脳構造の3次元形状モデリングと解析
2019年11月14日
オープンソフトウェアを用いた画像セグメンテーションをはじめ、自動モデリングパッケージを用いたグループ単位の形状解析など、脳構造の形状解析用の半自動プロトコルを紹介します。ここでは、脳MR画像からの海馬セグメンテーションを用いた3D形状解析プロトコルの各ステップを示す。
ラフで騒々しいセグメンテーションに対して形状特徴を正確に回復することは、個々の脳形状モデル間の良好な解剖学的対応を達成するために重要です。当社のフレームワークは、個々の形状モデリング、グループ単位のテンプレート構築、形状変形計算のための様々なツールを提供します。そして、それは人間の脳の大規模なデータセットのために使用されています。
この手順を実証することは、脳の形状モデリングのためのソフトウェアを開発した私の研究室の元大学院生、ジェイル・キム博士です。海馬セグメンテーションの手動編集のために、T1重量磁気共鳴画像と自動海馬セグメンテーション結果をグラフィックユーザーインターフェースソフトウェアで開きます。表示ウィンドウのアイコンをクリックしてコロナビューを選択し、ボリュームをスクロールして、uncus が見つかるまでスクロールします。
海馬マスクに存在する場所に無邪気さを含め、加算および減算機能を使用して、アンカスが後退した後に海馬体のマスクを編集します。海馬の尾が見つかるまで海馬マスクの編集を続けます。視床のプルビナー核が海馬よりも優れた後退するにつれて、フォルニックスが現れます。
海馬の最後のコロナスライスの編集を終了し、その中で、fornixの全長が見えるが、まだ肉体の梁のスプレンと連続していない。次に、左右の海馬のマスクをNifTI形式で保存します。グループ テンプレート モデルを構築するには、シェイプ モデリング プラグインをロードし、[ディレクトリを開く] をクリックして、対象となるスタディの母集団のバイナリ マスクを含むディレクトリを開きます。
必要な頂点数を入力し、グループ テンプレート構築の [テンプレート構築] をクリックします。次に、平均シェイプ メッシュを確認します。個々の形状の再構築のために、目的のT1重み付けされた磁気共鳴画像とそれに対応するセグメンテーションマスクをロードし、作業ディレクトリを選択してファイルを保存します。
個々のシェイプ モデリング用のテンプレート モデルを選択し、必要に応じて、シェイプ モデリング プラグインのモデリング パラメータをチェックして変更します。そのため、モデリングフレームワークはほとんど自動化されていますが、一部の手順ではユーザー確認が必要です。たとえば、海馬領域の値が 1 人のユーザーでない場合、強度パラメーターを変更する必要があります。
次に、ツールキットワークベンチの 3D ビューで結果を確認します。形状と変形の測定を実行するには、ソフトウェアのデータマネージャで対象となる対象の形状モデルを選択し、[テンプレートを選択]をクリックして目的のテンプレートを選択して測定を取得します。ここで、個々の形状再構成のための海馬テンプレートモデルの代表的な変形が観察される。
この方法は、個々の形状特性を復元しながら、その点分布の歪みを最小限に抑えるために、テンプレートモデルの大規模から小規模の変形を誘発する。この図では、2 つの被写体のセグメンテーション マスクを使用して再構築されたシェイプ モデルを示します。これらの画像では、個々の形状モデル、平均モデル、および個々の形状モデルを持つ形状の差分ベクトルを整列させることができます。
これらのデータは、平均モデルに投影された平均形状変形マップを表します。小さな脳組織容積を有する1つのグループ、および大きな脳組織容積を有する1つのグループについて。2つのグループの形状変形マップは、対応する領域における海馬形状の違いの反対のパターンを提示する。
セグメンテーション マスクと、個々のモデル、または共有モデルをまとめて確認します。モデルがイメージ境界に適合していない場合は、モデリング パラメータを調整して、より良い結果を得ることができます。形状変形を用いた統計解析は、グループ的な形状を調査するために行うことができる我々はまた、我々のプロジェクトページで分析のためのMATLABコードを提供している。
この堅牢な方法は、アルツハイマー病や老化研究などの重要な構造モデリングだけでなく、複合骨の分析を必要とする足骨障害を含む多くの臨床研究に適用されています。
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概要
この研究は、脳のMRI画像からの海馬の分割に焦点を当てた脳構造の3D形状解析のための半自動プロトコルを導入します。この方法論は、画像分割のためのオープンソフトウェアに続いて、自動モデリングパッケージを使用したグループワイズ形状解析を含みます。
主要な研究構成要素
科学の分野
- 神経科学
- 画像解析
- 脳構造モデリング
背景
- 正確な形状の回復は脳モデルにおける解剖学的対応に不可欠です。
- このフレームワークには形状モデリングと変形計算のためのツールが含まれています。
- 様々な研究のために大規模な人間脳データセットで使用されています。
- このソフトウェアはJaeil Kim博士によって開発され、ユーザーフレンドリーな機能を示しています。
研究の目的
- 海馬の分割と形状解析のプロシージャを実証すること。
- 個別およびグループの脳の形状をモデリングするための自動フレームワークを提供すること。
- 形状変動の統計解析のためのツールを提供すること。
使用された方法
- この方法はMRI画像と分割編集のためのグラフィックユーザーインターフェースを使用します。
- 研究はT1加重磁気共鳴画像を使用して海馬構造に焦点を当てています。
- ユーザーは海馬の分割を手動で編集し、グループテンプレートを構築します。
- 形状変形測定を使用して統計解析が実行されます。
- MATLABコードがプロジェクトページで分析用に提供されています。
主な結果
- このアプローチは海馬の精密な形状モデリングと形状変形の計算を可能にします。
- 結果は脳組織量が異なるグループ間の海馬の形状の違いを示しています。
- モデリング中に歪みを最小限に抑えながら個々の形状特性を復元します。
- 整列したモデルと平均形状変形マップの視覚化が含まれています。
結論
- このプロトコルは海馬構造の効果的な形状解析とモデリングを可能にします。
- この方法論は脳研究における解剖学的変動の理解を向上させます。
- 適用範囲はアルツハイマー病やその他の構造的異常を含む臨床研究にまで及びます。
よくある質問
Executive Industry Relevance
Accurate 3D shape modeling of brain structures enables quantitative assessment of anatomical variations linked to pathological processes, supporting target validation in neurodegenerative disease research. This approach provides predictive confidence by linking structural biomarkers to disease mechanisms, facilitating go/no-go decisions in early discovery pipelines. The method enhances translational continuity from discovery through preclinical modeling by standardizing shape phenotyping across cohorts.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of therapeutic hypotheses by quantifying hippocampal shape changes associated with disease states.
