Name: 脳構造の3次元形状モデリングと解析 (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2019-11-14T10:00:00.000+00:00
Duration: 5 min 33 s
Description: 学ぶ 脳MRI画像から海馬のセグメンテーションと3D形状モデリング手法。オープンソースソフトウェアと自動化パッケージを用いて、個別および集団の脳形状解析と統計的変動分析を行う計算的手法です。

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この研究は、国立韓国研究財団(PIとしてJP)から資金提供を受けています。JKは慶北大学校研究基金から資金提供を受けています。MCVHは、ロウ・フォゴ慈善信託とエディンバラ王立協会から資金提供を受けています。海馬のセグメンテーションは、英国エジンバラの臨床脳科学センターでカレン・ファーガソン博士によって書かれた社内ガイドラインから適応されました。

脳MR画像は、地元の機関審査委員会と倫理委員会によって承認されたプロトコルに従って取得されました。
注:形状モデリングと解析用のツールは、NITRC リポジトリからダウンロードできます: <a href="https://www.nitrc.org/projects/dtmframework/" target="_blank">https://www.nitrc.org/projects/dtmframework/。</a>GUI ソフトウェア (DTMModeling.exe) は、抽出後に実行できます。 図 1を参照してください。
1. 脳MR画像セグメンテーション
<ol><li>個々の被験者と脳セグメンテーションマスクの脳MR画像を取得します。 注:通常、脳構造の解析のためにT1加重MR画像を取得します。MR画像は、N31を用いた勾配非線形補正および強度不均一性補正のために前処理されていると仮定し、改善されたN3法12、またはFSL-FAST13である。人間の脳構造を自動的にセグメンテーションするための自由に利用できるツールを表1に示します。</li>
	<li>セグメンテーション結果を手動で修正します。 注:手動セグメンテーションをサポートするオープン GUI ソフトウェアを表 2に示します。脳構造の手動セグメンテーションプロトコルは、ここで14、15、16を見つけることができます。海馬の手動セグメンテーションに関するビデオガイドはこちら17.次のセクションでは、海馬セグメンテーションのプロトコルについて説明します。<ol>
<li>[ファイルを開く] メニューを使用して、T1 加重 MRI と自動セグメンテーション結果を開きます。</li>
		<li>[ウィンドウメニュー] をクリックしてセグメンテーションプラグインを読み込む|表示 |セグメンテーション:</li>
		<li>セグメンテーションプラグインの追加ツール、減算ツール、修正ツールを使用してセグメンテーションマスクを修正します。</li>
		<li>[保存] メニューを使用して、修正したセグメンテーション マスクを Nifti 形式で保存します。</li>
	</ol>
</li>
</ol>2. 海馬セグメンテーションの手動編集
注:MITKワークベンチ ( http://www.mitk.org/ ) に基づくGUIモデリングソフトウェアを使用して脳セグメンテーションを手動で編集するためのプロトコル<a href="http://www.mitk.org/" target="_blank">を</a>導入します。MITKワークベンチは、手動および自動セグメンテーションおよび医療画像可視化のための様々な機能を提供します。左右の海馬の手動編集プロセスをデモンストレーションします。自動海馬セグメンテーションの結果を手動で18を編集する手順は以下の通りである。
<ol><li>MITKワークベンチソフトウェアを使用して、T1加重MR画像と自動海馬セグメンテーションの結果を開きます。</li>
	<li>メニューウィンドウをクリックして、MITKワークベンチにセグメンテーションプラグインをロードする |ビューを表示 |セグメンテーション:</li>
	<li>[表示]ウィンドウの右上隅に表示される右側のアイコンをクリックして、コロナ ビューを選択します。</li>
	<li>海馬の頭部から体に向かうコロナビューで、各海馬のバイナリマスク(左右)を次のように編集します。<ol>
<li>アントゥスが見つかるまでボリューム全体をスクロールします。それが存在する海馬のマスクにうなを含める。</li>
		<li>セグメンテーションプラグインの加算と減算機能を使用して、uncusが後退した後、海馬のマスクを編集します。</li>
		<li>海馬の尾が見つかるまで海馬のマスクを編集し続けます。視床の骨膜核が海馬よりも優れていると、フォニックスが現れる。</li>
