Name: 병변 증상 매핑을 위한 MRI 또는 CT에 대한 뇌 경색 세분화 및 등록 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2019-09-25T13:00:00.000+00:00
Duration: 10 min 25 s
Description: 학습하세요 뇌 경색 세분화 및 등록 방법을 통해 병변 증상 매핑을 위한 표준화된 이미지 처리 파이프라인을 구축하는 방법을. CT와 MRI 영상을 활용하여 연구자들이 뇌 기능을 정확하게 국소화할 수 있도록 지원합니다.

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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.

저자는 이해 관계의 충돌을 공개하지 않습니다.

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...

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 데이터의 전처리에 대한 포괄적인 튜토리얼은 부족합니다.
여기에 표준화 된 병변 세분화 및 등록 방법에 대한 완전한 튜토리얼이 제공됩니다. 이 방법은 연구원에게 표준화된 뇌 이미지 처리를 위한 파이프라인과 피해야 할 잠재적인 함정에 대한 개요를 제공합니다. 제시된 이미지 처리 파이프라인은 국제 협력을 통해 개발되었으며 최근에 설립된 Meta VCI 맵 컨소시엄의 프레임워크의 일부로, 그 목적은 다중 센터 병변-증상 매핑 연구를 수행하고 있습니다. 혈관 인지 장애 &amp; www.metavcimap.org&gt;5. 이 방법은 여러 공급업체의 CT 및 MRI 스캔과 이기종 스캔 프로토콜을 모두 처리하여 서로 다른 소스에서 이미징 데이터 세트를 결합하여 처리할 수 있도록 설계되었습니다. 이 프로토콜에 필요한 RegLSM 소프트웨어 및 기타 모든 소프트웨어는 라이센스가 필요한 MATLAB을 제외하고 자유롭게 사용할 수 있습니다. 이 튜토리얼은 뇌 경색의 세분화 및 등록에 초점을 맞추고 있지만,이 이미지 처리 파이프 라인은 백색 물질 과산화 와 같은 다른 병변에도 사용할 수 있습니다6.
LSM 연구를 시작되기 전에 일반적인 개념과 함정에 대한 기본적인 이해가 필요합니다. 몇 가지 상세한 지침과 히치하이커의 가이드를 사용할 수 있습니다1,3,6. 그러나 이러한 리뷰는 뇌 스캔을 적절한 형식으로 수집하고 변환하고 뇌 경색을 분할하고 스캔을 뇌 템플릿에 등록하는 데 관련된 실용적인 단계에 대한 자세한 실습 자습서를 제공하지 않습니다. 본 문서는 이러한 자습서를 제공합니다. LSM의 일반적인 개념은 주제에 대한 추가 읽기를위한 참조와 함께 소개에 제공됩니다.
병변 - 증상 매핑 연구의 일반적인 목표
인지 신경 심리학의 관점에서, 뇌 손상은 특정 인지 과정의 신경 기초를 더 잘 이해하고 뇌의 인지 구조에 대한 보다 완전한 그림을 얻기 위한 모델 조건으로 사용될 수있습니다 1 . 이것은 브로카와 베르니케2와같은 개척자에 의해 19 세기에 사후 연구에서 처음 적용된 신경 심리학의 고전적인 접근입니다. 기능적인 두뇌 화상 진찰의 시대에, 병변 접근은 특정 두뇌 지구에 있는 병변이 작업 성과를 중단한다는 증거를 제공하기 때문에 신경과학에 있는 중요한 공구남아 있습니다, 기능적인 화상 진찰 연구 결과는 두뇌 지구를 설명하는 동안 작업 성능 중에 활성화됩니다. 따라서 이러한 접근 방식은 상호 보완적인 정보를 제공합니다1.
