여기에 제공된 개방형 이미지 처리 파이프라인은 병변 증상 매핑을 위한 실용적인 자습서입니다. CT/MRI의 수동 경색 세분화부터 표준 공간에 대한 후속 등록에 이르기까지 각 처리 단계에 대해 실용적인 권장 사항 및 예시사례가 있는 그림에 대한 단계별 연습이 제공됩니다.
여기에 제공된 개방형 이미지 처리 파이프라인은 병변 증상 매핑을 위한 실용적인 자습서입니다. CT/MRI의 수동 경색 세분화부터 표준 공간에 대한 후속 등록에 이르기까지 각 처리 단계에 대해 실용적인 권장 사항 및 예시사례가 있는 그림에 대한 단계별 연습이 제공됩니다.
병변-증상 매핑(LSM)에서 뇌 기능은 후천성 뇌 병변의 위치를 환자 그룹에서 행동 또는 인지 증상과 연관시킴으로써 유추됩니다. 최근 뇌 영상 및 이미지 처리가 발전함에 따라 LSM은 인지 신경 과학에서 인기있는 도구가되었습니다. LSM은 다양한 인지 및 비인지 기능에 대한 인간의 뇌의 기능적 아키텍처에 대한 기본적인 통찰력을 제공할 수 있습니다. LSM 연구 를 수행하기에 중요한 단계는 환자의 큰 그룹의 뇌 스캔에 병변의 세분화및 일반적인 입체 공간 (또한 표준 공간 또는 표준화 된 뇌 템플릿이라고도) 각 스캔의 등록입니다. 여기에 설명된 개방형 액세스, LSM목적을 위한 경색 세분화 및 등록을 위한 표준화된 방법뿐만 아니라 예시적인 사례를 기반으로 한 상세하고 실습적인 연습입니다. CT 스캔 및 DWI 또는 FLAIR MRI 서열에 대한 뇌 경색의 수동 세분화에 대한 포괄적 인 튜토리얼이 제공됩니다, 다른 스캔 유형에 대한 경색 식별 및 함정에 대한 기준을 포함. 등록 소프트웨어는 이기종 수집 매개 변수로 CT 및 MRI 데이터를 처리하는 데 사용할 수있는 여러 등록 체계를 제공합니다. 이 등록 소프트웨어를 사용하고 시각적 품질 검사 및 수동 수정(경우에 따라 필요한 경우)을 수행하는 방법에 대한 자습서가 제공됩니다. 이 접근법은 연구자들이 LSM 연구를 수행하는 데 필요한 뇌 이미지 처리의 전체 프로세스에 대한 프레임워크를 제공합니다.
병변-증상 매핑(LSM)은 병변 행동 매핑이라고도 하며, 인간의뇌의기능적 구조를 연구하기 위한 중요한 도구1. 병변 연구에서, 뇌 기능은 후천성 뇌 병변 환자를 연구하여 유추되고 국소화됩니다. 신경 학적 증상을 19 세기에 수행 된 특정 뇌 위치에 연결하는 첫 번째 사례 연구는 이미 언어와 다른 여러 인지 과정의 해부학 적 상관 관계에 대한 근본적인 통찰력을 제공2. 그러나, 신경 해부학 인식 및 다른 뇌 기능의 많은 측면의 상관 관계는 애매 남아. 지난 수십 년 동안, 개선 된 구조적 뇌 이미징 방법과 기술 발전은 높은 공간 해상도 (즉, 개별 복셀 또는 관심있는 특정 피질 / 피질 영역의 수준에서) 생체 내 LSM 연구에서 대규모를 가능하게했다1 ,2. 이러한 방법론적 진보를 통해 LSM은 인지 신경 과학에서 점점 더 대중적인 방법이 되었으며 인식 및 신경 학적 증상의 신경 해부학에 대한 새로운 통찰력을 지속적으로 제공합니다3. 모든 LSM 연구에서 중요한 단계는 병변의 정확한 세분화및 뇌 템플릿에 등록하는 것입니다. 그러나 LSM을 목적으로 뇌 이미징 데....
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1. 스캔 및 임상 데이터의 수집
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CT에 대한 뇌 경색 세분화의 예시 사례(그림 3),DWI(그림 5),및 FLAIR(그림 6)이미지, 및 MNI-152 템플릿에 대한 후속 등록이 여기에 제공된다. 도 3B 및 도 5C에 도시된 등록 결과는 심실의 전두엽 경적 근처에 정렬 불량이 있었기 때문에 완전히 성공하지 못했다. 이러한 실패한 등록의 등록 된 병변지도는 수동으로 수정되었으며 그 결과는 그림에 표시됩니다. 이 수동 보정 후에, 이 3개의 예시적인 케이스의 각각의 병변 지도는 네이티브 공간에 있는 경색의 정확한 표현이고, 병변 지도는 후속 병변 현상 매핑을 위해 이용될 준비가 되어 있습니다. 그림 6C.......
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LSM은 인간의 뇌의 기능적 구조를 연구할 수 있는 강력한 도구입니다. 어떤 병변 현상 매핑 연구 결과에 있는 결정적인 단계는 화상 진찰 데이터의 전처리, 병변의 분할 및 두뇌 템플릿에 등록입니다. 여기에서, 우리는 병변 현상 매핑의 목적을 위한 병변 분할 및 등록을 위한 표준화한 파이프라인을 보고합니다. 이 방법은 자유롭게 이용 가능한 이미지 처리 도구를 사용하여 수행할 수 있고, CT 및 구조적 MRI 스캔을 모두 처리하는 데 사용될 수 있으며, 병변-증상 매핑 분석을 위한 이미징 데이터를 준비하는 전체 프로세스를 다룹니다.
병변-증상 매핑을 위한 두뇌 화상 진찰 데이터를 처리하기에 있는 첫번째 중요한 단계는 병변 분할입니다. 이 프로토콜은 경색 묘사에 대한 기준, 몇 가지 예 및 정확하고 재현 가능한 세분화를 용이하게하기 위한 함정을 포함한 자세한 자습서를 제공합니다. 프로토콜에 기재된 바와 같이 표 1에요약된 바와 같이, 각 스캔 유형은 경색.......
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저자는 이해 관계의 충돌을 공개하지 않습니다.
비스브룩 박사의 작품은 위트레흐트 대학 의료 센터의 뇌 센터 루돌프 매그너스의 젊은 인재 펠로우십에 의해 지원됩니다. 이 작품과 메타 VCI지도 컨소시엄은 Vici Grant 918.16.616에 의해 지원됩니다 ZonMw에서, 네덜란드, 건강 연구 및 개발을위한 조직, 게르트 얀 비셀에. 저자는 인물 중 하나에 사용 된 스캔을 공유 한 탄자 C.W. Nijboer 박사에게 감사드립니다.
....액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.
| 이름 | 회사 | 카탈로그 번호 | 댓글 |
|---|---|---|---|
| dcm2niix | 해당 | ||
| https://github.com/rordenlab/dcm2niix ITK-SNAP | 해당 없음 해당 | 없음 해당 없음 | |
| MATLAB | MathWorks | 버전 2015a 이상 | |
| www.itksnap.org 해당 없음 MRIcron | 해당 없음 해당 없음 | ||
| https://www.nitrc.org/projects/mricron RegLSM | 해당 | ||
| SPM12b | www.metavcimap.org/support/software-tools 해당 없음 https://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/ |
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