		<li>フォルニクスの全長が見えるが、脳梁のスレニウムでまだ連続していない海馬の最後のコロナスライスの編集を終了します。 注:脳脊髄液(CSF)空間は海馬領域内に含むことができる。CSF スペースは、MITK ワークベンチのセグメンテーション プラグインの減算ツールを使用して海馬マスクから削除できます。海馬領域を完全に定義し、CSF空間を除去するために海馬頭から尾にすべてのコロナスライスを通過する方が簡単かもしれません。</li>
		<li>両方の海馬のバイナリマスクを編集するための同じプロセスに従ってください。 注:MITK ワークベンチのセグメンテーションプラグインの追加、減算、および修正ツールをマニュアル編集に使用できます。補正ツールは、追加のツールを選択せずに、ユーザー入力とセグメンテーションマスクに従って加算と減算を実行することで、セグメンテーションマスクの小さなエラーを簡単に処理できます。</li>
	</ol>
</li>
	<li>MITKワークベンチソフトウェアの[保存]メニューを使用して、左右の海馬のバイナリマスクをニフティ形式(niiまたはnii.gz)に保存します。 注:左右の海馬のバイナリマスクは、その後の海馬形状モデルステップのために別々に保存する必要があります。</li>
</ol>3. グループテンプレートの構築
注:すべてのサブジェクトのセグメンテーションと手動編集の後、個々のシェイプ モデリングにはターゲット構造のテンプレート モデルが必要です。MITKワークベンチの「シェイプモデリング」プラグインを使用して取得した、母集団の平均バイナリマスクからテンプレートモデルを構築します。GUIソフトウェアを用いたテンプレートモデル構築のステップは以下の通りです。
<ol><li>メニュー機能を使用してシェイプモデリングプラグインをロードする:ウィンドウ |ビューを表示 |形状モデリング」 を参照してください。</li>
	<li>ShapeModelingプラグインの「ディレクトリを開く」ボタンをクリックして、スタディ作成のバイナリマスクを含むディレクトリを開きます。</li>
	<li>シェイプモデリングプラグインの「テンプレート構築」ボタンをクリックします。</li>
	<li>平均シェイプ メッシュを確認し、[保存]メニューを使用してステレオリソグラフィ(STL)形式で保存します。</li>
</ol>4. 個々の形状の再構築
注:このステップでは、「シェイプモデリング」プラグインの「シェイプモデリングの開始」ボタンを使用して、個々の被写体のシェイプモデリングを実行します。このプラグインのソフトウェアパラメータを表3に挙付けます。各パラメータの詳細については、こちら5.GUIソフトウェアを用いた個々の形状再構成のステップは以下の通りである。
<ol><li>[ファイルを開く]メニューを使用して、T1 重み付け MR イメージとそのセグメンテーション マスクをロードします。 注:視覚的な検証には T1 加重 MR イメージを使用します。</li>
	<li>ShapeModeling プラグインでモデリング パラメータを確認し、必要に応じて変更します。 注:テンプレート モデルが変形していない場合、またはテンプレート モデルとイメージ境界の間の距離が大きい場合は、境界検索範囲を広げることをお勧めします。幾何学的歪みが見つかった場合は、ステップ 0.5 で maxAlpha と minAlpha を増やすことで問題を解決するのに役立ちます。セグメンテーション マスクでターゲット オブジェクトのボクセル強度を確認することが重要です。値が 1 でない場合は、それに応じて強度パラメータを変更する必要があります。</li>
	<li>[シェイプ モデリング]ボタンをクリックしてシェイプ モデリング プロセスを実行し、MITK ワークベンチの 3D ビューで結果を確認します。</li>
	<li>テンプレート モデルがイメージ境界に密接にフィットしていない場合は、手順 4.2 と 4.3 を繰り返します。 注:テンプレート モデルは、MITK ワークベンチの矢状ビュー、冠状図ビュー、軸図、および 3D ビューのセグメンテーション マスクで視覚化されます。テンプレート モデルとイメージ境界の間の距離が、ボクセル サイズの最小サイズの 10 分の 1 のしきい値未満の場合、テンプレート サーフェスは変形されません。</li>
	<li>MITK フレームワークの [保存]メニューを使用して、モデリング結果をステレオリソグラフィ (STL) 形式で保存します。</li>
</ol>5. グループ単位の形状正規化と形状差測定
注:この手順では、個々のシェイプ モデルをテンプレート モデルに位置合わせし、テンプレート モデルと個々のシェイプ モデルの間の対応する頂点間のポイント方向の形状変形を計算します。形状変形測定の工程は以下の通りである。
<ol><li>MITK ワークベンチのデータマネージャで、サブジェクトの形状モデルを選択します。 注:ユーザーは、変形測定のために複数のモデルを選択できます。</li>
	<li>シェイプモデリングプラグインの測定ボタンをクリックして、変形測定を実行します。</li>
</ol>

