Name: 지역 Gyrification 인덱스를 계산하기위한 단계별 자습서 : MR 이미지에서 두피 접기를 측정하는 방법 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2012-01-02T13:00:00.000+00:00
Duration: 9 min 57 s
Description: 배우세요 뇌 MRI 기반 피질 주름 정량화 방법을 FreeSurfer 소프트웨어와 형태학적 폐쇄 알고리즘을 활용하여. 개별 국소 회화 지도를 생성하고 통계적 비교로 발달 이상을 탐지할 수 있습니다.

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스위스 국립 과학 재단 (n은 ° 51AU40_125759)에 의해 재정 -이 연구는 연구에 경쟁력 국립 센터 (NCCR) &quot;정신 질환의 시냅틱 기지 SYNAPSY&quot;에 의해 지원되었다. 지역 Gyrification 지수의 개발은 스위스 국립 연구 기금에서 박사 마리 Schaer (323500-111165)과 닥터 스티븐 Eliez (3200-063135.00 / 1, 3232-063134.00 / 1, PP0033 - 102864 및 32473B하는 보조금에 의해 지원되었다 -121996)과 제네바 - 로잔 대학의 바이오 메디컬 이미징 (CIBM)​​ 센터와 EPFL뿐만 아니라, 기초 Leenaards와 루이스 - Jeantet로. FreeSurfer 소프트웨어의 개발을위한 지원은 연구 자원을위한 국립 센터 (P41 - RR14075 및 NCRR BIRN Morphometric 프로젝트 BIRN002, U24 RR021382), 바이오 메디컬 이미징 및 생물에 대한 국립 연구소 (R01 EB001550, R01EB006758)에 의해 일부로 제공되었습니다 국립 신경 장애 및 뇌졸중 연구소 (R01 NS052585 - 01)뿐만 아니라 정신 질환 및 신경 과학 발견 (마음) 연구소 및 의학 연구에 대한 NIH 로드맵, 그랜트 U54을 통해 국립 보건원에 의해 자금을 의료 영상 컴퓨팅을위한 국민 연합 (NAMIC)의 일부입니다 EB005149. 추가 지원은 엘리슨 의료 재단에 의해 투자 자폐증 &amp; Dyslexia 프로젝트에 의해 제공되었다.

