Hoge-resolutie structurele Magnetic Resonance Imaging van de Human subcortex In Vivo En Postmortem
December 30th, 2015
Hier presenteren we een protocol om het minimale aantal beelden te bepalen dat geregistreerd en gemiddeld moest worden om subcorticale structuren op te lossen en te testen of de individuele lagen van de LGN op te lossen waren bij afwezigheid van fysiologische ruis.
Het algemene doel van dit experiment is om de resolutiegrenzen van structurele MRI te testen om subcorticale structuren in zowel de postmortem als levende menselijke hersenen op te lossen en te vergelijken. Onderzoek in ons lab heeft betrekking op het bestuderen van de kleine subcorticale kernen binnen patiëntenpopulaties. Gezien hun kleine omvang en duplicatie in de hersenen, zijn ze moeilijk te bestuderen.
We hebben een protocol ontwikkeld dat deze subcorticale structuren in zowel postmortem als levende menselijke hersenen oplost. Het voordeel van deze techniek is de vermindering van de scanduur, wat nuttig is in klinische toepassingen. MRI-resolutie wordt beperkt door ruis, dus we wilden bepalen wat de uiteindelijke resolutie zou zijn.
In afwezigheid van de grootste bronnen van ruis, namelijk hoofdbeweging van het onderwerp, puls en ademhaling. Verkrijg alle beschreven beeldvorming met een drie TMRI-scanner uitgerust met een 32-kanaals hoofdspoel. In deze video worden stappen gedemonstreerd met behulp van een Siemens MAGOME TRIO drie TMRI-scanner voor beeldvormingssessies van studie deelnemers. Zorg ervoor dat u eerst een MRI-veiligheidsscreening uitvoert.
Bekijk vervolgens de details van het neuroimaging protocol en laat ze een patiënt toestemmingsformulier ondertekenen terwijl u de deelnemer klaarmaakt voor scannen. Oordoppen worden in de oren van de deelnemer geplaatst. Zet vervolgens hun hoofd vast met pads om hoofdbeweging te minimaliseren.
Tijdens het beeldvormen bij het verkrijgen van scans met een postmortem hersenen, zorg ervoor dat de hersenen vastzitten voorafgaand aan neuroimaging en zich in een waterdichte zak of container bevinden die past binnen de MRI-hoofdspoel. Plaats de hersenen in de hoofdspoel met de Z-as uitgelijnd met de boring van de scanner met de hersenstam naar het voeteneinde van de scannerbank gericht. Plaats ook vacuümkussens rond de hersenen voor extra ondersteuning.
Voor het scannen, selecteert u het patiënttabblad in de linkerbovenhoek. Gebruik het registratietabblad om de juiste onderwerpinformatie in te vullen. Klik vervolgens op het onderzoekstabblad in het onderzoeksverkennertabblad.
Begin met het maken van een nieuw LOCALIZER-scanprotocol. Gebruik in het instellingsvenster het routine contrast en resoluties tabblad om de parameters in te voeren zoals hier op het scherm te zien is. Maak vervolgens een nieuw protocol dat zal worden gebruikt voor het verkrijgen van de hoogwaardige protondichtheid gewogen scans. Stel dit in de coronale oriëntatie in met behulp van de parameters die hier op het scherm te zien zijn.
Verminder de bandbreedte tot het minimum mogelijk om de signaal-ruisverhouding te maximaliseren. Om de scanduur te verkorten, kies 18 plakken van elk één millimeter dik met een veld van zicht van 160 millimeter. Plaats vervolgens het slice-selectievakje voor het verkrijgen van de protondichtheidbeelden over de localizer.
Zorg ervoor dat de subcorticale kernen binnen de thalamus evenals omliggende structuren worden bedekt. Start vervolgens de scan voor betrouwbare identificatie van subcorticale structuren. Verkrijg vijf runs met deze parameters.