<ol><li>Costafreda, S. G., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Automated+hippocampal+shape+analysis+predicts+the+onset+of+dementia+in+mild+cognitive+impairment%5BTitle%5D)+AND+%22NeuroImage%22%5BJournal%5D)">Automated hippocampal shape analysis predicts the onset of dementia in mild cognitive impairment.</a> NeuroImage. 56 (1), 212-219 (2011).</li>
<li>Platero, C., Lin, L., Tobar, M. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Longitudinal+Neuroimaging+Hippocampal+Markers+for+Diagnosing+Alzheimer%27s+Disease%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroinformatics%22%5BJournal%5D)">Longitudinal Neuroimaging Hippocampal Markers for Diagnosing Alzheimer's Disease.</a> Neuroinformatics. , 1-19 (2018).</li>
<li>Valdés Hernández, M. D. C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Rationale%2C+design%2C+and+methodology+of+the+image+analysis+protocol+for+studies+of+patients+with+cerebral+small+vessel+disease+and+mild+stroke%5BTitle%5D)+AND+%22Brain+and+behavior%22%5BJournal%5D)">Rationale, design, and methodology of the image analysis protocol for studies of patients with cerebral small vessel disease and mild stroke.</a> Brain and behavior. 5 (12), e00415(2015).</li>
<li>Kalmady, S. V., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Clinical+correlates+of+hippocampus+volume+and+shape+in+antipsychotic-na%C3%AFve+schizophrenia%5BTitle%5D)+AND+%22Psychiatry+Research%3A+Neuroimaging%22%5BJournal%5D)">Clinical correlates of hippocampus volume and shape in antipsychotic-naïve schizophrenia.</a> Psychiatry Research: Neuroimaging. 263, 93-102 (2017).</li>
<li>Kim, J., Valdés Hernández, M. D. C., Royle, N. A., Park, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Hippocampal+Shape+Modeling+Based+on+a+Progressive+Template+Surface+Deformation+and+its+Verification%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Transactions+on+Medical+Imaging%22%5BJournal%5D)">Hippocampal Shape Modeling Based on a Progressive Template Surface Deformation and its Verification.</a> IEEE Transactions on Medical Imaging. 34 (6), 1242-1261 (2015).</li>
<li>Kim, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((3D+shape+analysis+of+the+brain%27s+third+ventricle+using+a+midplane+encoded+symmetric+template+model%5BTitle%5D)+AND+%22Computer+Methods+and+Programs+in+Biomedicine%22%5BJournal%5D)">3D shape analysis of the brain's third ventricle using a midplane encoded symmetric template model.</a> Computer Methods and Programs in Biomedicine. 129, 51-62 (2016).</li>
<li>Kim, J., Ryoo, H., Valdés Hernández, M. D. C., Royle, N. A., Park, J. Brain Ventricular Morphology Analysis Using a Set of Ventricular-Specific Feature Descriptors. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aKim%2C+J+%22International+Symposium+on+Biomedical+Simulation%22">International Symposium on Biomedical Simulation</a>. , 141-149 (2014).</li>
<li>Valdés Hernández, M. D. C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Hippocampal+morphology+and+cognitive+functions+in+community-dwelling+older+people%3A+the+Lothian+Birth+Cohort+1936%5BTitle%5D)+AND+%22Neurobiology+of+Aging%22%5BJournal%5D)">Hippocampal morphology and cognitive functions in community-dwelling older people: the Lothian Birth Cohort 1936.</a> Neurobiology of Aging. 52, 1-11 (2017).</li>
<li>Lee, P., Ryoo, H., Park, J., Jeong, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Morphological+and+Microstructural+Changes+of+the+Hippocampus+in+Early+MCI%3A+A+Study+Utilizing+the+Alzheimer%27s+Disease+Neuroimaging+Initiative+Database%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Clinical+Neurology%22%5BJournal%5D)">Morphological and Microstructural Changes of the Hippocampus in Early MCI: A Study Utilizing the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative Database.</a> Journal of Clinical Neurology. 13 (2), 144-154 (2017).</li>
<li>Cox, S. R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Associations+between+hippocampal+morphology%2C+diffusion+characteristics%2C+and+salivary+cortisol+in+older+men%5BTitle%5D)+AND+%22Psychoneuroendocrinology%22%5BJournal%5D)">Associations between hippocampal morphology, diffusion characteristics, and salivary cortisol in older men.</a> Psychoneuroendocrinology. 78, 151-158 (2017).</li>