1. 3D 대뇌 피질의 표면을 재구성 위키 (에서 설명한대로 프로토콜의 첫 부분에서는 표준 FreeSurfer 파이프라인을 사용 <a href="http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki">http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki</a> ). 여기에 설명된 명령은 대뇌 피질의 표면 reconstructions를 달성하는 하나의 방법을 설명합니다,하지만 이에 상응하는 명령도 사용할 수 있습니다. <ol class="lalpha"><li> FreeSurfer에 원료 MRI DICOM 가져오기 및 이미지의 품질을 확인 (방향이 올바른지 예를 들어, 충분한 대비와 이미지는 이동되지 않습니다.) 이 프로세스는 다음 명령을 (특정 인스턴스에 적절한 값으로 &lt;...&gt; (포함) 사이의 텍스트를 교체하고, "#"는 의견을 나타냅니다)을 사용합니다 : mksubjdirs <subj_id> # FreeSurfer에서 사용하는 폴더 구조를 만듭니다 CD <subj_id> / MRI는 # 피사체의 MRI를 폴더로 이동 mri_convert - CM <path_to_your_dicom freesurfer mri></path_to_your_dicom> tkmedit <subj_id> 001.mgz는 # 변환된 볼륨을 시각화 </subj_id></subj_id></subj_id></li><li> 3 차원 피질 메쉬 모델 8,9를 만듭니다. 묻힌 sulci의 문제에 대처하기 위해 FreeSurfer 첫 번째는 초기 회색 흰색 표면을위한 시작 지점으로 사용되는 하나의 흰색 물질 볼륨을 만듭니다. 이 표면은 다음 강도의 지역 경사도에 따라 최적화된 추가적인 회색 - CSF 인터페이스 확장됩니다. 정찰 - 모두의 <subj_id> # 피질 표면 재건을 시작 </subj_id> 흰색 (회색 - 흰색 인터페이스) 및 pial (회색 - CSF 인터페이스) 표면 :​​ 재조합 과정의 마지막에는, 두 개의 메쉬의 각 반구에 대해 약 15 포인트로 구성된 모델을 얻을 것이다. 모든 표면과 볼륨이 있도록 기본 공간에 남아 있습니다하는 것이 중요하다 이러한 볼륨, 면적, 두께 또는 gyrification 인덱스로 측정 변형없이 측정할 수 있습니다. </li><li> 이러한 재건 표면의 정확성 확인 : tkmedit <subj_id> T1.mgz? h.pial # 흰색 표면은 녹색으로 중첩과 빨간색 pial 표면이다 </subj_id> 어디 H는 북반구 나타냅니다 : 오른쪽 뇌를 위해 왼쪽 반구와 rh.pial에 대한 lh.pial합니다. 그림 2 (2 버전 : 웹사이트에 대한 영화와 정적 하나에 포함시킬 애니메이션 GIF 이미지)는 FreeSurfer 패키지와 함께 배포되는 "버트"제목에 대한 정확한 흰색과 pial 표면 reconstructions의 예를 보여줍니다. 수동으로 재구성 프로세스의 결과를 수정하는 경우 (FreeSurfer 위키에 대한 자습서를 찾을 수 <a href="http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/FsTutorial/WhiteMatterEdits">http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/FsTutorial/WhiteMatterEdits</a> ,</li></ol> 2. 지역 Gyrification 지수를 계산 : 당신이 당신의 표면을 만족하는 경우, 다음 명령을 사용하여 로컬 Gyrification 인덱스 (L GI) 계산 정찰 - 모든 lgi - S <subj_id></subj_id> 이 명령은 일반적으로 워크 스테이션의 전원에 따라, 한 연구 참가자의 두 반구를 위해 약 3 시간 동안 실행됩니다. 리터 GI 과정의 여러 단계는 그림 overviewed 있습니다. 1. 컴퓨팅 형태학의 마감 작업을 사용하여 외부 표면의 창조와 함께 시작합니다. 이 외부 표면, 표시된? h.pial_outer_smoothed는 더욱 그림 그림이다. 3. 그렇다면, 관심 약 800 중복 원형 영역 바깥쪽 표면에 생성됩니다. 이 지역의 각 하나에, 관심있는 해당 지역은에 정의됩니다pial 표면. 전체 계산이 대뇌 피질 표면의 각 지점에 대한 일리터 GI 값 (반구 회 예 ~ 150,000 값)이있는 개별지도의 창조와 끝납니다. 3. 각 반구에 대한 리터 GI 계산의 결과를 확인 tksurfer <subj_id> ? H pial - 오버레이 <subj_id> / 서핑 /? h.pial_lgi - fthresh 일 </subj_id></subj_id> 리터 GI 값은 대뇌 피질의 표면에 입혔다 있습니다. 어떤 회색 대뇌 피질의 영역을 볼 수 없습니다 : 올바른 내 경험으로 GI 가치는 일반적으로 1 최소 임계값 (옵션 fthresh 포함) 빠른 체크인 수를 설정, 1 5 사이에 구성되어 있습니다. 정확한 개별 결과의 예제는 그림에 표시됩니다. 4. 4. 통계 그룹 비교 목적은 성별의 효과에 대한 제어 및하면서 대뇌 피질의 표면이 지남에 따라 각 정점에서 그룹의 효과를 계량하는 것입니다나이. 당신은 각 정점에서 대뇌 피질의 두께를 비교하려는 경우와 동일한 절차를 수행하기 위해 필요하지만,주는 것인가? h.pial_lgi 대신? h.thickness. 