Trójwymiarowe modelowanie kształtów i analiza struktur mózgu
14 listopada 2019
Wprowadzamy półautomatyczny protokół do analizy kształtów struktur mózgu, w tym segmentację obrazu za pomocą otwartego oprogramowania i dalszą grupową analizę kształtów za pomocą zautomatyzowanego pakietu do modelowania. W tym miejscu demonstrujemy każdy krok protokołu analizy kształtu 3D z segmentacją hipokampa na podstawie obrazów MR mózgu.
Dokładne odtworzenie cech kształtu w przypadku szorstkich i hałaśliwych segmentacji ma kluczowe znaczenie dla uzyskania dobrej zgodności anatomicznej między poszczególnymi modelami kształtu mózgu. Nasz framework zapewnia różne narzędzia do modelowania indywidualnych kształtów, tworzenia szablonów grupowych i obliczania deformacji kształtów. Został on wykorzystany do tworzenia dużych zbiorów danych dotyczących ludzkiego mózgu.
Tę procedurę zademonstruje dr Jaeil Kim, były doktorant z mojego laboratorium, który opracował oprogramowanie do modelowania kształtu mózgu. Aby ręcznie edytować segmentację hipokampa, otwórz obraz rezonansu magnetycznego wagi T1, a wyniki automatycznej segmentacji hipokampa zostaną wyświetlone w graficznym interfejsie użytkownika. Kliknij ikonę w oknie wyświetlacza, aby wybrać widok koronalny i przewijaj wolumin, aż uncus zostanie zlokalizowany.
Dołączając uncus do maski hipokampa, w której jest obecny, użyj funkcji dodawania i odejmowania, aby edytować maskę ciała hipokampa po cofnięciu się uncus. Kontynuuj edycję maski hipokampa, aż zostanie znaleziony ogon hipokampa. Gdy jądro płucne wzgórza cofa się wyżej niż hipokamp, pojawi się sklepienie.
Zakończ edycję ostatniego wycinka koronalnego hipokampa, w którym widoczna jest cała długość sklepienia, ale jeszcze nie ciągła z śledzioną ciała modzelowatego. Następnie zachowaj maski zarówno dla lewego, jak i prawego hipokampa w formacie NifTI. Aby utworzyć model szablonu grupy, należy załadować wtyczkę do modelowania kształtów i kliknąć przycisk Otwórz katalog, aby otworzyć katalog zawierający maski binarne badanej populacji.
Wprowadź żądaną liczbę wierzchołków i kliknij przycisk Konstrukcja szablonu dla konstrukcji szablonu grupy. Następnie sprawdź siatkę o średnim kształcie. W celu indywidualnej rekonstrukcji kształtu należy załadować interesujący obraz rezonansu magnetycznego T1 i odpowiadającą mu maskę segmentacji, a następnie wybrać katalog roboczy, aby zapisać pliki.
Wybierz model szablonu dla modelowania pojedynczego kształtu, a następnie sprawdź i zmodyfikuj parametry modelowania we wtyczce do modelowania kształtów w razie potrzeby. Tak więc nasz framework do modelowania jest prawie zautomatyzowany, jednak niektóre kroki wymagają potwierdzenia przez użytkownika. Na przykład, jeśli wartość dla regionów hipokampa nie jest równa jeden, użytkownicy muszą zmienić parametr intensywności.
Następnie sprawdź wynik w widoku 3D środowiska roboczego zestawu narzędzi. Aby wykonać pomiar kształtu i deformacji, wybierz model kształtu interesującego Cię tematu w menedżerze danych oprogramowania i kliknij przycisk Wybierz szablon, aby wybrać interesujący Cię szablon, aby uzyskać pomiar. Można tu zaobserwować reprezentatywną deformację modelu szablonu hipokampa do indywidualnej rekonstrukcji kształtu.
Metoda ta indukuje deformację modelu szablonowego w dużej lub małej skali w celu zminimalizowania zniekształceń jego rozkładu punktowego przy jednoczesnym przywróceniu indywidualnych cech kształtu. Na tym rysunku pokazano zrekonstruowane modele kształtów dwóch obiektów wraz z ich maskami segmentacji. Na tych obrazach można zaobserwować wyrównane poszczególne modele kształtów, ich średni model oraz wektory różnicy kształtów z pojedynczym modelem kształtu.