<li>Sled, J. G., Zijdenbos, A. P., Evans, A. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+nonparametric+method+for+automatic+correction+of+intensity+nonuniformity+in+MRI+data%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Transactions+on+Medical+Imaging%22%5BJournal%5D)">A nonparametric method for automatic correction of intensity nonuniformity in MRI data.</a> IEEE Transactions on Medical Imaging. 17 (1), 87-97 (1998).</li>
<li>Tustison, N. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((N4ITK%3A+improved+N3+bias+correction%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Transactions+on+Medical+Imaging%22%5BJournal%5D)">N4ITK: improved N3 bias correction.</a> IEEE Transactions on Medical Imaging. 29 (6), 1310-1320 (2010).</li>
<li>Zhang, Y., Brady, M., Smith, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Segmentation+of+brain+MR+images+through+a+hidden+Markov+random+field+model+and+the+expectation-maximization+algorithm%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Transactions+on+Medical+Imaging%22%5BJournal%5D)">Segmentation of brain MR images through a hidden Markov random field model and the expectation-maximization algorithm.</a> IEEE Transactions on Medical Imaging. 20 (1), 45-57 (2001).</li>
<li>Wardlaw, J. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Brain+aging%2C+cognition+in+youth+and+old+age+and+vascular+disease+in+the+Lothian+Birth+Cohort+1936%3A+rationale%2C+design+and+methodology+of+the+imaging+protocol%5BTitle%5D)+AND+%22International+Journal+of+Stroke%22%5BJournal%5D)">Brain aging, cognition in youth and old age and vascular disease in the Lothian Birth Cohort 1936: rationale, design and methodology of the imaging protocol.</a> International Journal of Stroke. 6 (6), 547-559 (2011).</li>
<li>Morey, R. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+comparison+of+automated+segmentation+and+manual+tracing+for+quantifying+hippocampal+and+amygdala+volumes%5BTitle%5D)+AND+%22NeuroImage%22%5BJournal%5D)">A comparison of automated segmentation and manual tracing for quantifying hippocampal and amygdala volumes.</a> NeuroImage. 45 (3), 855-866 (2009).</li>
<li>Boccardi, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Survey+of+protocols+for+the+manual+segmentation+of+the+hippocampus%3A+preparatory+steps+towards+a+joint+EADC-ADNI+harmonized+protocol%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Alzheimer%27s+Disease%22%5BJournal%5D)">Survey of protocols for the manual segmentation of the hippocampus: preparatory steps towards a joint EADC-ADNI harmonized protocol.</a> Journal of Alzheimer's Disease. 26 (s3), 61-75 (2011).</li>
<li>Winterburn, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((High-resolution+In+Vivo+Manual+Segmentation+Protocol+for+Human+Hippocampal+Subfields+Using+3T+Magnetic+Resonance+Imaging%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Visualized+Experiments%22%5BJournal%5D)">High-resolution In Vivo Manual Segmentation Protocol for Human Hippocampal Subfields Using 3T Magnetic Resonance Imaging.</a> Journal of Visualized Experiments. (105), e51861(2015).</li>
<li>MacLullich, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Intracranial+capacity+and+brain+volumes+are+associated+with+cognition+in+healthy+elderly+men%5BTitle%5D)+AND+%22Neurology%22%5BJournal%5D)">Intracranial capacity and brain volumes are associated with cognition in healthy elderly men.</a> Neurology. 59 (2), 169-174 (2002).</li>
<li>Gower, J. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Generalized+Procrustes+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22Psychometrika%22%5BJournal%5D)">Generalized Procrustes analysis.</a> Psychometrika. 40 (1), 33-51 (1975).</li>
<li>Lorensen, W. E., Cline, H. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Marching+cubes%3A+A+high+resolution+3D+surface+construction+algorithm%5BTitle%5D)+AND+%22ACM+Siggraph+Computer+Graphics%22%5BJournal%5D)">Marching cubes: A high resolution 3D surface construction algorithm.</a> ACM Siggraph Computer Graphics. , 163-169 (1987).</li>
</ol>

