December 30th, 2015
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。
この実験の全体的な目標は、死後と生きている人間の脳の両方の皮質下構造を解決および比較するために、構造 MRI の解像度限界をテストすることです。私たちの研究室での研究には、患者集団内の小さな皮質下核の研究が含まれていました。サイズが小さく、脳内で重複しているため、研究が困難です。
私たちは、死後および生きている人間の脳の両方でこれらの皮質下構造を解決するプロトコルを開発しました。この手法の利点は、スキャン時間が短縮されることで、臨床応用に有用です。MRIの解像度はノイズによって制限されるため、最終的な解像度がどの程度になるのかを考えました。
ノイズの最大の原因、すなわち被験者の頭部の動き、脈拍、および呼吸がない場合、32チャンネルヘッドコイルを装備した3つのTMRIスキャナーを使用して、このプロトコルに記載されているすべての画像を取得します。このビデオでは、Siemens MAGOME TRIO three TMRIスキャナーを使用して、研究参加者のイメージングセッションに手順を実演します。必ず最初にMRI安全スクリーニングを実施してください。
次に、ニューロイメージングプロトコルの詳細を確認し、参加者のスキャンを設定する際に患者の同意書に署名してもらいます。耳栓は参加者の耳に挿入されます。次に、頭の動きを最小限に抑えるために、パッドで頭を固定します。
イメージング中、死後の脳でスキャンを取得するときは、ニューロイメージングの前に脳が固定され、MRIヘッドコイルに収まる防水バッグまたは容器内に収まっていることを確認してください。脳幹がスキャナーベッドの足を向くように、Z軸がスキャナーの穴に揃うように、脳をヘッドコイルに配置します。また、脳の周りに真空クッションを配置して、追加のサポートを提供します。
スキャンする前に、左上隅にある患者タブを選択します。[登録] タブを使用して、適切なサブジェクト情報を入力します。次に、試験エクスプローラータブの試験タブをクリックします。
まず、新しいLOCALIZERスキャンプロトコルを作成します セットアップウィンドウで、ルーチンのコントラストと解像度タブを使用して、画面に表示されるパラメータを入力します。次に、高解像度のプロトン密度加重スキャンを取得するために使用される新しいプロトコルを作成します。これを、ここの画面に表示されるパラメータを使用して、冠状方向に設定します。
帯域幅を可能な限り最小限に縮小して、信号対雑音比を最大化します。スキャン時間を短縮するには、厚さ 1 mm ずつ、視野角 160 mm の 18 スライスを選択します。次に、ローカライザー上にプロトン密度画像を取得するためのスライス選択ボックスをオーバーレイします。
視床内の皮質下核と周囲の構造を必ず覆うようにしてください。次に、皮質下構造の信頼性の高い同定のためにスキャンを開始します。これらのパラメーターを使用して 5 つの実行を取得します。
死後脳イメージングを行う場合、同じスキャンプロトコルに従って、1回のスキャンで皮質下構造の信頼性の高い同定を観察でき、合計で約3分間持続します。データの解析には、無料で入手できるFSLソフトウェアをご利用ください。ターミナルウィンドウを開くことから始めます。
次に、各陽子密度ボリュームのスキャナーからの生のDICOMファイルを気の利いた形式に変換します。コマンドラインで、ここにコマンドscene (DCM to NII) を入力し、その後に各イメージのディレクトリを入力します。走る。次に、元の陽子密度スキャンのパラメータを取得します。
次に、これらのパラメーターの半分のボクセル サイズで高解像度の空白の画像ターゲット ボリュームを作成します。これを任意のテキストエディタプログラムで行うには、まず、ここに示すようにID行列を使用して変換を定義し、identity dot mattという名前のテキストファイルとして保存します。次に、flirt コマンドを使用して変換を適用し、元の各実行をサンプリングして合計解像度を 2 倍にします。
これにより、10 24 の行列になり、各次元のボクセル サイズが半分になります。次に、すべての高解像度画像を新しいフォルダに移動します。次に、参加者ごとに、UPSでサンプリングされたすべての陽子密度画像を1つの4つのDファイルに連結します。
FSL マージ・コマンド・モーションを使用して、これらの連結ファイルを訂正します。URTコマンドを使用して、精度を高めるためのさらなる最適化パスとして同期補間を利用する4段階の補正を選択します。次に、FSL 計算を使用して 3D 平均画像を作成します。
次に、FSL viewコマンドを使用して、最終結果である3D高解像度画像を視覚化します。次に、ROI とも呼ばれる関心領域を作成します。FSLビューを使用して、高解像度の画像をロードします。
次に、[ツール] タブで [1 つの画像] タブを選択し、ROI を描画するためのビューを拡大します。次に、[ファイル]タブをクリックしてから[マスクを作成]をクリックし、ROIに線を引いて保存します。最後に、AF acneの3Dマスクダンプコマンドを使用して、作成したばかりのROIマスクの画像、強度、および位置を抽出します。
結果はテキストファイルとして出力され、さらなる分析に使用できます。この一連の画像は、in vivo 脳と死後脳の体積平均を比較したものです。死後の脳は、1つの陽子密度加重ボリュームで皮質下構造の明確な境界を示していますが、in vivo脳には最低5つの平均画像が必要ですこの詳細を提供するために、in vivo脳画像のこの冠状スライスは、LGNと他の皮質下構造の明確な描写を示しており、ここでは、同じセッションで40の陽子密度ボリュームで平均化された同じ脳の別のスライスが見られます。同じイメージングパラメータ。
この死後の脳スライスは、1回の陽子密度ボリュームスキャンで取得され、左右のLGNを含む皮質下構造の明確な描写を提供します。このスライスは、同じスライス処方で 100 個の陽子密度ボリュームで平均化された死後脳を示しています。ズームしたビューは、皮質下構造の明確な境界を示しています。
ここでは、in vivo の左右の LGN と、左右の死後 LGN の線強度プロファイルを示します。これらのラインは、in vivo で最大 40 回の平均値と 100 回の死後平均値です。死後脳では、in vivo脳の層に起因する強度の変動はありませんでした。
強度にはばらつきがあり、それは層に起因すると考えられる。このビデオを見た後、あなたは、高リスクの解決策を得るために、この最適化されたプロトコルに従う方法をよく理解しているはずです、皮質下領域の陽子密度画像は、一度この方法に従うと、臨床現場で適用して、スキャン時間を生きている人間で15分未満に短縮し、適切に適用した場合、死後の脳で3分未満に短縮することができます。
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この研究は、人間の脳における皮質下構造を解析し平均化するために必要な最小限の画像数を決定することを目的としたプロトコルを提示しています。特に、生理学的ノイズを最小限に抑えながら、外側膝状体(LGN)の個々の層を区別する能力をテストします。
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.