두 옵션은 통계 집단 비교를 계산 가능 : 전통적인 명령은 먼저 나열되며, 그래픽 인터페이스 (Qdec)는 간단히 언급 이후입니다. <ol><li> 그룹 간의 리터 GI 결과를 비교하는 첫 번째 옵션은 아래의 명령을 사용하여, 자세한 내용은에서 구할 수 있습니다 <a href="https://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/FsTutorial/GroupAnalysis">https://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/FsTutorial/GroupAnalysis</a> . <ol class="lalpha"><li> 먼저 입력의 모든 과목을주는 연구 특정 템플릿을 생성해야합니다 : make_average_subject - 과목 <subj_1><subj_2><subj_3> ... </subj_3></subj_2></subj_1> 명령은 위의 '평균'이라는 주제를 생성합니다. 또는 제목 "fsave을 사용할 수 있습니다분노는 "FreeSurfer 배포판의 일부로 배포했습니다. </li><li> 그런 다음 연구에 관련된 과목 (이하 "FreeSurfer 그룹 설명자 파일")의 설명을 포함하는 텍스트 파일을 만듭니다. 당신의 FSGD.txt는 다음과 같이해야합니다 : GroupDescriptorFile 일 그룹 Control_Male 그룹 Control_Female 그룹 Patient_Male 그룹 Patient_Female 변수 연령 입력 <subj_1> Patient_Male 20 입력 <subj_2> Control_Female 23 &lt;...&gt; </subj_2></subj_1></li><li> 각 반구에 대해 다음 명령을 사용하여 평균 피사체의 공간에서 리터 GI 데이터를 Resample : mris_preproc - fsgd의 FSGD.txt - 대상 평균 - 헤미 H - meas pial_lgi - 아웃 h.lgi.mgh </li><li> 노이즈 신호를 줄이기 위해 대뇌 피질의 표면에 데이터를 부드럽게 : mri_surf2surf - 헤미 H -의 평균 - sval h.lgi.mgh - fwhm 10 -? tval h.10.lgi.mgh </li><li> 각 정점의 수준에서 그룹 비교를 계산합니다. 그것에 대해 당신이 FSGD.txt 위에서 설명한의 경우에 대비 텍스트 파일 (예 : 작성해야합니다, "contrast.txt"는 컨트롤과 차이를 계산하는 값 "1 1 -1 -1 0"포함됩니다 ) 나이와 성별에 대한 제어 환자 동안. 마지막으로 비교를 실행합니다 : mri_glmfit - Y h.10.lgi.mgh - fsgd FSGD.txt 자다 - glmdir h.lgi.glmdir - 서핑 평균 H - C contrast.txt </li><li> tksurfer를 사용하여 평균 주제에 결과를 시각화 : tksurfer 평균? H는 높게 다음 오버레이 폴더에있는 sig.mgh 파일로로드? h.lgi.glmdir / contrast.txt / sig.mgh. 옵션 "오버레이를 구성"을 사용하여 당신이 더 이상 잘못된 검색 속도 10을 사용하여 다중 비교에 대한 P 임계값뿐만 아니라 정확한를 수정할 수 있습니다. </li></ol></li><li> 그룹 COM에 대한 대체 옵션parison는 Qdec, FreeSurfer에 구현된 그래픽 사용자 인터페이스를 사용하는 것입니다. 지역 Gyrification 인덱스와 Qdec의 사용은 사전에 원활한 리터 GI 데이터에 의미 : 정찰 - 모든 qcache - 측정 pial_lgi 평균 <your_average_subj> - S <subj_id></subj_id></your_average_subj> Qdec으로 FreeSurfer 그룹 설명자 파일은 같은 나이의 다른 단체와 다른 혼란함을 주죠 변수에 대한 설명을 포함하는 약간 다른 버전, 데이터 테이블 (qdec.table.dat)으로 대체됩니다. Qdec의 활용에 대한 자세한 설명에서 제공됩니다 <a href="http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/FsTutorial/QdecGroupAnalysis">http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/FsTutorial/QdecGroupAnalysis</a> . . 리터 GI가 Qdec에서 종속 변수 목록에 사용할 수없는 경우의, 당신은 홈 디렉토리에있는 Qdecrc 파일에 다음 줄을 추가합니다 : MEASURE1 = pial_lgi </li> &lt;/ 안녕,&gt; 5. 분석 또는 통계 분석은 결국 FreeSurfer 11 통합 피질 parcellation 수준에서 계산된 수 있습니다. 그 목적을 위해, 평균 리터 GI 가치는 각 반구에 대한 관심의 34 gyral 지역에 대한 추출 수 있으며, 이러한 성능은 더욱 서로 다른 그룹 간의 비교할 수 있습니다. 그것이 통계 비교의 양을 제한 등이 소포 - 현명한 분석 (위에서 설명한 것처럼 버텍스 - 현명한 분석에 반대하는) 매력적인 수 있습니다. 그러나 각 지점에서 리터 GI 관심 gyral 지역에서 평균 내 GI도 어느 정도의 관심을 인근 지역에서 gyrification를 반영하므로, 주변의 원형 영역에 gyrification을 quantifies. 마지막으로, 가장 중요한 문제는이 프로토콜 천시 발생 될 수있는 다른 문제에 대한 솔루션에서 설명했지만eeSurfer 또는 리터 GI 처리 FreeSurfer 메일링리스트 (의 아카이브에서 찾을 수 있습니다 <a href="http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/FreeSurferSupport">http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/FreeSurferSupport</a> ). 6. 대표 결과 프로토콜의 섹션 1C에 설명한 바와 같이, 당신은 항상 신중하게 사전 리터 GI 계산하는 대뇌 피질의 표면 재건의 정확성을 확인한다. 