Bij het uitvoeren van postmortem hersenbeeldvorming, kan betrouwbare identificatie van subcorticale structuren worden waargenomen in slechts één scan met een totale duur van ongeveer drie minuten volgens hetzelfde scanprotocol. Gebruik de gratis beschikbare FSL-software om de gegevens te analyseren. Begin met het openen van een terminalvenster.
Converteer vervolgens de ruwe DICOM-bestanden van de scanner voor elk protondichtheidvolume naar een handig formaat. Typ in de opdrachtregel de opdracht die hier wordt gezien, DCM naar NII, gevolgd door de directory van elk afbeelding. Uitvoeren. Verkrijg vervolgens de parameters van de oorspronkelijke protondichtheidscan.
Maak vervolgens een hoge resolutie lege doelvolume met de helft van de voxelgrootte van deze parameters. Om dit in elk teksteditorprogramma te doen, definieer eerst de transformatie met behulp van een identiteitsmatrix zoals hier te zien is en sla het op als een tekstbestand met de naam identity dot matt. Gebruik vervolgens de flirt-opdracht om de transformatie toe te passen, waarbij elk originele run wordt bemonsterd om de totale resolutie te verdubbelen.
Dit resulteert in een 10 24 matrix en halvering van de voxelgrootte in elke dimensie. Verplaats nu alle hoge resolutieafbeeldingen naar een nieuwe map. Vervolgens voor elke deelnemer, concateneer alle UPS bemonsterde protondichtheidafbeeldingen in een enkele vier D-bestand.
Gebruik de FSL merge commando motion om deze geconcateneerde bestanden te corrigeren. Gebruik de URT-opdracht om een correctie in vier fasen te selecteren, die sync-interpolatie gebruikt als een verdere optimalisatiepassage voor grotere nauwkeurigheid. Maak vervolgens de 3D gemiddelde afbeelding met behulp van FSL maths.
Visualiseer vervolgens het uiteindelijke resultaat, 3D hoge resolutiebeeld, met behulp van de FSL view-opdracht. Maak nu regio's van interesse, ook wel ROI's genoemd. Gebruik FSL view om de hoge resolutie afbeelding te laden.
Selecteer vervolgens in het tabblad tools het tabblad enkele afbeelding om het beeld voor het tekenen van ROI's te vergroten. Klik vervolgens op het bestandstabblad gevolgd door masker maken, teken een lijn in de ROI en sla op. Gebruik ten slotte AF acne's 3D mask dump-opdracht om de afbeelding, intensiteiten en locatie van de zojuist gemaakte ROI-maskers te extraheren.
De resultaten worden uitgevoerd als een tekstbestand, dat kan worden gebruikt voor verdere analyse. Deze reeks afbeeldingen vergelijkt volumegemiddelden in in vivo en postmortem hersenen. Merk op dat de postmortem hersenen duidelijke afbakening van subcorticale structuren in één protondichtheid gewogen volume vertonen, terwijl een minimum van vijf gemiddelde afbeeldingen vereist is voor de in vivo hersenen. Om dit detail te bieden, toont deze coronale doorsnede in een in vivo hersenbeeld duidelijke afbakening van de LGN en andere subcorticale structuren, en hier zien we een andere doorsnede van dezelfde hersenen gemiddeld in 40 protondichtheid volumes in dezelfde sessie met dezelfde beeldvormingsparameters.
Deze postmortem hersensnede werd verkregen in één protondichtheid volumescan en biedt duidelijke afbakening van subcorticale structuren
View the full transcript and gain access to thousands of scientific videos
Overzicht
Deze studie presenteert een protocol dat gericht is op het bepalen van het minimum aantal beelden dat nodig is om te registreren en te gemiddel voor het oplossen van subcorticale structuren in de menselijke hersenen. Het test specifiek de mogelijkheid om individuele lagen van de laterale geniculata kern (LGN) te onderscheiden met minimalisering van fysiologisch ruis.
Belangrijkste studiecomponenten
Wetenschapsgebied
- Neurowetenschap
- Structurele MRI
- Subcorticale structuren
Achtergrond
- Subcorticale kernen zijn klein en moeilijk te bestuderen.
