直接的な関係があるかどうかが不明確のままであるdは、理解する。皮質フォールディングの測定で発生した様々な問題に対処するため、我々は以前に絶妙な空間分解能で、単純な解釈のローカルgyrificationを定量化するアルゴリズムを開発した。我々の方法は、Gyrificationのインデックス5、元々の種を超え皮質折りたたみの差異を評価するために比較神経解剖学で使用されているメソッドのインスピレーションを得ています。興味の円形領域に表示される皮質の量と比較して我々 名 l OCAL Gyrification指数（L GI 1）、我々はsulcal襞に埋もれ皮質の量を測定する私たちの実装で、で。皮質は、径方向の膨張6まで主に成長することを考えると、私たちの方法は、特に皮質発達の初期の欠陥を識別するように設計されました。 番目の記事では、我々が詳細に今自由にFreeSurferソフトウェアの一部（として配布されているローカルGyrification指数の計算、、です<a href="http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/">http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/</a> 、医学、マサチューセッツ総合病院のためのMartinosセンター） 。FreeSurferは、構造的MRIデータから脳の皮質表面の自動復元ツールのセットが用意されています。サブミリメートル精度での画像のネイティブ空間で抽出された皮質表面をさらにリットル GIの計算の基礎となる外表面、の作成 ​​に使用されます。関心の円形領域は、外表面に線引きされており、皮質表面上の利益のそれに対応する領域は、当社のバリデーションスタディ1で説明したようにマッチングアルゴリズムを使用して識別されます。このプロセスは、繰り返しのためにgyrificationの皮質マップで、その結果、利益の大部分は重複領域で反復されるRその後の統計的比較（図1）。注目すべきは、同じようなインスピレーションとローカルgyrificationの別の測定は、各点でのフォールディングインデックスが同じでディスクの面積で割った球に含まれる皮質面積の比率として計算されますトロと仲間7によって提案された半径。二つの実装では、トロらずつという点で異なります。ユークリッド距離をベースにしている皮質領域の不連続なパッチを考慮し、我々のは厳密な測地線のアルゴリズムを使用し、関心の円形領域における脳の表面の皮質領域の開口部の唯一の連続的なパッチを含むのに対しています。

どの年齢でも測定gyrification（皮質フォールディング）は初期の脳の発達にウィンドウを表します。したがって、我々は以前に半球上の点の数千にローカルgyrificationを測定するアルゴリズムを開発<sup&gt; 1</sup&gt;。本稿では、詳細は、このローカルgyrificationインデックスの計算を。