著者らは、利益相反がないことを宣言する。

要約すると、(1)開いたツール(2)変形可能なテンプレートモデルを用いた個々の形状再構成を用いたMR画像セグメンテーション、(3)定量形状差など、脳構造の形状解析のためのソフトウェアパイプラインについて説明した。テンプレートモデルとの推移的形状対応による測定。誤発見率(FDR)補正下での統計的分析は、神経病理学的プロセスに関連する脳構造の形態学的変化の有意性を調べるために形状変形を用いて行われる。
モデリング パイプラインは、社内ツールを内部的に使用して、サブジェクト イメージからテンプレート モデルを構築します。テンプレート構築の手順は次のとおりです: (i) 被験者画像の反復的な配置を介してグループ平均マスクを計算し、各反復で進化する平均画像にします。(ii) マーチングキューブ法20を使用して、平均マスクから 3D サーフェス メッシュを生成します。(iii) ACVD ツール<a href="https://www.creatis.insa-lyon.fr/site/en/acvd.html" target="_blank">...

脳構造の形状解析は、神経変性疾患や老化1などの病理学的過程下での形態変化を調べる好ましいツールとして浮上している。1)医療画像から標的構造の境界を正確に線分化し、2)3D表面メッシュの形でターゲット形状を再構築し、3)形状パラメータ化または表面登録を介して個々の形状モデル間の被験者間通信を構築し、4)個人またはグループ間の地域形状の違いを定量的に評価する。過去数年間で, これらの各ステップの神経イメージング研究で多くの方法が導入されています。.しかし、この分野では目覚ましい発展を遂げながらも、研究にすぐに当てはまる枠組みはあまりありません。この記事では、カスタム形状モデリングツールと一般に公開されている画像セグメンテーションツールを使用した脳構造の形状解析の各ステップについて説明します。
ここでは、成人対照患者とアルツハイマー病患者のデータセットを用いた左右海馬の形状解析を通じた脳構造の形状解析フレームワークを示す。海馬の萎縮は、神経変性疾患2、3、4において重要な画像バイオマーカーとして認識される。形状解析フレームワークでは、ターゲット構造のテンプレートモデルと、形状モデリングプロセスでテンプレートからイメージへの変形可能な登録を採用しています。テンプレート モデルは、母集団内のターゲット構造の一般的な形状特性をエンコードし、テンプレート モデルとの推移的な関係を通じて個々のモデル間の形状差を定量化するためのベースラインも提供します。テンプレートから画像への登録では、テンプレートモデル5、6、7におけるポイント分布の歪みを最小限に抑えながら、テンプレートモデルを個々の画像のターゲット構造に適合させるラプラシアン表面変形法を開発しました。提案されたフレームワークの実現可能性および堅牢性は、認知老化8、軽度認知障害9の早期発見、および脳構造変化とコルチゾールレベル10との関連を探索する最近の神経イメージング研究において検証されている。このアプローチにより、図形モデリングと解析方法を使用して、さらなる神経イメージング研究を容易に行うことができます。

脳構造の3次元形状モデリングと解析

Three-Dimensional Shape Modeling and Analysis of Brain Structures

