인간 Subcortex의 고해상도 구조 자기 공명 영상 생체 및 사후

이 실험의 전반적인 목표는 사후 검시와 살아있는 인간 뇌 모두에서 피질하 구조를 해결하고 비교하기 위해 구조적 MRI의 해상도 한계를 테스트하는 것입니다. 우리 연구실의 연구에는 환자 집단 내의 작은 피질하 핵을 연구하는 것이 포함되었습니다. 그들의 작은 크기와 뇌 내의 중복을 감안할 때, 그들은 연구하기 어렵다.

우리는 사후 뇌와 살아있는 인간의 뇌 모두에서 이러한 피질 하부 구조를 해결하는 프로토콜을 개발했습니다. 이 기술의 장점은 스캔 시간이 단축된다는 점이며, 이는 임상 응용 분야에서 유용합니다. MRI 해상도는 노이즈에 의해 제한되므로 최종 해상도가 얼마인지 결정하고 싶었습니다.

가장 큰 소음원, 즉 피험자의 머리 움직임, 맥박 및 호흡이 없는 경우 32채널 헤드 코일이 장착된 3개의 TMRI 스캐너로 이 프로토콜에 설명된 모든 이미징을 획득합니다. 이 비디오에서는 연구 참가자 이미징 세션을 위해 Siemens MAGOME TRIO 3 TMRI 스캐너를 사용하여 단계를 시연합니다. 먼저 MRI 안전성 검사를 실시해야 합니다.

그런 다음 신경 영상 프로토콜의 세부 정보를 검토하고 참가자가 스캔할 수 있도록 설정하는 동안 환자 동의서에 서명하도록 합니다. 귀마개는 참가자의 귀에 삽입됩니다. 그런 다음 머리의 움직임을 최소화하기 위해 패드로 머리를 고정합니다.

사후 뇌로 스캔을 획득할 때 이미징 중에 신경 이미징 전에 뇌가 고정되어 있고 MRI 헤드 코일 안에 맞는 방수 백이나 용기에 들어 있는지 확인하십시오. 뇌간이 스캐너 침대의 발 쪽을 향하도록 하여 Z축이 스캐너의 구멍과 정렬된 헤드 코일에 뇌를 놓습니다. 또한 추가적인 지원을 위해 뇌 주위에 진공 쿠션을 놓으십시오.

스캔하기 전에 왼쪽 상단 모서리에 있는 환자 탭을 선택합니다. 등록 탭을 사용하여 적절한 주제 정보를 입력합니다. 그런 다음 시험 탐색기 탭에서 시험 탭을 클릭합니다.

먼저 새 LOCALIZER 스캔 프로토콜을 만드는 것으로 시작합니다.설정 창에서 routine contrast and resolutions 탭을 사용하여 여기 화면에 표시된 대로 매개변수를 입력합니다. 다음으로, 고해상도 양성자 밀도 가중 스캔을 얻는 데 사용할 새로운 프로토콜을 만듭니다. 여기 화면에 표시된 매개변수를 사용하여 코로나 방향으로 설정합니다.

신호 대 잡음 비율을 최대화하려면 대역폭을 가능한 최소한으로 줄이십시오. 스캔 시간을 줄이려면 시야각이 160mm이고 각각 1mm 두께의 슬라이스 18개를 선택하십시오. 다음으로, 로컬라이저를 통해 양성자 밀도 이미지를 획득하기 위해 슬라이스 선택 상자를 오버레이합니다.

시상(thalamus) 내의 피질하핵(subcortical nuclei)과 주변 구조를 반드시 덮어야 합니다. 그런 다음 피질하 구조의 신뢰할 수 있는 식별을 위해 스캔을 시작합니다. 이러한 매개 변수를 사용하여 5개의 실행을 획득합니다.

사후 뇌 영상을 수행할 때 동일한 스캔 프로토콜에 따라 총 약 3분 동안 단 한 번의 스캔으로 피질하 구조의 신뢰할 수 있는 식별을 관찰할 수 있습니다. 데이터를 분석하려면 무료로 제공되는 FSL 소프트웨어를 사용하십시오. 터미널 창을 열어 시작합니다.

