Name: ヒト皮質下の高分解能構造磁気共鳴イメージングインビボと死後 (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2015-12-30T13:00:00.000+00:00
Duration: 8 min 16 s
Description: 学ぶ高分解能構造MRIプロトコルでヒト脳の皮質下構造を可視化する方法。LGNの個別層を識別し、スキャン時間を短縮する技術を習得し、臨床応用に役立つ知見を得ることができます。

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著者は、以下の資金源、カナダ自然科学工学研究評議会（NSERC）、ドロシー・ピッツ研究基金（NG）、およびニッキー&トール・イートン研究基金を認めます。著者は、Kevin DeSimone、Aman Goyal、およびMRIの取得と分析の専門知識に関する知識を認めています。

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。 <ol><li>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。 </li><li>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。 </li><li>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。 </li><li>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。 </li></ol> 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。 <ol><li>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。 </li><li>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。 </li><li>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。 </li><li>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。 </li></ol> 3.高解像度の構造パラメータ<ol><li>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。 <ol><li> 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。 </li></ol></li><li>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。 </li></ol> 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<a href="https://www.fmrib.ox.ac.uk/fsl/">（https://www.fmrib.ox.ac.uk/fsl/）。</a> <ol><li>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 <a href="https://www.nitrc.org/projects/mricron">、https://www.nitrc.org/projects/mricron）。</a>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。 </li><li>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。 </li><li> 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 &lt;XSIZE&gt; &lt;YSIZE&gt; &lt;Zサイズ&gt; &lt;TSIZE&gt; &lt;xvoxsize&gt; &lt;yvoxsize&gt; &lt;zvoxsize&gt; &lt;TR&gt; &lt;xorigin&gt; &lt;yorigin&gt; &lt;zorigin&gt; &lt;データ型&gt; &lt;ヘッダ名&gt; 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 </li><li>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 </li><li> 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。 </li><li>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。 </li><li>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con​​cat_highresPD.nii.gzと呼ばれる4Dファイルを作成します。 </li><li>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。 </li><li>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。 </li><li> 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。」 </li><li>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。 </li><li>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 </li></ol>

<ol><li>Devlin, J. T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Reliable+identification+of+the+auditory+thalamus+using+multi-modal+structural+analyses%5BTitle%5D)+AND+%22NeuroImage%22%5BJournal%5D)">Reliable identification of the auditory thalamus using multi-modal structural analyses.</a> NeuroImage. 30 (4), 1112-1120 (2006).</li>
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<li>Dietrich, O., Raya, J. G., Reeder, S. B., Reiser, M. F., Schoenberg, S. O. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Measurement+of+signal-to-noise+ratios+in+MR+images%3A+influence+of+multichannel+coils%2C+parallel+imaging%2C+and+reconstruction+filters%5BTitle%5D)+AND+%22J+Magn+Reson+Imaging%22%5BJournal%5D)">Measurement of signal-to-noise ratios in MR images: influence of multichannel coils, parallel imaging, and reconstruction filters.</a> J Magn Reson Imaging. 26 (2), 375-385 (2007).</li>
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<li>Pfefferbaum, A., Sullivan, E. V., Adalsteinsson, E., Garrick, T., Harper, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Postmortem+MR+imaging+of+formalin-fixed+human+brain%5BTitle%5D)+AND+%22NeuroImage%22%5BJournal%5D)">Postmortem MR imaging of formalin-fixed human brain.</a> NeuroImage. 21 (4), 1585-1595 (2004).</li>
</ol>

著者らは開示するものは何もない。

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...

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。 <img alt="図1" src="/files/ftp_upload/53309/53309fig1.jpg" /> 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102​​4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。

<table><tbody><tr><td>マグニートムトリオ3T&nbsp;MRI</td><td>Siemens(エアランゲン、ドイツ)。</td><td></td><td></td></tr><tr><td>バキュームクッションハンド</td><td>シーメン</td>ス <td>マット No: 4765454</td><td>製造者: Johannes-Stark-Stk. 8 D-92224 Amberg</td></tr></tbody></table>

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

High-resolution Structural Magnetic Resonance Imaging of the Human Subcortex In Vivo and Postmortem

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。

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...

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

The focus of this study was to test the resolution limits of structural MRI of a postmortem brain compared to living human brains. The resolution of ...