脳構造の統計的形状解析は、その構造変化と病理学的プロセスとの関連を調べるために用いられてきた。正確で堅牢な形状モデリングとグループワイズ解析のためのソフトウェアパッケージを開発しました。ここでは、個々の3D形状モデリングから定量的なグループ形状解析まで、形状解析のパイプラインを紹介します。また、オープンソフトウェアパッケージを使用した前処理とセグメンテーションの手順についても説明します。この実用的なガイドは、研究者が脳の構造に関する3D形状解析の時間と労力を節約するのに役立ちます。

ここで説明する形状モデリングプロセスは、加齢6、8、10およびアルツハイマー病5、9に関する様々な神経イメージング研究に採用されている。特に、この形状モデリング法は、654人の被験者8の高齢化集団に対する海馬の形状解析においてその精度と感度を示した。ソフトウェアと一般に公開されているソフトウェア、ShapeWork、LDDMM-TI、および SPHARM-PDM の定量的分析は、ここで5を見つけることができます。表1、 表2および表 4では、MR 画像前処理から脳セグメンテーシ...

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。

Statistical shape analysis of brain structures has been used to investigate the association between their structural changes and pathological processes. ...

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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神経科学

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現在のプロトコルは(Sの魔女- H2O2 -抗原 Retrieval - 2,2'...

大規模ヒト脳イメージングにおけるライトシート蛍光顕微鏡のための光学的透明化と標識

この論文では、磁気共鳴画像法(MRI)スキャンに基づく非ヒト霊長類の脳神経外科計画の自動化プロセスについて概説します。これらの技術は、プログラミングおよび設計プラットフォームの手順ステップを使用して、NHP用にカスタマイズされたインプラント設計をサポートします。その後、3次元(3D)印刷された実物大の解剖学的モデルを使用して、各コンポーネントの有効性を確認できます。...

非ヒト霊長類のための神経インプラント設計ツールボックス

ここでは、マイクロコンピューター断層撮影法に基づく方法で、マウスの頭蓋顎顔面骨の3Dモデルをセグメント化して測定する方法について詳しく説明します。これにより、現在の方法よりもマウスの頭蓋顎顔面骨の発達をより適切に評価できます。...

3次元マイクロコンピュータ断層撮影法によるマウス頭蓋顎顔面奇形の解析

学ぶ 脳MRI画像から海馬のセグメンテーションと3D形状モデリング手法。オープンソースソフトウェアと自動化パッケージを用いて、個別および集団の脳形状解析と統計的変動分析を行う計算的手法です。

脳構造の3次元形状モデリングと解析

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