임상 신경학의 관점에서, LSM 연구는 급성 증상 경색, 백색 물질 고열, lacunes, 또는 다른 병변 유형 (예를 들어, 종양)을 가진 환자에서 병변 위치와 인지 기능 사이의 관계를 명확히 할 수 있습니다 ). 최근 연구에 따르면 전략적 뇌 영역에서 이러한 병변은 글로벌 병변 부담2,5,7,8보다인지 능력을 설명하는 데 더 관련이 있는 것으로 나타났다. 이 접근법은 복잡한 장애의 병리생리학에 대한 이해를 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있으며(이 예에서 혈관 인지 장애) 새로운 진단 및 예후 도구를 개발하거나 치료를 지원할 수 있는 기회를 제공할 수 있습니다. 전략2.
LSM은 또한 인식 분야를 넘어서는 응용 분야를 가지고 있습니다. 사실, 임의의 변수는 임상 증상, 바이오마커 및 기능적 결과를 포함하는 병변 위치와 관련될 수 있다. 예를 들어, 최근 연구는 허혈성 뇌졸중10후 기능적 결과를 예측한 경색 위치를 결정했다.
복셀 기반 대 관심 기반 병변 증상 매핑 영역
병변-증상 매핑을 수행하려면 병변을 분할하여 뇌 템플릿에 등록해야 합니다. 등록 절차 도중, 각 환자의 두뇌는 병변 지도에 있는 각 복셀이 동일 해부학을 나타내도록 두뇌 크기, 모양 및 방향에 있는 다름을 정정하기 위하여 공간적으로 정렬됩니다 (즉, 정규화되거나 일반적인 템플릿에 등록) 모든 환자를위한 구조7. 표준 공간에서 여러 유형의 분석을 수행할 수 있으며 여기에 간략하게 요약되어 있습니다.
결핍이 없는 환자에 비해 결핍 환자에서 병변 분포의 차이를 보여주기 위해 조병변-감산 분석을 수행할 수 있습니다. 결과 빼기지도는 적자가 있는 환자에서 더 수시로 손상되고 적자 없이 환자에서 절약되는 지구를 보여줍니다1. 병변 빼기 분석은 특정 기능의 상관 관계로 몇 가지 통찰력을 제공 할 수 있지만, 그것은 통계적 증거를 제공하지 않으며, 샘플 크기가 복셀 기반 병변 - 증상에 대한 충분한 통계 적 힘을 제공하기에 너무 낮을 때 주로 사용된다 매핑.
복셀 계 병변-증상 매핑에서, 병변의 존재와 인지 성능 사이의 연관성은 뇌의 각 개별 복셀 수준에서 결정된다(그림1). 이 방법의 주요 장점은 높은 공간 해상도입니다. 전통적으로 이러한 분석은 여러 테스트에 대한 보정을 보증하고 고려되지 않은 복셀 간 상관 관계로 인한 공간 편향을 도입하는 대량 단변량 접근법에서 수행되었습니다. , 11. 최근 개발 된 접근법은 voxel 상호 상관 관계를 고려합니다 (일반적으로 베이지안 분석13,지원 벡터 회귀4와같은 다변량 병변 - 증상 매핑 방법이라고함) 도 14,또는 다른 기계 학습 알고리즘15)유망한 결과를 보여주고 기존의 방법에 비해 복셀 와이즈 LSM 분석에서 결과의 민감도 및 특이성을 향상시키는 것으로 나타났다. 복셀 와이즈 LSM에 대한 다변량 방법의 추가 개선 및 검증은 지속적인 프로세스입니다. 특정 병변-증상 매핑에 대한 최선의 방법은 병변 분포, 결과 변수 및 방법의 기본 통계 적 가정을 포함한 많은 요인에 따라 달라집니다.
관심 영역(ROI)-기반 병변-증상 매핑에서, 특정 뇌 영역 내의 병변 부담과 인지 성능 사이의 연관성이 결정된다(그림에 대한 비에스브룩등에서 그림 1 참조). 이 방법의 주요 장점은 해부학 적 구조 내에서 누적 병변 부담을 고려한다는 것입니다. 한편, ROI 기반 분석은 영역16의복셀의 서브세트에만 존재하는 패턴을 검출하기 위한 제한된 전력을 가지고 있다. 일반적으로 ROI 기반 병변-증상 매핑은 로지스틱 또는 선형 회귀를 사용하여 수행됩니다. 최근에는 공선성을 더 잘 다루는 다변량 방법이 도입되었습니다(예: Bayesian 네트워크 분석17,지원 벡터 회귀4,18,또는 기타 기계 학습 알고리즘19) 병변- 증상 매핑 연구에서 발견의 특이성을 향상.
