Developing a Cerebral Blood Flow Atlas for Blood Flow Mapping(혈류 매핑을 위한 대뇌 혈류 지도)

초록

출처: Tan, Z., et al., 자기 공명 영상-동맥 스핀 라벨링을 사용한 대뇌 기능 영역 기반 대뇌 혈류 아틀라스의 구성 및 적용.J. Vis. 특급. (2024)입니다.

이 비디오는 자기 공명 영상 또는 MRI-동맥 스핀 라벨링 데이터를 분할된 뇌 영역과 통합하고, 혈류 패턴을 시각화하고, 기능 영역 전반의 혈류 수준을 정량화하여 대뇌 혈류 지도를 구성하는 방법을 보여줍니다.

프로토콜

1. 데이터 수집 및 준비

참고: 매개변수의 분산은 연구 접근 방식의 영향을 받지 않습니다. 디지털 의료 이미징 데이터를 저장하는 데 DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine) 및 NIFTI(Neuroimaging Informatics Technology Initiative) 형식은 모두 디지털 의료 이미징 데이터를 저장하는 데 사용되며, DICOM은 임상 이미징 장치의 일반적인 출력입니다. 그러나 NIFTI 형식은 연구 활동에서 계산 편의를 위해 선호되는 경우가 많습니다. DICOM에서 NIFTI로 변환하는 것은 간단하고 일반적인 방법입니다. 본 연구에서는 확실한 DICOM 데이터를 획득하여 NIFTI 형식으로 변환하였다. 데이터는 1.5 Tesla 자기 공명 영상(MRI) 스캐너를 사용하여 획득했습니다. 본 연구의 교차 이미지 정합 과정에서는 FLAIR(fluid-attenuated inversion recovery) 서열을 주로 사용하여 뇌혈류(CBF) 이미지와 융합했습니다. 본 연구에서 사용된 CBF 아틀라스 도구(Table of Materials)은 상용 소프트웨어이다.

1. 지정된 작업 디렉토리에 데이터를 복사합니다.
   1. 모든 NIFTI 데이터를 사용자 정의 작업 디렉토리에 복사합니다.
      참고: 작업 디렉토리는 MATLAB(Operating System and Matrix Laboratory)에서 동일합니다. 이 연구는 우측 전방 상급(RAS) 방향 표준을 따릅니다.
   2. MATLAB의 현재 작업 디렉토리 내에 있는 데이터가 들어 있는 디렉토리로 이동하고 niftiread 함수를 사용하여 FLAIR 데이터를 작업 공간으로 불러옵니다. size 함수를 사용하여 FLAIR 시퀀스의 치수를 확인합니다. Flair_Slice 명령을 호출하여 FLAIR 시퀀스를 확인합니다(<span style='font-family:Arial,sans-serif;font-size:12pt;font-style:normal;font-variant:normal;text-decoration:none;vertical-align:baseline;white-space:pre-wrap;'그림 1). 다음과 같이 특정 명령을 사용하십시오.
      FLAIR_XLF = niftiread('FLAIR_XFL.nii');
      size(FLAIR_XLF)
      Flair_Slice(FLAIR_XLF);
   3. 참조 그림 1. 아래쪽 스크롤 막대를 사용하여 다른 시퀀스를 빠르게 찾아볼 수 있습니다.
2. CBF의 이미지를 빠르게 확인하십시오.
   1. niftiread 함수를 사용하여 CBF 데이터를 작업 공간으로 로드합니다. size 함수를 사용하여 CBF 염기서열의 차원을 확인합니다. CBF_Slice 명령을 사용하여 CBF 시퀀스를 볼 수 있습니다( 그림 2). 다음과 같이 특정 명령을 사용하십시오.
      CBF_XLF = niftiread('CBF_XFL.nii');
      size(CBF_XLF)
      CBF_Slice(CBF_XLF);
   2. 참조 그림 2. 아래쪽 스크롤 막대를 사용하여 다른 시퀀스를 빠르게 찾아볼 수 있습니다.
      참고: In 그림 2, CBF 값 범위는 일반적으로 0-120mL/100g/min입니다. Figure 2는 색상 맵을 사용하여 다른 색상으로 다른 CBF 수준을 나타냅니다.