전두엽과 후두엽 사이에 스크롤하는 동안, 선박 및 멤브레인이 pial 표면에 포함되지 않은 특정주의를 기울이십시오. 하얀 표면이 정확하게 회색 흰색 인터페이스를 다음 것을 또한 확인하십시오. 올바른 재건의 예제 (전체 볼륨의 애니메이션 GIF 그림 참조) 그림 2에 제공됩니다. 리터 GI 계산의 끝에, 당신은 또한 각 과목 모두 반구에 대한 결과를 확인합니다.1보다 작은 리터 GI 결과와 함께 모든 피질 영역이있을 수 없습니다. 프로토콜과 그림 4의 섹션 3 리터 GI 계산의 출력이 맞다면 정확한 확인하는 방법을 보여줍니다. <img alt="그림 1" src="/files/ftp_upload/3417/3417fig1.jpg" data-altupdatedat="1788238805000" data-alt="그림 1"> 그림 1. 리터 GI 계산의 개요가. 첫째, 3 차원 피질 메쉬 모델은 표준 FreeSurfer 파이프라인을 사용하여 RAW 이미지에서 복원됩니다. 이러한 재건 알고리즘은 묻혀 sulci의 문제를 극복하기 위해 지점을 시작으로 이진 흰색 물질 볼륨을 사용합니다. 대뇌 피질의 메쉬 모델은 일반적으로 약 15 정점을 구성하며 고전적 각 지점에서 대뇌 피질의 두께를 계산하는 데 사용됩니다. 마찬가지로, 지역 Gyrification 지수 (L GI)가 각각의 정점에서 계산됩니다. 그 목적 들어, 외부 표면이 만들어집니다. 그렇다면 관심 해당 원형 영역 외부에 식별매칭 알고리즘을 사용하여 D 대뇌 피질의 표면. 관심 중복 지역, 전 GI의 개별지도의 생성에서 처리 결과를 생성하는 약 800 후. 이러한지도를 쉽게 해석될 수 : 5 의미의 인덱스를보다 대뇌 피질의 표면 주변에 sulci 이내 invaginated 5 시간이있다는 것을 볼 수 피질 표면의 금액, 피질은 주변에 평면 것을 한 의미의 인덱스 . 마지막으로, 통계 그룹 비교는 마찬가지로 대뇌 피질의 두께 비교하기 위해 각 정점의 수준에서 계산됩니다. 그림 1B. 리터 GI의 개인 대뇌 피질의지도.이 작은 영화는 그림과 같이 각 피질 lGI지도의 360도 회전을 보여줍니다. 1. 그것은 높은 GI 리터 값 피질 영역 utero 생활에있는 동안 만들 어질 가장 먼저 접어에 해당하는 점에 유의하는 인상입니다 sylvian 균열 (fissure), 우수한 시간적 고랑과에traparietal의 두뇌의 측면에서 볼 고랑, 그리고 두뇌의 중간보고에 parieto - 후두 고랑이. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/3417/3417fig1B.avi">동영상보기</a> <img alt="그림 2" src="/files/ftp_upload/3417/3417fig2.jpg" data-altupdatedat="1788238805000" data-alt="그림 2"> 그림 2. 적절한 대뇌 피질의 표면 재구성 (한 코로나 섹션)의 예. 재건 프로세스의 종료 후, 대뇌 피질의 표면은 정확하게 전체 대뇌 볼륨에 걸쳐 확인해야합니다. 안쪽 대뇌 피질의 표면 (이미지에 녹색으로 표시된 흰색 표면에) 정확하게 회색 흰색 인터페이스를 따라야합니다. 바깥쪽 피질 표면 선박이나 막의 부분을 포함하지 말아야 (예 : 회색 - CSF 인터페이스는, 여기서 빨간색으로 pial 표면을 표시됨). 지폐, 여기 제시된 예제는 FreeSurfer 패키지와 함께 배포되는 "버트"제목을 사용합니다. 그림 2B. 적절한 대뇌 피질의 표면 reconstru의 예ction (전체 볼륨).이 애니메이션 GIF 이미지는 FreeSurfer와 대부분의 후두 코로나 부분에 가장 전두엽에서 스크롤하여 본 각 코로나 섹션에있는 "버트"제목의 왼쪽 반구의 대뇌 피질의 표면을 보여줍니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/3417/3417fig2B.gif">동영상보기</a> <img alt="그림 3" src="/files/ftp_upload/3417/3417fig3.jpg" data-altupdatedat="1788238805000" data-alt="그림 3"> 그림 3. 리터 GI 과정 (한 코로나 부분)의 일부로 계산 외부 표면의 예. 리터 GI 계산의 첫 번째 단계는 반구를 뒤덮었 외부 표면의 창조이다. 이 표면은 (표시된? FreeSurfer에 h.pial_outer_smoothed) tkmedit를 사용하여 확인하실 수 있습니다. 여기 FreeSurfer와 함께 배포 "버트"제목은 예제로 사용됩니다. 그림 3B. 리터 GI 프로세스 (전체 볼륨)의 일환으로 계산된 외부 표면의 예.이 애니메이션 GIF 이미지로 FreeSurfer에서 tkmedit와 함께 가장 후두 코로나 부분에 가장 전두엽에서 스크롤하여 볼 코로나 각 섹션의 왼쪽 반구의 바깥쪽 표면을 보여줍니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/3417/3417fig3B.gif">보기 영화</a> <img alt="그림 4" src="/files/ftp_upload/3417/3417fig4.jpg" data-altupdatedat="1788238805000" data-alt="그림 4"> 그림 4. FreeSurfer 보입니다로 정확한 리터 GI 출력의 예. 리터 GI와 "버트"제목의 대뇌 피질의 표면에 서로 다른 방향은 가치 입혔다. 색상 코드는 FreeSurfer에 tksurfer로 본 기본 "열기"오버레이됩니다. 1 최소 임계값을 사용하여 모든 꼭지점이 색해야하며 대뇌 피질의 면적은 AP한다회색 배. 참고의 색상 오버레이는 옵션은 최소 및 최대 값을뿐만 아니라 리터 GI의 전체 분포의 히스토그램도 확인할 수 tksurfer에 "오버레이를 구성"을 사용하여 수정할 수 있습니다. </ol>