환자 선택
LSM 연구에서, 환자는 일반적으로 특정 병변 유형 (예를 들어, 뇌 경색 또는 백색 물질 고혈압)과 진단과 신경 심리적 평가 사이의 시간 간격 (예를 들어, 급성 대 만성 뇌졸중)에 따라 선택됩니다. 최적의 연구 디자인은 연구 질문에 따라 달라집니다. 예를 들어, 인간 뇌의 기능적 구조를 연구할 때, 급성 뇌졸중 환자는 기능적 재구성이 아직 이 단계에서 발생하지 않았기 때문에 이상적으로 포함되는 반면, 만성 뇌졸중 환자는 연구할 때 포함되어야 한다. 인식에 뇌졸중의 장기 효과. 환자 선택의 고려 사항과 함정에 대한 자세한 설명은 다른 곳에서 제공됩니다7.
병변-증상 매핑을 목적으로 하는 뇌 이미지 전처리
일반적인 두뇌 템플릿에 정확한 병변 분할 및 등록은 병변 현상 매핑에 있는 결정적인 단계입니다. 병변의 수동 세분화는 경색7을포함하여 많은 병변 모형을 위한 금 본위제 남아 있습니다. 제공된 것은 급성 및 만성 단계 모두에서 CT 스캔, 확산 가중 이미징 (DWI) 및 유체 감쇠 반전 복구 (FLAIR) MRI 서열에 대한 수동 경색 분절에 대한 기준에 대한 자세한 튜토리얼입니다. 세분화된 경색(즉, 3D 이진 병변 맵)은 모든 주제 간 분석을 수행하기 전에 등록해야 합니다. 이 프로토콜은 다중 센터 설정4에서개발된 등록 메서드 RegLSM을 사용합니다. RegLSM은 CT 및 MRI 모두에 대한 엘라스틱20을 기반으로 하는 선형 및 비선형 등록 알고리즘을 적용하며, CT 스캔21의등록 품질을 향상시키기 위해 특별히 설계된 추가 CT 처리 단계를 적용합니다. 더욱이, RegLSM은 연령별 CT/MRI템플릿(22)에상이한 표적 뇌 템플릿 및 (선택적) 중간 등록 단계를 사용할 수 있다. CT 및 MRI 스캔과 중간 및 대상 뇌 템플릿에 대한 사용자 정의 기능을 모두 처리할 수 있는 가능성으로 RegLSM은 LSM에 매우 적합한 이미지 처리 도구가 됩니다. CT/MRI 스캔을 준비하고 세분화하는 전체 프로세스, 뇌 템플릿 등록 및 수동 교정(필요한 경우)이 다음 섹션에 설명되어 있습니다.
<img alt="뇌 스캔에서 경색 분할, 등록, 병변 오버레이 매핑; 통계 분석 결과." class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59653/59653fig1.jpg" data-altupdatedat="1754922859000" data-alt="Figure 1"> 그림 1: 복셀 계 병변-증상 매핑의 개념에 대한 개략적 그림. 상부는 병변(이 경우 급성 경색)을 분할한 다음 뇌 템플릿(이 경우 MNI-152 템플릿)에 등록하는 것으로 구성된 뇌 이미지 전처리 단계를 보여줍니다. 아래, 동일한 환자의 등록된 이진 병변 맵의 일부가 3D 그리드로 표시되며, 여기서 각 큐브는 복셀을 나타낸다. 99명의 다른 환자의 병변 지도와 함께 취해, 병변 오버레이 지도가 생성됩니다. 각 복셀에 대해, 병변 상태와 인지 성능 사이의 연관성을 결정하기 위해 통계 적 검사가 수행됩니다. 여기에 표시된 카제곱 테스트는 예에 불과하며 모든 통계 검정을 사용할 수 있습니다. 일반적으로 수십만 개의 복셀이 뇌 전체에 걸쳐 테스트되고 여러 비교에 대한 수정이 뒤따릅니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59653/59653fig1large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>