2. FLAIR 시퀀스에서 대뇌 기능 영역의 세분화

참고: FLAIR 시퀀스는 구조적 이미징 역할을 하며 뛰어난 병리학적 진단 기능을 제공합니다. 따라서 FLAIR과 CBF의 융합은 클리닉에서 중요한 진단 가치를 지닙니다. 이 연구는 FLAIR 서열에서 주요 대뇌 기능 영역을 분류합니다.

1. 작업 공간에서 FLAIR_Segment 함수를 호출하고 사전 훈련된 3-D U-Net 기반 이미지 분할 프로그램을 실행하여 다음과 같이 대뇌 기능 영역 분할의 삼평면 보기를 자동으로 생성합니다. 그림 3. 그림 3은 별개의 기능 영역을 나타냅니다.
2. 다양한 대뇌 기능 영역을 실시간으로 검사하려면 십자선 상호 작용(Figure 3). 십자선의 중심을 클릭하고 드래그하여 재구성된 뇌 해부학에 대한 임의의 3D 검사를 수행할 수 있습니다.
   참고: GUI in Figure 3 또한 그레이스케일 강도 범위, 대비 및 밝기를 조정할 수 있습니다. 삼면 뷰.
3. 마우스 왼쪽 버튼을 누르고 이미지의 아무 영역이나 드래그하여 밝기와 대비 수준을 실시간으로 수정할 수 있습니다. 마우스 버튼을 놓아 조정을 확인하고 완료합니다.

3. 대뇌 기능 영역에 걸친 CBF 분포의 삼평면도

참고: 다양한 대뇌 기능 영역에 걸친 CBF 분포를 조사하면 환자 상태에 대한 정확한 임상적 판단이 용이해집니다. <span style='font-family:Arial,sans-serif;font-size:12pt;font-style:normal;font-variant:normal;text-decoration:none;vertical-align:baseline;white-space:pre-wrap;'그림 3, CBF 염기서열에서 정확한 CBF 값을 통합하고 이를 삼중 평면 보기로 표시하면 의사가 종합적으로 검사할 수 있습니다.

1. call the CBF_triplanar span style='font-family:Arial,sans-serif;font-size:12pt;font-style:normal;font-variant:normal;text-decoration:none;vertical-align:baseline;white-space:pre-wrap;'>그림 4, 기능 영역 간의 CBF 공간 분포를 표시합니다. 관심 영역의 CBF 분포를 검사할 수 있도록 십자선을 이동합니다.
2. GUI의 오른쪽 상단 모서리에 있는 Data Tips 버튼을 클릭하여 임의의 위치에 CBF 값을 표시합니다.
3. 마우스 왼쪽 버튼을 누르고 이미지의 아무 영역이나 드래그하여 밝기와 대비 수준을 실시간으로 수정할 수 있습니다. 마우스 버튼을 놓아 조정을 확인하고 완료합니다.

4. 주요 대뇌 기능 영역을 가로지르는 CBF 아틀라스

참고: 서로 다른 기능 영역에 걸쳐 CBF 확률 분포를 정규화하면 대뇌 기능 영역 CBF Atlas가 생성되어 대상의 대뇌 기능 영역에 걸쳐 CBF 수준을 표현합니다.

1. CBF_Atlas 함수를 호출하여 그림 4 CBF Atlas로 (그림 5).
   참고: In 그림 5, x축은 서로 다른 대뇌 기능 영역을 나타내고 y축은 서로 다른 CBF 수준을 나타냅니다. 다른 색상은 다른 확률 수준을 나타냅니다(색상이 빨간색일수록 더 많은 복셀이 존재함).
2. 부분 이미지의 크기를 조정하려면 Figure <span style='font-family:Arial,sans-serif;font-size:12pt;font-style:normal;font-variant:normal;text-decoration:none;vertical-align:baseline;white-space:pre-wrap;'>5.
   참고: 곡선 Figure 5 지역 간에 평균 CBF를 연결합니다.

결과

재료

이 논문에 사용된 재료 목록

이름	회사	카탈로그 번호	댓글
CBF 아틀라스	지능형 엔트로피	CBF 아틀라스 V1.0	Beijing Intelligent Entropy Science & Technology Co Ltd. 갑상선 질환 모델링
MATLAB	매스웍스	2023B	컴퓨팅 및 시각화
MRI 장치	지멘스{{TAG_ 34}}	암리아 1.5 T	MRI 스캐너