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<li>Gold, B. T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Differing+neuropsychological+and+neuroanatomical+correlates+of+abnormal+reading+in+early-stage+semantic+dementia+and+dementia+of+the+Alzheimer+type%5BTitle%5D)+AND+%22Neuropsychologia%22%5BJournal%5D)">Differing neuropsychological and neuroanatomical correlates of abnormal reading in early-stage semantic dementia and dementia of the Alzheimer type.</a> Neuropsychologia. 43, 833-846 (2005).</li>
<li>Salat, D. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Thinning+of+the+cerebral+cortex+in+aging%5BTitle%5D)+AND+%22Cereb.+Cortex%22%5BJournal%5D)">Thinning of the cerebral cortex in aging.</a> Cereb. Cortex. 14, 721-730 (2004).</li>
<li>Schaer, M., Eliez, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Contribution+of+structural+brain+imaging+to+our+understanding+of+cortical+development+process%5BTitle%5D)+AND+%22European+Psychiatry+Reviews%22%5BJournal%5D)">Contribution of structural brain imaging to our understanding of cortical development process.</a> European Psychiatry Reviews. 2, 13-16 (2009).</li>
<li>Shaw, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Neurodevelopmental+trajectories+of+the+human+cerebral+cortex%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Neurosci%22%5BJournal%5D)">Neurodevelopmental trajectories of the human cerebral cortex.</a> J. Neurosci. 28, 3586-3594 (2008).</li>
</ol>