그런 다음 각 양성자 밀도 부피에 대한 스캐너의 원시 DICOM 파일을 멋진 형식으로 변환합니다. 명령줄에서 여기에 명령 장면을 DCM to NII로 입력한 다음 각 이미지의 디렉토리를 입력합니다. 달리다. 다음으로, 원래 양성자 밀도 스캔의 매개변수를 얻습니다.

그런 다음 이러한 매개변수의 복셀 크기의 절반으로 고해상도 빈 이미지 대상 볼륨을 만듭니다. 텍스트 편집기 프로그램에서 이 작업을 수행하려면 먼저 여기에 표시된 대로 ID 매트릭스를 사용하여 변환을 정의하고 identity dot matt라는 텍스트 파일로 저장합니다. 그런 다음 flirt 명령을 사용하여 변환을 적용하고 각 원본 실행을 샘플링하여 총 해상도를 두 배로 늘립니다.

그 결과 10 24 행렬이 생성되고 각 차원에서 복셀 크기가 절반으로 줄어듭니다. 이제 모든 고해상도 이미지를 새 폴더로 이동합니다. 그런 다음 각 참가자에 대해 모든 UPS 샘플링 양성자 밀도 이미지를 단일 4개의 D 파일로 연결합니다.

FSL 병합 명령 모션을 사용하여 이러한 연결된 파일을 수정합니다. URT 명령을 사용하여 4단계 보정을 선택하면 동기화 보간을 추가 최적화 패스로 활용하여 정확도를 높일 수 있습니다. 다음으로, FSL 수학을 사용하여 3D 평균 이미지를 만듭니다.

그런 다음 FSL 보기 명령을 사용하여 최종 결과인 3D 고해상도 이미지를 시각화합니다. 이제 ROI라고도 하는 관심 영역을 만듭니다. FSL 보기를 사용하여 고해상도 이미지를 로드합니다.

그런 다음 도구 탭에서 단일 이미지 탭을 선택하여 도면 ROI에 대한 보기를 확대합니다. 그런 다음 파일 탭을 클릭한 다음 마스크 만들기를 클릭하고 ROI에 선을 긋고 저장합니다. 마지막으로 AF 여드름의 3D 마스크 덤프 명령을 사용하여 방금 생성된 ROI 마스크의 이미지, 강도 및 위치를 추출합니다.

결과는 추가 분석에 사용할 수 있는 텍스트 파일로 출력됩니다. 이 일련의 이미지는 생체 내 뇌와 사후 뇌의 부피 평균을 비교합니다. 참고로, 사후 뇌는 하나의 양성자 밀도 가중 부피에서 피질하 구조의 명확한 경계를 보여주는 반면, 생체 내 뇌에는 최소 5개의 평균 이미지가 필요합니다.이 세부 사항을 제공하기 위해, 생체 내 뇌 이미지의 이 코로나 절편은 LGN 및 기타 피질하 구조의 명확한 묘사를 보여주며, 여기에서 우리는 동일한 세션에서 40개의 양성자 밀도 부피에서 평균화된 동일한 뇌의 또 다른 조각을 볼 수 있습니다. 동일한 이미징 매개변수.

이 사후 뇌 절편은 한 번의 양성자 밀도 부피 스캔으로 획득되었으며 오른쪽 및 왼쪽 LGN을 포함한 피질 하 구조를 명확하게 묘사합니다. 이 슬라이스는 동일한 슬라이스 처방으로 100개의 양성자 밀도 부피에서 평균화된 사후 뇌를 보여줍니다. 확대된 보기는 피질하 구조의 명확한 경계를 보여줍니다.

여기에서 in vivo left 및 right, LGN과 postmortem left and right, LGN에 대한 라인 강도 프로파일을 볼 수 있습니다. 이 라인은 생체 내 최대 평균 40개와 사후 평균 100개에 대한 것입니다. 사후 뇌에서는 생체 내 뇌의 층에 기인할 수 있는 강도의 변화는 없었습니다.

층위에 기인할 수 있는 강도의 변화가 있었습니다. 이 비디오를 시청한 후에는 고위험 솔루션을 얻기 위해 이 최적화된 프로토콜을 따르는 방법을 잘 이해해야 하며, 이 방법을 따르면 피질하 영역의 양성자 밀도 이미지를 임상 환경에 적용하여 제대로 적용하면 살아있는 사람에서 15분 미만, 사후 뇌에서 3분 미만으로 스캔 시간을 줄일 수 있습니다.