- Onderzoek heeft zich gericht op patiëntenpopulaties om deze structuren te begrijpen.
- Resolutiegrenzen van MRI kunnen de studie van deze kernen belemmeren.
- Het verkorten van de scanduur is gunstig voor klinische toepassingen.
Doel van de studie
- Om de resolutiegrenzen van structurele MRI te testen.
- Om subcorticale structuren in postmortem en levende hersenen te vergelijken.
- Om een protocol te ontwikkelen dat deze structuren effectief oplost.
Gebruikte methoden
- Structurele MRI beeldvormingstechnieken.
- Registratie en gemiddeling van beelden.
- Evaluatie van de impact van fysiologisch ruis.
- Vergelijking van resultaten van postmortem en levende hersenen.
Belangrijkste resultaten
- Het protocol lost met succes subcorticale structuren op.
- Individuele lagen van de LGN kunnen worden onderscheiden.
- De scanduur wordt aanzienlijk verkort.
- Bevindingen dragen bij aan het begrip van de resolutiegrenzen van MRI.
Conclusies
- Het ontwikkelde protocol verbetert de studie van subcorticale structuren.
- Het biedt een nuttige benadering voor klinische MRI-toepassingen.
- Verder onderzoek kan op deze bevindingen voortbouwen om beeldvormingstechnieken te verbeteren.
Veelgestelde vragen
Executive Industry Relevance
High-resolution structural MRI of the human subcortex enables precise delineation of small nuclei, directly impacting early discovery and translational neuroscience pipelines. By defining the resolution limits and noise constraints in both postmortem and in vivo settings, this protocol informs predictive confidence for subcortical target identification and quantitative biomarker development. The approach supports risk-adjusted decisions in neurotherapeutic portfolio advancement by clarifying anatomical boundaries critical for mechanistic de-risking.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables interrogation of subcortical structure integrity for target validation in neuropsychiatric and neurodegenerative research.
- Reduces mechanistic ambiguity by providing high-resolution anatomical reference data for small nuclei.
- Supports predictive confidence in selecting disease-relevant subcortical targets for further study.
Screening & Assay Development
- Facilitates preparation of validated anatomical regions of interest for downstream imaging-based assays.
- Improves reproducibility and standardization of subcortical ROI delineation across studies.
- Enables quantitative measurement of dependent variables such as signal intensity and volume in defined nuclei.
Translational & Preclinical Research
- Aligns imaging outputs with translational biomarker strategies by enabling cross-species and cross-modal comparisons.
- Provides continuity from discovery imaging to preclinical validation of subcortical targets.
- Supports risk-adjusted advancement by clarifying anatomical endpoints relevant to disease models.
Pipeline & Workflow Integration
This protocol integrates into the discovery-to-preclinical continuum by providing a standardized method for high-resolution subcortical imaging, supporting both hypothesis testing and quantitative analysis.
- Discovery Biology: Supports null hypothesis testing for subcortical target presence and anatomical differentiation.
- Screening: Delivers reproducible, quantitative imaging outputs for ROI-based screening workflows.
- Analytics: Enables statistical comparison of signal intensity and volume across conditions and cohorts.
- Translational Research: Bridges in vivo and postmortem imaging for biomarker alignment and model validation.
- Enterprise Reuse: Establishes a reusable imaging and analysis pipeline for subcortical structure studies.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and anatomical precision for subcortical target validation.
- Operational Value: Standardizes imaging protocols and reduces scan duration for both clinical and research settings.
- Strategic Value: Enables better go/no-go decisions by clarifying anatomical endpoints and reducing biological risk.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization of neurotherapeutic programs targeting subcortical structures.
Implementation Considerations
- Requires expertise in high-field MRI operation and neuroanatomical ROI delineation.
- Needs access to advanced MRI hardware and open-source image analysis tools (e.g., FSL).
- Demands cross-team standardization of imaging parameters and ROI definitions.
- Adaptation may be needed for different subcortical regions or disease models.
- Physiological noise and scan duration constraints must be considered for in vivo applications.