저자는 공개 아무것도 없어.

위의 프로토콜은 대뇌 T1 - 가중 MRI를 기반으로 지역 Gyrification 지수를 측정하고 통계 그룹 비교를 수행하는 방법에 대해 설명합니다. 우리의 방법은 특히 대뇌 피질의 확장 과정에서 초기에 중단을 집중하고 많은 neurodevelopmental 또는 정신과 조건에 특히 관심 등입니다 설계되었습니다. 임상 샘플에서 그룹의 비교의 예제 코드는 Google 그룹 1,12 또는 기타 13-16로 간행물에서 찾을 수 있습니다. 두 개의 매개 변수를 수정할 수 있지만 과정은 완전히 자동화되어에만 실행되는 명령이 필요합니다. 첫 번째 매개 변수를 수정할 내가 GI 계산의 수준에 있습니다 : 관심의 원형 지역의 반경. 반경 적절한 해상도를 유지하면서 한 번에 하나 이상의 고랑을 포함하기 위해 선정되었습니다 25mm로 설정 기본적으로됩니다. 우리의 검증 논문 t에 반경의 효과의 실험이 포함되어 있습니다그 큰 반지름을 보여주...

재질 : FreeSurfer 설치 (와 2GHz 이상 속도의 프로세서와 RAM 4GB의 최소와 유닉스 또는 Mac 워크 스테이션 <a href="http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki">http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki</a> 선호 최신 버전, 그런데 나이 버전 4.0.3 이상). 지역 Gyrification 지수를 계산하기 위해 MATLAB도 (필요 <a href="http://www.mathworks.ch/">http://www.mathworks.com/</a> 이미지 처리 도구와 함께). 데이터 : 양질의 샘플 (높은 해상도, 높은 명암) 대뇌 MRI T1 - 가중치 세트. 과목의 그룹이 선호 연령 및 성별에 대해 일치해야합니다. 대뇌 형태의 정상 간 개인적인 다양성을 감안할 때, 각 그룹에있는 과목의 숫자는 기존의 그룹 차이를 (- 더 이상) 식별하기에 충분해야합니다. 합리적인 최소 샘플 크기는 약 20 과목 것입니다그룹당 (귀하의 그룹이 꽉 성별과 나이에 일치하는 경우 변경의 강도가 큰 경우와 아마 덜 갈 수 있지만). <table border="1"><tbody><tr><td> 장비의 명칭 </td><td> 회사 </td><td> 카탈로그 번호 </td><td> 댓글 </td></tr><tr><td> FreeSurfer </td><td> 바이오 메디컬 이미징, MGH에 대한 Martinos 센터 </td><td></td><td> 4.0.3 이상의 버전 최신 </td></tr><tr><td> Matlab </td><td> Mathworks </td><td></td><td> 이미지 처리 도구 </td></tr></tbody></table>

지역 gyrification 인덱스를 계산하기위한 단계별 자습서 : mr 이미지에서 두피 접기를 측정하는 방법

How to Measure Cortical Folding from MR Images: a Step-by-Step Tutorial to Compute Local Gyrification Index

피질 접는 (gyrification)은이 기간 동안 발생하는 불리한 사건이 어떤 나이에 식별합니다 흔적을 떠날 수 있도록, 인생의 첫 몇 달 동안 결정됩니다. 마찬가지로 최근 Mangin 및 동료 2 검토한 결과 몇 가지 방법 gyrification 다른 특성을 수치 존재합니다. 예를 들어, sulcal morphometry는 3 비대칭성 등 깊이, 길이 또는 간의 반구형의 지표로 형상 설명을 측정하는 데 사용할 수 있습니다. 이러한 기하학적 특성 해석하기 쉽게되는 장점이 있습니다. 그러나, sulcal morphometry는 단단히 sulci 주어진 집합의 정확한 식별에 의존하고 따라서 gyrification의 조각난 설명을 제공합니다. gyrification보다 세밀한 부량은 절대적 의미 곡률은 일반적으로 대뇌 피질의 표면에 4 점 이상의 수천에서 계산됩니다 smoothed 곡률 기반의 측정과 함께 얻을 수 있습니다. 곡률 그러나 straightforwar하지 않습니다curvedness와 생물학적으로 의미가 같은 대뇌 피질의 볼륨이나 표면과 같은 상관 관계를 사이에 직접적인 관계가있다면 그것은 분명 남아으로 D는, 이해하기. 피질 접는의 측정에 의해 제기된 다양한 문제를 해결하기 위해, 우리는 이전에 훌륭한 공간 해상도와 간단한 해석의 지역 gyrification을 계량하는 알고리즘을 개발했습니다. 우리의 방법은 Gyrification 지수 5, 원래 수종에 걸쳐 외피 접는 차이를 평가하는 비교 neuroanatomy에서 사용하는 방법의 영감입니다. 관심 원형 지역에서 볼 수 피질의 금액과 비교 우리 이름 리터 ocal Gyrification 지수 (L GI 1) 우리가 sulcal 주름 이내에 묻힌 피질의 양을 측정의 구현에서는. 피질이 방사형 확장 6까지 주로 자란다는 것은 감안할 때, 우리의 방법은 특히 대뇌 피질의 발달의 조기 결함을 식별하도록 설계되었습니다. 일 년기사는 우리가 세부 이제 자유롭게 FreeSurfer 소프트웨어의 한 부분 (로 배포 지역 Gyrification 지수의 계산을합니다 <a href="http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/">http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/</a> , 바이오 메디컬 이미징을위한 Martinos 센터, 매사 추세츠 종합 병원) . FreeSurfer은 구조적 MRI 데이터 두뇌의 대뇌 피질 표면 자동 재건 도구 세트를 제공합니다. 서브 밀리미터의 정확도로 이미지의 원래 공간에서 추출한 대뇌 피질의 표면은 다음 더욱 리터 GI 계산의 근거로 될 것입니다 외부 표면의 생성에 사용됩니다. 관심 원형 지역은 다음 바깥쪽 표면에 delineated이며, 대뇌 피질의 표면에 관심 해당 지역은 당사 검증 연구 1에서 설명 일치 알고리즘을 사용하여 식별됩니다. 이 과정은 반복에 대한 gyrification의 피질지도의 결과, 대부분의 관심 영역을 중복과 반복입니다R 이후의 통계 비교 (그림 1). 참고의 비슷한 영감과 지역 gyrification의 다른 측정은 각 지점에서 접는 인덱스가 동일한있는 디스크의 지역으로 나누어 구체에 포함되어있는 대뇌 피질 영역의 비율로 계산됩니다 토로와 동료 7, 제안한되었습니다 반경. 두 구현 토로 외로 한 점에서 다릅니다. Euclidian 거리에 기초하고 있으며 우리는 엄격한 측지 알고리즘을 사용하여 관심의 원형 지역에서 뇌 표면에 대뇌 피질의 지역 개방만이 지속적인 패치를 포함 반면에 따라서 대뇌 피질 영역의 불연속 패치를 고려합니다.