本実験の総合的な目的は、死後および生前の人脳における皮質下構造を識別および比較するため、構造的MRIの解像度限界を検証することです。当研究室の研究では、患者群における小さな皮質下核の解析を行ってきました。これらの核はサイズが小さく、脳内に重複して存在するため、研究が困難です。私たちは、死後および生存中のヒト脳の両方において、これらの皮質下構造を分解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の短縮であり、これは臨床応用において有用です。MRIの解像度はノイズによって制限されるため、究極的な解像度がどの程度になるかを明らかにしたいと考えました。被験者の頭部動作、脈拍、呼吸といった最大のノイズ源がない状態で、3T MRIスキャナー（32チャンネルヘッドコイル装着）を用いて、本プロトコルに記載されているすべての撮像を行ってください。本ビデオでは、研究参加者の撮像セッションにおいて、Siemens MAGNETOM TRIO 3T MRIスキャナーを使用した手順を実演します。事前に必ず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説明し、被験者のスキャン準備を行う間に、患者同意書に署名をしてもらいます。被験者の耳に耳栓を挿入します。その後、頭部の動きを最小限に抑えるため、パッドで頭部を固定します。死後脳を用いてスキャン画像を取得する際は、神経イメージングの前に脳が固定されており、MRIヘッドコイルに収まる水密性の袋または容器に入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側に向けられるようにし、Z軸をスキャナーのボアに沿わせてヘッドコイルに配置します。また、さらなる固定のために、脳の周囲に真空クッションを配置してください。スキャンを開始する前に、左上隅にある患者（patient）タブを選択します。登録（register）タブを使用して、適切な被験者情報を入力してください。次に、検査エクスプローラー（exam explorer）タブ内にある検査（exam）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のroutine contrast and resolutionsタブを使用して、画面に表示されているパラメータを入力してください。次に、高分解能プロトン密度強調スキャンに使用する新しいプロトコルを作成します。画面に表示されているパラメータを使用して、冠状断方向で設定してください。信号対雑音比（SNR）を最大化するため、帯域幅を可能な限り最小に設定します。スキャン時間を短縮するため、スライス厚 1 mmで18スライス、視野（FOV）160 mmを選択します。次に、プロトン密度像取得用のスライス選択ボックスを、ローカライザー上に重ね合わせます。視床内の視床下核および周囲の構造を確実に含めるようにしてください。その後、視床下構造を確実に同定するためにスキャンを開始します。これらのパラメータで5回のランを取得してください。死後脳イメージングを行う際、同一のスキャニングプロトコルに従い、合計約3分間の1回のスキャンのみで、皮質下構造の信頼性の高い同定が可能です。データの解析には、無料で利用可能なFSLソフトウェアを使用します。まず、ターミナルウィンドウを開いてください。次に、各プロトン密度ボリュームのスキャナーからのDICOM生ファイルをnifty形式に変換します。コマンドラインに「dcm2nii」と入力し、続けて各画像のディレクトリを指定して実行します。続いて、元のプロトン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の半分のボクセルサイズを持つ、高解像度の空白イメージターゲットボリュームを作成します。任意のテキストエディタでこれを行うには、まず、ここに示すように単位行列を用いて変換を定義し、identity.mat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、各オリジナルランをサンプリングして総解像度を2倍にします。これにより10 × 24の行列となり、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。その後、参加者ごとに、UPSサンプリングされたすべてのプロトン密度画像を単一の4Dファイルに結合します。FSLのmergeコマンドmotionを使用して、これらの連結ファイルを補正します。URTコマンドを用いて4段階の補正を選択し、さらなる最適化パスとしてsync補間を利用して精度を高めます。次に、FSL mathsを用いて3D平均画像を生成します。次に、FSL viewコマンドを用いて、最終結果である3D高解像度画像を可視化します。ここで、ROI（関心領域）を作成します。FSL viewを使用して、高解像度画像を読み込んでください。次に、「tools」タブで「single image」タブを選択し、ROI（関心領域）を描画するための表示を拡大します。続いて、「file」タブをクリックし、「create mask」を選択してROI内に線を描画し、保存します。最後に、AF acneの「3D mask dump」コマンドを使用して、作成した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、さらなる解析に使用することが可能です。この一連の画像は、生体内（in vivo）および死後脳におけるボリューム平均を比較したものです。死後脳では、1回のプロトン密度強調ボリュームで皮質下構造が明確に区分されているのに対し、生体内脳でこの詳細を得るには、少なくとも5枚の平均化画像が必要であることに注意してください。この詳細を示すために、生体内脳画像のこの冠状断スライスでは、LGNおよびその他の皮質下構造が明確に描出されています。そしてこちらに、同一セッションの同一撮像パラメータで40回のプロトン密度ボリュームを平均化した、同じ脳の別のスライスを示します。この死後脳スライスは、1回のプロトン密度ボリュームスキャンで取得されたものであり、右および左のLGNを含む皮質下構造が明確に描き出されています。このスライスは、同一のスライス処方で100回のプロトン密度ボリュームを平均化した死後脳を示しています。拡大図では、皮質下構造の明確な境界が確認できます。ここでは、in vivoの左および右LGN、ならびに死後の左および右LGNのライン強度プロファイルを示します。これらのラインは、in vivoでは最大40回の平均化、死後では100回の平均化に基づいています。死後の脳では、in vivoの脳における層構造に起因すると考えられる強度の変動は見られませんでした。層に起因すると考えられる強度の変動が見られました。このビデオを視聴することで、この最適化されたプロトコルに従って、皮質下領域の高解像度プロトン密度画像を取得する方法を十分に理解できるはずです。この手法を適切に適用すれば、臨床現場において、生存中のヒトでは15分未満、死後脳では3分未満にスキャン時間を短縮することが可能です。

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ヒト皮質下の高分解能構造磁気共鳴イメージング

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