<table><tbody><tr><td>dcm2niix</td><td>해당</td><td></td><td></td></tr> 없음 해당 없음 <tr><td>https://github.com/rordenlab/dcm2niix ITK-SNAP</td><td>해당 없음 해당</td><td>없음 해당 없음</td><td></td></tr><tr><td>MATLAB</td><td>MathWorks</td><td></td><td>버전 2015a 이상</td></tr><tr><td>www.itksnap.org 해당 없음 MRIcron</td><td></td><td>해당 없음 해당 없음</td><td></td></tr><tr><td>https://www.nitrc.org/projects/mricron RegLSM</td><td>해당</td><td></td> 없음 해당 없음 <td></td></tr><tr><td>SPM12b</td><td></td> 무료 다운로드 <td>www.metavcimap.org/support/software-tools 해당 없음 https://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/</td><td></td></tr></tbody></table>

병변 증상 매핑을 위한 mri 또는 ct에 대한 뇌 경색 세분화 및 등록

Brain Infarct Segmentation and Registration on MRI or CT for Lesion-symptom Mapping

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.

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...

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 매핑을 위한 MRI 또는 CT에 대한 뇌 경색 세분화 및 등록

In lesion-symptom mapping (LSM), brain function is inferred by relating the location of acquired brain lesions to behavioral or cognitive symptoms in a ...

병변 증상 매핑은 뇌 병변 환자를 연구하여 뇌 기능을 국소화하는 강력한 도구입니다. 중요한 단계에는 병변 세분화 및 표준 공간에 대한 등록을 포함한 이미지 처리가 포함됩니다. 이 프로토콜은 모든 구조적 이미징 양식과 함께 작동하는 통합 프레임워크를 설명하며, 병변 증상 매핑 연구에 사용하기 위해 표준 공간에서 병변을 일관되게 출력합니다.병변은 과목 전반에 걸쳐 비교를 허용하기 위하여 표준 공간으로 변환되어야 합니다. 각 환자의 뇌는 뇌 크기와 모양의 차이를 교정하기 위해 공간적으로 정렬되어야합니다. 이 방법을 사용하는 동안 서면 지침만 따르기보다는 각 단계를 수행하는 방법을 확인하는 데 도움이 됩니다.또한 뇌 이미지에 대한 좋은 이해가 필요하며 시각적 데모가 유용합니다. 이 프로토콜은 병변 증상 매핑에 필요한 처리 단계를 수행하는 방법을 설명합니다. 병변 맵이 표준 공간에 등록되면 병변 증상 매핑은 대규모 환자 그룹에서 수행 될 수 있습니다.모든 병변 맵이 표준 공간으로 변환되면 각 복셀은 피사체 전체에서 동일한 뇌 영역을 나타냅니다. 이를 통해 통계 적 분석이 수행 될 수 있습니다, 예를 들어, 특정 복셀에 병변의 존재가 인지 적자와 연관되어 있는지 테스트. 허혈성 뇌졸중 환자의 뇌 CT 또는 MRI 스캔을 수집하여 시작합니다.대부분의 스캐너에는 하드 디스크 또는 서버에 복사할 수 있는 DICOM 파일로 스캔이 있습니다. 각 임상 변수에 대해 각 케이스 및 열에 대해 별도의 행을 만들어 데이터 파일에서 임상 변수를 수집합니다. 경색 세분화의 경우, 적어도 뇌졸중 날짜와 이미징 날짜 또는 뇌졸중과 이미징 사이의 시간 간격을 나타내는 변수를 포함합니다.DICOM 이미지를 압축되지 않은 NIfTI 파일로 변환하려면 DICOM-nIfTI 도구를 사용하여 DICOM 파일에 대한 폴더 경로를 사용하여 명령 프롬프트에서 화면에 표시되는 명령을 입력합니다. 폴더 경로가 삽입된 명령의 예를 여기에서 볼 수 있습니다. 이 명령은 실행 파일을 실행하고 선택한 폴더에서 DICOM 이미지를 변환하고 이 폴더에 NIfTI 파일을 저장합니다.마지막으로 NIfTI 파일을 각 케이스에 대한 하위 폴더로 편리한 폴더 구조로 구성한 후 광원 세분화를 시작합니다. 먼저, 뇌졸중 증상이 발병한 후 최소 24시간 후에 스캔이 수행되었는지 확인합니다. 그렇지 않으면 급성 경색은 CT에 표시되지 않거나 부분적으로만 표시되며 스캔을 분할에 사용할 수 없