모든 연령 측정 gyrification (대뇌 피질의 접힘)는 초기 두뇌 개발에 창문을 나타냅니다. 따라서, 우리는 이전에 북반구 점 이상 수천명의 현지 gyrification를 측정하는 알고리즘을 개발<sup&gt; 1</sup&gt;. 본 논문에서는, 우리는 세부 사항이 지역 gyrification 지수의 계산합니다.

지역 Gyrification 인덱스를 계산하기위한 단계별 자습서 : MR 이미지에서 두피 접기를 측정하는 방법

피질 접힘(뇌회 형성)은 생후 첫 몇 달 동안 결정되므로, 이 시기에 발생하는 부정적인 사건들은 다음과 같은 흔적을 남기게 됩니다...

이 절차의 전반적인 목표는 뇌 MRI를 기반으로 매우 정밀한 해상도로 피질 접힘 또는 자이피케이션(gyrification)을 정량화하는 것입니다. 이는 먼저 free surface 소프트웨어를 사용하여 피질 표면의 정확한 3차원 표현을 생성함으로써 달성됩니다. 두 번째 단계는 형태학적 닫기(morphological closing) 알고리즘을 사용하여 피질 표면에 밀착되어 휘어지는 외부 표면을 구축하는 것입니다.다음으로 외표면에 수백 개의 중첩되는 원형 영역을 생성하고, 이를 각각의 대응하는 피질 영역 패치와 매칭합니다. 그런 다음 각 지점에서 두 대응 영역의 비율을 계산하여 국소화 개별 지도를 생성하며, 이는 이후 서로 다른 진단 그룹 간의 통계적 비교에 사용될 수 있습니다. 결과적으로 성장한 아동, 청소년 또는 성인의 피질 구조를 측정함으로써 생후 첫 몇 달 동안 발생한 비정상적인 피질 발달을 찾아낼 수 있습니다.곡률 기반 또는 세포 형태 기하학적 분석과 같은 기존 기술과 비교하여 이 방법의 주요 장점은, 원형 벽의 제약 없이 해석하기 쉬운 측정을 제공하며 매우 정밀한 해상도를 보여준다는 점입니다. 이 방법은 정신과적 질환이나 신경발달 장애의 발생과 관련된 몇 가지 핵심적인 질문에 답하는 데 도움이 될 수 있습니다. 즉, 피질 접힘이라는 매우 초기 단계의 신경발달 사건이 이후 성인기의 병리 기전 발달에 어떤 영향을 미치는지 이해할 수 있습니다.우리는 수십 년 동안 비교 신경해부학에서 사용되어 온 뇌화 지수(encephalization index)가 구현 방식의 문제점만 극복할 수 있다면 뇌 발달의 매우 강력한 지표가 될 수 있다는 점을 깨닫고 이 기술에 대한 아이디어를 처음 얻었습니다. 이 방법은 저희 그룹의 선임 연구원인 Mari와 Jean Philip Tran 연구실의 선임 연구원인 Mari Ra가 시연할 것입니다. 프로토콜의 이 첫 번째 부분에서는 표준 FreeSurfer 파이프라인을 사용합니다.여기에 상세히 설명된 명령어는 피질 표면 재구성을 달성하는 한 가지 방법을 나타내지만, 원본 MRI DICOM 데이터를 FreeSurfer로 가져오기 위해 동등한 명령어를 사용할 수도 있습니다. 먼저 폴더 구조를 생성하십시오. 다음으로, 해당 피험자의 MRI 폴더로 이동하여 원본 MRI를 FreeSurfer 형식으로 변환하십시오.그 후 변환된 볼륨을 시각화합니다. 방향이 올바른지, 대비가 충분한지, 그리고 이미지가 밀리지 않았는지 확인하여 이미지 품질을 검증하십시오. 다음으로, FreeSurfer를 사용하여 3차원 피질 메시 모델을 생성합니다.이 과정은 몇 시간 동안 진행됩니다. Barrett의 문제를 해결하기 위해, Cellie free surfer는 먼저 단일 백질 볼륨을 생성하며, 이는 나중에 전체 백질 표면의 시작점으로 사용됩니다. 우선, 재구성 과정은 국소 강도 기울기에 따라 회백질 표면을 최적화합니다.그 후, 이 표면을 회색질(gray matter)과 뇌척수액(CSF)의 경계면까지 추가로 확장하여 파일 메쉬 모델(pile mesh model)을 생성합니다. 재구성 과정을 통해 반구당 약 150,000개의 점으로 구성된 두 개의 3D 메쉬 모델이 생성됩니다. 흰색 모델은 회색질-백질 경계면을 나타내며, 파일 모델은 회색질-뇌척수액 경계면을 나타냅니다.모든 표면과 부피는 고유 공간에 있으므로 변형 없이 측정이 가능합니다. 이제 두 표면을 겹쳐서 재구성된 표면들의 정확도를 확인하십시오. 예시에서는 free surfer 패키지로 제공된 피험자의 정렬 상태를 보여줍니다.재구성 과정의 결과를 수동으로 보정하기 위해, 흰색 표면이 회색-흰색 경계면을 정확하게 따르는지 확인하고 혈관과 막이 파일 표면에 포함되지 않도록 하십시오. FreeSurfer 위키의 튜토리얼을 참조하십시오. 표면 설정이 만족스럽다면 국소 회백질 지수(local gyrification index) 또는 LGI를 계산하십시오.이 명령은 일반적으로 한 명의 연구 참여자의 양쪽 뇌 반구에 대해 약 3시간 동안 실행됩니다. 워크스테이션의 성능에 따라, LGI 프로세스는 모폴로지컬 클로징(morphological closing) 연산을 이용해 외면을 생성하는 것으로 시작됩니다. 그 후 외면 위에 약 800개의 중첩되는 원형 관심 영역(region of interest)이 생성됩니다.이러한 각 영역에 대해, 더미 표면에 해당하는 관심 영역(region of interest)이 정의됩니다. 전체 계산 과정은 피질 표면의 각 지점에 대해 하나의 LGI 값을 포함하는 개별 지도의 생성으로 마무리됩니다. 결과적으로 LGI 계산이 끝나면 한쪽 반구당 약 150,000개의 값이 산출됩니다.각 피험자의 양측 반구 모두 FreeSurfer에서 정상인 것으로 확인될 수 있습니다. LGI 값은 일반적으로 1에서 5 사이입니다. 빠른 확인을 위해 최소 임계값을 1로 설정할 수 있습니다.통계적 그룹 비교의 목적은 성별과 연령의 영향을 제어하면서, 피질 표면 단계의 각 정점(vertex)에서 그룹의 효과를 정량화하는 것입니다. 모든 피험자와 입력 데이터를 사용하여 연구 특이적 템플릿(study specific template)을 생성하는 것부터 시작하십시오. 이 명령은 average라는 이름의 피험자를 생성합니다.다음으로, 그룹 간 LGI 결과를 비교하기 위해 기존 명령어를 사용하려면 연구에 참여한 피험자의 정보가 포함된 텍스트 파일을 생성하십시오. 이는 free surfer 그룹 기술 파일(group descriptor file)이라고도 합니다. 그런 다음 각 반구의 평균 피험자 공간에서 LGI 데이터를 다시 샘플링하십시오.신호 대 잡음비를 낮추기 위해 피질 표면의 데이터를 평활화합니다. 이제 각 정점 수준에서 집단 간 비교를 계산합니다. 이를 위해서는 대조 텍스트 파일을 생성해야 합니다.예를 들어, FSG D 텍스트의 경우, 연령과 성별을 통제하면서 대조군과 환자군 사이의 차이를 계산하기 위해 대비 텍스트 파일에 1, -1, 0 값을 포함해야 합니다. 마지막으로 비교 분석을 실행하십시오. 그런 다음, 새로 생성된 데이터 파일을 로드하여 TK surfer를 통해 평균 피험자의 결과를 시각화하십시오.정점별 분석(Vertex wise analysis)은 각 지점에 색상으로 구분된 P 값이 겹쳐져 표시되는 통계 지도를 생성합니다. 이 예시는 주로 뇌의 내측 영역에서 유의미하게 감소한 활성화를 보여줍니다. '오버레이 설정(configure overlay)' 옵션을 사용하여 P 임계값을 추가로 수정하고, 허위 발견율(false discovery rate)을 이용해 다중 비교 보정을 수행할 수 있습니다.Q deck은 이전에 커맨드 라인으로 설명된 바와 같이 FreeSurfer에 구현된 그래픽 사용자 인터페이스입니다. 또한 국소 회백질 위축 지수(localification index)와 함께 Q deck을 사용하려면 연구별 템플릿이 필요합니다. 먼저 LGI 데이터를 평활화(smooth)하십시오. QE는 데이터 테이블 구축을 필요로 합니다.여기에는 서로 다른 그룹에 대한 설명과 연령과 같은 기타 교란 변수가 포함됩니다. Q deck의 종속 변수 목록에 LGI가 없는 경우, 홈 디렉토리에 있는 Q deck RC 파일에 다음 줄을 추가하십시오. Q deck을 사용하면 명령줄(command line)과 정확히 동일한 결과를 얻을 수 있으며, 나아가 Montecarlo 시뮬레이션을 사용하여 다중 비교를 보정할 수 있습니다.국소분화지수(LGI)는 정점(Vertex) 단위 분석을 위해 개발되었으나, 데이터를 더 거시적인 수준에서 평균화하는 것이 유용할 수 있습니다. 탐색적 분석을 위해 FreeSurfer에 통합된 피질 구획화 체계의 34개 뇌회(gyro) 영역에 대한 평균 LGI 값을 추출할 수 있습니다. 이렇게 측정된 값들은 표준 통계 소프트웨어를 사용하여 서로 다른 그룹 간에 비교 분석될 수 있습니다.따라서 필지별 분석은 통계적 비교 횟수를 제한하는 효과적인 방법이 될 수 있습니다. 하지만 각 지점의 LGI는 이미 주변 관심 영역의 층위화를 정량화하고 있습니다. 결과적으로, 주어진 관심 영역 내의 평균 LGI는 인접한 관심 영역의 층위화 정도를 어느 정도 반영할 수 있습니다.FreeSurfer 또는 LGI 처리 중에 발생할 수 있는 문제에 대한 해결 방법은 FreeSurfer 메일링 리스트의 아카이브를 참조하십시오. 본 절차와 더불어 피질 두께 측정이나 T tractography와 같은 다른 방법들을 병행하여 사용할 수 있습니다. 이를 통해 초기 수초화 변화가 향후 피질 발달 또는 백질 경로 발달과 어떻게 연관되는지 확인할 수 있습니다.이 영상을 시청하시면 피질 표면의 3차원 표현을 생성하는 방법, 개별 지도 생성 방법, 그리고 그룹 간 비교를 통해 피질 접힘의 통계적으로 유의미한 퇴행을 검출하는 방법에 대해 충분히 이해하실 수 있을 것입니다.