- Operational Value: Supports biological de-risking through reproducible shape deformity measurements across large datasets.
- Predictive Value: Improves portfolio triage by identifying structural biomarkers with strong genotype-phenotype correlations.
Screening & Assay Development
- Assay Readiness: Prepares validated biological systems for downstream screening by generating standardized shape models from MRI data.
- Quantitative Output: Delivers numerical shape deformity metrics enabling high-content screening of compound effects on brain structure.
- Platform Reuse: Facilitates scalable application across studies via automated template construction and open software integration.
Translational & Preclinical Research
- Disease Relevance: Directly applicable to Alzheimer's disease and aging studies where hippocampal atrophy is a key pathological feature.
- Translational Biomarker: Shape deformity maps serve as quantifiable endpoints for preclinical-to-clinical continuity.
- Risk-Adjusted Advancement: Enables objective comparison of intervention effects on brain structure, reducing failure risk in later stages.
Pipeline & Workflow Integration
The method integrates into the discovery continuum from early target validation through preclinical efficacy testing by providing standardized, quantifiable neuroanatomical phenotyping.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing by linking genetic or pharmacological interventions to measurable shape changes in hippocampal subfields.
- Screening: Enables assay standardization through group-wise template construction, ensuring consistent baseline comparisons across compound libraries.
- Analytics: Generates shape deformity vectors and statistical maps that allow objective comparison of structural phenotypes between treatment and control groups.
- Translational Research: Connects discovery findings to preclinical validation by preserving anatomical fidelity across species-specific adaptations of the framework.
- Enterprise Reuse: Functions as a reusable neuroimaging platform due to its open software foundation and modular workflow for shape modeling and analysis.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Reduces mechanistic ambiguity by providing direct, quantitative links between structural brain changes and disease models.
- Operational Value: Ensures reproducibility and scalability through automated group template construction and standardized segmentation protocols.
- Strategic Value: Improves capital efficiency by enabling early detection of ineffective compounds based on lack of structural target engagement.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization by identifying compounds that normalize shape deformity in disease-relevant brain circuits.
Implementation Considerations
- Requires expertise in neuroanatomy and MRI image interpretation for accurate manual segmentation correction.
- Depends on access to T1-weighted MRI data and computational infrastructure capable of handling large 3D shape datasets.
- Necessitates cross-team standardization of segmentation protocols to ensure shape comparability across sites and studies.
- Involves adaptation considerations when applying the framework to non-hippocampal brain structures or alternative imaging modalities.
- Limited by the need for user confirmation in key steps such as intensity parameter tuning, which may introduce variability if not standardized.