ローカルGyrificationのインデックスを計算するステップバイステップのチュートリアル：MR画像からの皮質折りたたみを測定する方法

皮質の折り畳み（脳回形成）は出生後の数ヶ月の間に決定されるため、この期間に発生した有害事象は、……という痕跡を残すことになる。

この手順の全体的な目的は、脳MRIに基づいて、極めて高い解像度で皮質折り畳み（cortical folding）または皮質化（cortical ification）を定量化することです。これは、まずFreeSurferソフトウェアを用いて、皮質表面の正確な3次元表現を作成することによって達成されます。第2のステップでは、形態学的クロージングアルゴリズムを用いて、pial surfaceに密接に沿う外表面を構築します。次に、外表面に数百個の重複する円形領域を作成し、それらを対応する皮質領域のパッチに照合させます。その後、各点において両方の対応領域の比率を算出し、局所的な変化を示す個別のマップを作成します。これにより、異なる診断グループ間での統計的比較が可能になります。最終的に、成長した子供、青年、または成人における皮質構造を測定することで、生後数ヶ月に発生した異常な皮質発達を明らかにすることができます。曲率に基づく手法や細胞形態幾何学などの既存の手法と比較した本手法の主な利点は、円形壁による制約を受けず、極めて高い解像度で、解釈が容易な計測値を提供できる点にあります。この手法は、精神疾患や神経発達障害の発症に関するいくつかの重要な疑問を解明するのに役立ちます。言い換えれば、皮質折り畳みという極めて初期の神経発達上のイベントが、成人後の病態形成にどのように影響を及ぼすかを理解することができるということです。私たちは、数十年にわたり比較神経解剖学で用いられてきた脳化指数が、その実装方法における課題を克服できれば、脳発達の非常に強力な指標になり得ることに気づいたとき、この手法を思いつきました。この手法については、私たちのグループのシニアリサーチャーであるMariと、Jean Philip Tranの研究室のシニアリサーチャーであるMari Raが実演します。プロトコルのこの最初のパートでは、標準的なFreeSurferパイプラインを使用します。ここで詳しく説明するコマンドは、皮質表面再構成を行うための一つの方法ですが、生のMRI DICOMデータをFreeSurferにインポートするために同等のコマンドを使用することも可能です。まず、フォルダ構造を作成してください。次に、被験者のMRIフォルダに移動し、生のMRIデータをFreeSurfer形式に変換します。次に、変換されたボリュームを可視化します。向きが正しく、コントラストが十分であり、画像にズレがないことを確認して、画質を検証してください。続いて、FreeSurferを用いて、3次元皮質メッシュモデルを作成します。この処理には数時間かかります。Barrettの問題に対処するため、Cellie free surferはまず単一の白質ボリュームを作成し、これを後の大白質表面の起点として使用します。まず、再構成プロセスにおいて、強度の局所的な勾配に基づいて灰白質表面を最適化します。次に、この表面を灰白質CSF界面までさらに拡張し、パイルメッシュモデルを作成します。この再構成プロセスにより、各半球あたり約150,000点のポイントで構成される2つの3Dメッシュモデルが生成されます。白いモデルは灰白質界面であり、パイルモデルは灰白質CSF界面です。すべての表面および体積は元の座標空間に保持されており、変形させることなく測定することが可能です。次に、2つの表面を重ね合わせることで、これらの再構築された表面の精度を確認します。例では、FreeSurferパッケージに付属している被験者のアライメントを示しています。再構成プロセスの結果を手動で修正するために、白い表面がグレーと白の界面に正確に沿っていること、および血管と膜がパイル表面に含まれていないことを確認してください。詳細はFreeSurfer Wikiのチュートリアルを参照してください。表面の状態に満足したら、局所灰白質指数（LGI）を算出します。このコマンドの実行時間は、通常、1人の被験者の両半球につき約3時間です。ワークステーションの性能に応じて、LGIプロセスは形態学的クロージング処理を用いた外表面の作成から始まります。その後、外表面上に約800個の重複する円形関心領域（ROI）が作成されます。これらの各領域に対して、パイル表面上の対応する関心領域が定義されます。計算全体を通じて、皮質表面の各点に1つのLGI値を持つ個別のマップが作成されます。その結果、LGI計算の終了時には、半球あたり約150,000個の値が得られます。各被験者の両半球がFreeSurferで正しく処理されているか確認してください。LGI値は通常1から5の間になります。迅速に確認する場合は、最小しきい値を1に設定してください。統計的な群間比較の目的は、性別と年齢の影響を制御しながら、皮質表面フェーズにおける各頂点での群の効果を定量化することです。まず、すべての被験者と入力データを用いて、研究固有のテンプレートを作成します。このコマンドにより、「average」という名前の被験者が作成されます。次に、古典的なコマンドを使用して群間でLGIの結果を比較するために、研究対象者の記述を含むテキストファイルを作成します。これはFreeSurferのグループ記述ファイル（group descriptor file）としても知られています。その後、各半球の平均被験者の空間においてLGIデータをリサンプリングします。信号対雑音比を改善するため、皮質表面のデータをスムージングします。次に、各頂点レベルでグループ比較を算出します。これには、コントラストテキストファイルの作成が必要です。例えば、FSG Dテキストの場合、年齢と性別を制御しつつ、コントロール群と患者群の差を算出するために、コントラストテキストファイルに「1 -1 0」の値を入力する必要があります。最後に、比較を実行します。その後、新しく生成されたデータファイルを読み込み、TK surferを用いて平均被験者における結果を可視化します。頂点（Vertex）単位の解析では、各点に色分けされたP値がオーバーレイ表示される統計マップが作成されます。この例では、主に脳の内側部分において、有意な減少が示されています。「configure overlay（オーバーレイ設定）」オプションを使用することで、P値の閾値をさらに変更したり、偽発見率（false discovery rate）を用いて多重比較の補正を行ったりすることが可能です。Q deckは、以前にコマンドラインで説明されたように、FreeSurferに実装されたグラフィカルユーザーインターフェースです。また、局在化指数（LGI）を用いてQ deckを使用するには、研究固有のテンプレートが必要になります。まず、LGIデータを平滑化します。QEではデータテーブルの構築が必要です。これには、異なる群の説明や、年齢などのその他の混絡変数が含まれます。Q deckの従属変数リストにLGIが表示されない場合は、ホームディレクトリにあるQ deckのRCファイルに以下の行を追加してください。Q deckを使用すれば、コマンドラインと同様の結果を正確に得ることができますし、さらにモンテカルロシミュレーションを用いて多重比較の補正を行うことが可能です。局所充填指数（local gyrification index）は頂点ごとの解析のために開発されましたが、より粗いレベルでデータを平均化することも有益である可能性があります。探索的な解析では、FreeSurferに統合されている皮質区画化スキームの34の回領域について、平均LGI値を抽出できます。これらの測定値は、その後、一般的な統計ソフトを用いて異なるグループ間で比較することが可能です。したがって、区画ごとの分析は、統計的な比較回数を制限するための有効な手法となり得ます。しかしながら、各地点におけるLGIは、周囲の関心領域における層状化をすでに定量化しています。その結果、特定の関心領域における平均LGIも、隣接する関心領域における層状化をある程度反映することができます。FreeSurferまたはLGI処理中に発生する可能性のある問題の解決策については、FreeSurferメーリングリストのアーカイブを参照してください。本手順に加えて、皮質厚の測定やTractographyなどの他の手法を組み合わせることも可能です。これにより、初期の髄鞘化の変化が、その後の皮質の発達や白質路の発達とどのように関連しているかを確認することができます。このビデオを視聴することで、皮質表面の3次元表現を作成する方法、個別の地図を作成する方法、そしてそれらをグループ間で比較して皮質折り畳みの統計的に有意な悪化を検出する方法について、十分に理解することができます。