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Research

연구

JoVE Journal

Medicine

의학

병변 탐색기 (LE)는 알츠하이머 질환과 정상 노인의 구조적 MRI에서 지역 뇌 조직과 피질 hyperintensity 병변 볼륨 측정을 얻기 위해 개발 한 반자동, 이미지 처리 파이프 라인입니다. 정확도 및 높은 수준의 신뢰성을 보장하기 위해, 다음과 LE 서 절차 영상 유도, 표준화 된 프로토콜이다.

병변 탐색기를 정확하고 신뢰할 수있는 MRI 유도 알츠하이머 병의 볼륨 측정 및 일반 노인을위한 영상 유도, 표준화 된 프로토콜

생체 7T 자기 공명 영상 프로토콜이 제시된다 높은 해상도, 사후 인간의 뇌 조직에서 미세 혈관 병리의 MR 유도 하 조직 병리학 적 검증을 수행 할 수 있습니다. 또한, 가이드 라인은 대뇌 피질의 생체 7T에 microinfarcts뿐만 아니라 3T 자기 공명 영상의 평가를 위해 제공됩니다.

고해상도 자기 공명 영상에서 대뇌 피질 Microinfarcts 평가

여기에서는 피질하 구조를 해결하고 생리적 노이즈가 없을 때 LGN의 개별 층을 분해할 수 있는지 테스트하기 위해 등록하고 평균화해야 하는 최소 이미지 수를 결정하는 프로토콜을 제시합니다.

인간 Subcortex의 고해상도 구조 자기 공명 영상<I&gt; 생체</I&gt; 및 사후

이 원고는 백색증과 컨트롤 사이의 광섬유 방사선 (OR) 연결의 차이를 조사하는 데 사용 백질 (WM) 재건에 대한 결정 론적 및 확률 적 알고리즘을 설명합니다. 확률 tractography 더 자세히 신경 섬유의 진정한 과정을 따르지만, 결정적 tractography 두 기술의 안정성 및 재현성을 비교하기 위해 실행되었다.

확산 텐서 영상 및 Tractography를 사용하여 인간의 백색증의 기본 시각 통로에 연결 측정

이 프로토콜의 전반적인 목적은 정확하게 정의 된 3D 인쇄 뇌 홀더 및 슬라이서 박스의 생성을 통해 조직학 섹션 자기 공명 영상 (MRI) 이미지 볼륨을 정렬하는 것이다.

3D 인쇄 기술을 활용하여 조직학과 MRI를 병합하기 : 두뇌를위한 프로토콜 단면

이미징 방법, 방법, 이미징 spatiotemporal fMRI 제한 된 뇌 파 소스 라고 하는 뇌 파 fMRI multimodal 여기 설명 되어 있습니다. 제시 방법 고용 조건에 따라 활성 fMRI 하위 지도, 또는 priors, 공간 특이성을 향상 하 고 잘못 된 결과 제한 하는 방식으로 뇌 파 소스 지역화 가이드.

동시 뇌 파와 기능적 MRI 기록과 동적 대뇌 피 질의 활동 영상에 대 한 통합 분석

이 문서는 포유류 외피가에서 평평된 접선 섹션을 가져오고 피 질 조직화 학적인 사용 모듈과 immunohistochemical 방법을 시각화 하는 상세한 방법론을 설명 합니다.

병합 된 포유류 외피가 대뇌 피 질의 모듈의 시각화

이 기사에서는 두 개의 공간 척도를 연결하는 3D 스캐닝 기술을 사용하여 실험 프로토콜을 소개합니다: MRI에 의해 이미지된 전체 뇌 해부학의 거시적 공간 척도 &gt;100 μm 및 이를 사용하는 뉴런 분포의 현미경 공간 스케일 면역히스토화학 염색 및 다중전극 어레이 시스템 및 기타 방법(~10 μm).

3D 소설 포함 프로토콜에서 마이크로 회로 및 매크로 스케일 뇌 이미지를 연결하는 3D 스캐닝 기술

소뇌 회색 물질 형태 측정을 검사하기 위해 표준화 된 파이프 라인이 제시됩니다. 이 파이프라인은 최적화되고 자동화된 소뇌 파셀레이션을 위한 고해상도의 최첨단 접근 방식과 체적 정량화를 위한 소뇌의 복셀 기반 등록을 결합합니다.

구조적 자기 공명 영상을 사용하여 인간의 소뇌 회색 물질 Morphometry를 검사하기위한 표준화 된 파이프 라인

우리는 일반적으로 사용되는 것보다 더 많은 시야를 활용하여 시각 피질 기능을 매핑하는 기술을 개발했습니다. 이 접근법은 시력 장애 및 안과 질환의 평가를 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

광시야 망막 자극을 이용한 시각 피질의 기능적 자기 공명 영상(fMRI)

배우세요 뇌 MRI 기반 피질 주름 정량화 방법을 FreeSurfer 소프트웨어와 형태학적 폐쇄 알고리즘을 활용하여. 개별 국소 회화 지도를 생성하고 통계적 비교로 발달 이상을 탐지할 수 있습니다.

지역 Gyrification 인덱스를 계산하기위한 단계별 자습서 : MR 이미지에서 두피 접기를 측정하는 방법

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