brain-infarct-segmentation-registration-on-mri-or-ct-for-lesion

Research

연구

JoVE Journal

Behavior

행동

출처: Chaney, A. M., et.al. [11C]DPA-713 허혈성 뇌졸중의 마우스 모델에서.J. Vis. 특급 (2018). 이 비디오는 허혈성 뇌졸중의 마우스 모델에서 신경염증의 생체 내 이미징 기술을 보여줍니다. TSPO 전용 방사성 추적자. 주사 후 방사성 추적자는 외부 미토콘드리아 막에 위치하며 활성화된 면역 세포에서 과발현되는 단백질인 TSPO에 결합합니다. PET/CT 스캐너는 방사성 추적자의 분포를 감지하고 CT 데이터와 함께 등록된 이미지를 생성하여 뇌의 신경염증 부위를 정밀하게 국소화할 수 있습니다.

허혈성 뇌졸중의 마우스 모델에서 경색 형성을 감지하기 위한 TSPO-PET/CT 이미징

쥐 심장의 MRI 및 PET 이미징을 수행하는 방법을 설명합니다. 이 프로토콜은 심근경색 및 심부전 모델에서 치료 효능을 평가하기 위해 맞춤화되었습니다.

심근경색의 마우스 모델에서의 MRI 및 PET

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

정량적 자기 공명 영상 (qMRI) 매개 변수를 이용 하는 뇌졸중의 쥐 모델에서 뇌졸중 발병 시간 추정에 대 한 프로토콜을 설명 합니다. 절차는 급성 뇌졸중 병 변 및 양적 T1 과 T2 (qT1 과 qT2) 이완 시간 선의 타이밍의 묘사에 대 한 MRI 확산을 이용 한다.

영구적인 뇌 허 혈에서 뇌졸중 발병 시간 추정에 대 한 자기 공명 화상 진 찰 프로토콜

양전자 방출 단층 촬영 (PET) 이미징 translocator 단백질 18 kDa (TSPO)의 개발에 neuroinflammation의 동적 역할 및 뇌 질환의 진행을 시각화 하 비-침략 적 수단을 제공 합니다. 이 프로토콜에는 허 혈 성 뇌졸중의 마우스 모델에서 neuroinflammation를 검색 하기 위해 TSPO-애완 동물 및 비보 전 autoradiography를 설명 합니다.

애완 동물 Neuroinflammation [11C] DPA-713을 사용 하 여 허 혈 성 뇌졸중의 마우스 모델에서의 영상

이 프로토콜 구조 T1 가중치 mri 회색 물질 볼륨의 정량화에 대 한 사용할 수 있는 회색 문제 지역 윤곽을 그리 다를 7 다른 자동된 분할 도구를 적용 하는 과정을 설명 합니다.

T1-가중치 MRI 이미지에서 외피 회색 물질의 자동된 분할

다발성 경화증은 치료법이없는 염증성 탈수성 질환입니다. 뇌 조직의 분석은 질병의 발병 기전을 이해하는 중요한 단서를 제공합니다. 여기에서 우리는 클리블랜드 클리닉에서 운영하는 독특한 신속한 부검 프로그램을 통해 수집 된 MS 뇌 조직의 방법론 및 하류 분석에 대해 논의합니다.

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이 프로토콜은 중뇌동맥의 내강 내 폐색을 통한 마우스의 일시적인 국소 대뇌 허혈 모델을 설명합니다. 또한 자기 공명 영상 및 행동 테스트를 사용하여 결과 평가의 예를 보여줍니다.

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