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Research

JoVE Journal

Medicine

医学

病変エクスプローラ（LE）は、アルツハイマー病および正常高齢者の構造的MRIから局所脳組織及び皮質下高信号病変volumetricsを得るために開発された半自動、画像処理パイプラインである。精度と信頼性の高いレベルを確保するには、次のLEの手作業用ビデオガイド下、標準化されたプロトコルである。...

病変エクスプローラ：アルツハイマー病における正確で信頼性のMRI誘導Volumetrics用ビデオガイド下、標準化されたプロトコルおよび標準高齢者

高解像度のex vivo 7T MR撮像プロトコルは、死後のヒト脳組織に微小血管病変のMRガイド病理組織学的検証を実行するために、提示されています。また、ガイドラインは皮質のin vivo 7Tのmicroinfarctsだけでなく、3T MR画像の評価のために提供されています。...

高解像度MR画像に皮質脳Microinfarctsを評価

ここでは、皮質下構造を解決し、LGNの個々の層が生理学的ノイズなしで解決できるかどうかをテストするために、登録および平均化する必要がある最小数の画像を決定するためのプロトコルを提示します。...

ヒト皮質下の高分解能構造磁気共鳴イメージング<I&gt;インビボ</I&gt;と死後

この原稿は、光学放射（OR）白皮症と対照との間の接続性の違いを調べるために用い白質（WM）復興のための決定論と確率的アルゴリズムを説明します。確率論的トラクトグラフィは、より密接に神経線維の真の経過をたどるが、決定論的トラクトグラフィは、両方の技術の信頼性と再現性を比較するために行きました。...

拡散テンソルイメージングとラクトを用いたヒト色素欠乏症における一次視覚経路で接続を測定します

このプロトコルの全体的な目標は、正確にカスタマイズされた3Dプリント脳ホルダーとスライサーボックスの作成によって組織学切片で磁気共鳴画像（MRI）画像ボリュームを揃えることです。...

組織学でMRIをマージするために、3D印刷技術を活用：脳セクショニングのためのプロトコルを

イメージング法、イメージング法、時空間的な fMRI に制約のある脳波ソースとして知られている脳波 fMRI マルチ モーダルを次に紹介します。提案手法では、条件付きでアクティブな fMRI...

同時脳波と機能的 MRI 皮質活動の動的イメージングのための統合解析

この記事では、哺乳類の皮質から接線方向の平坦化されたセクションを取得し、皮質モジュールによる組織化学的および免疫組織化学的方法を視覚化する詳細な方法について説明します。...

平坦化された哺乳類の皮質皮質モジュールの可視化

本稿では、MRIによってイメージされた全脳解剖学のマクロ的な空間スケールと、ニューロン分布の顕微鏡空間スケールの2つの空間スケールを橋渡しする3Dスキャン技術を用いて実験的なプロトコルを紹介する。免疫組織化学染色および多電極アレイシステムおよび他の方法(〜10...

3Dスキャニング技術ブリッジングマイクロ回路とマクロスケールの脳画像を3D新規埋め込み重なりプロトコルで

小脳灰白質形態測定を調べるための標準化されたパイプラインが提示される。このパイプラインは、最適化された自動化された小脳パーセル化のための高解像度の最先端のアプローチと、体積定量のための小脳のボクセルベースの登録を組み合わせています。...

構造磁気共鳴イメージングを用いたヒト小脳灰白質形態測定検査のための標準化されたパイプライン

私たちは、一般的に使用されているよりも多くの視野を利用して視覚野機能をマッピングする技術を開発しました。このアプローチは、視力障害や眼疾患の評価を高める可能性を秘めています。...

広視野網膜トピック刺激による視覚野の機能的磁気共鳴画像法(fMRI)

学ぶ 脳MRIから皮質の局所回転指数を計算する手法。3次元皮質表面モデルと形態学的クロージングアルゴリズムを用いて、個別の回転マップを作成し、統計的群間比較を可能にする。

ローカルGyrificationのインデックスを計算するステップバイステップのチュートリアル：MR画像からの皮質折りたたみを測定する方法

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