Dane te reprezentują mapy deformacji kształtu średniej rzutowane na model średni. Dla jednej grupy z małą objętością tkanki mózgowej i jednej grupy z dużą objętością tkanki mózgowej. Mapy deformacji kształtu obu grup prezentują przeciwstawne wzorce różnic w kształcie hipokampa w odpowiednich regionach.
Sprawdź razem maskę segmentacji i pojedynczą osobę lub model udostępniony. Jeśli model nie jest dopasowany do granicy obrazu, dostosuj parametry modelowania, aby uzyskać lepsze wyniki. Analizę statystyczną z wykorzystaniem deformacji kształtu można przeprowadzić w celu zbadania kształtu grupowego Udostępniliśmy również kod MATLAB do analizy na naszej stronie projektu.
Ta solidna metoda została zastosowana w wielu badaniach klinicznych, nie tylko obejmujących krytyczne modelowanie struktury, takie jak choroba Alzheimera lub badanie starzenia się, ale także zaburzenia stopy i kości, które wymagają analizy kości złożonych.
Wyświetl pełny transkrypt i uzyskaj dostęp do tysięcy filmów naukowych
Przegląd
Niniejsza praca naukowa wprowadza protokół półautomatyczny do analizy kształtu w 3D struktur mózgowych, koncentrując się na segmentacji hipokampa z obrazów MRI mózgu. Metodologia obejmuje oprogramowanie open source do segmentacji obrazów, a następnie analizę kształtu w grupach przy użyciu zautomatyzowanego pakietu modelowania.
Kluczowe elementy badania
Dział obszaru nauki
- Neuroscience
- Analiza obrazu
- Modelowanie strukturalne mózgu
Tło
- Dokładne odzyskiwanie kształtu jest niezbędne dla zgodności anatomicznej w modelach mózgu.
- Ramowy obejmuje narzędzia do modelowania kształtu i obliczania odkształceń.
- Wykorzystywane z dużych zbiorów danych ludzkiego mózgu w różnych badaniach.
- Oprogramowanie zostało opracowane przez Dr Jaeil Kim i demonstruje przyjazne dla użytkownika funkcje.
Cel badania
- W celu zademonstrowania procedury segmentacji i analizy kształtu hipokampa.
- W celu zapewnienia zautomatyzowanego frameworku do modelowania indywidualnych i grupowych kształtów mózgu.
- W celu zaoferowania narzędzi do analizy statystycznej wariacji kształtu.
Wykorzystane metody
- Metoda wykorzystuje graficzny interfejs użytkownika do edycji obrazów MRI i segmentacji.
- Badanie koncentruje się na strukturach hipokampa z wykorzystaniem obrazów rezonansu magnetycznego ważonych T1.
- Użytkownicy ręcznie edytują segmentacje hipokampa i konstruują szablony grupowe.
- Analiza statystyczna jest przeprowadzana przy użyciu pomiarów odkształceń kształtu.
- Kod MATLAB jest udostępniany na stronie projektu do analizy.
Główne wyniki
- Podejście pozwala na precyzyjne modelowanie kształtu hipokampa i obliczanie odkształceń kształtu.
- Wyniki demonstrują różnice w kształcie hipokampa między grupami o zmiennych objętościach tkanki mózgowej.
- Odzyskiwane są indywidualne cechy kształtu przy jednoczesnym minimalizowaniu zniekształceń podczas modelowania.
- Zawiera wizualizację wyrównanych modeli i map średnich odkształceń kształtu.
Wnioski
- Protokół ten umożliwia skuteczną analizę kształtu i modelowanie struktur hipokampa.
- Metodologia zwiększa zrozumienie anatomicznych wariacji w badaniach mózgu.
- Zastosowania obejmują badania kliniczne dotyczące schorzeń takich jak choroba Alzheimera i inne anomalie strukturalne.
Często zadawane pytania
Executive Industry Relevance
Accurate 3D shape modeling of brain structures enables quantitative assessment of anatomical variations linked to pathological processes, supporting target validation in neurodegenerative disease research. This approach provides predictive confidence by linking structural biomarkers to disease mechanisms, facilitating go/no-go decisions in early discovery pipelines. The method enhances translational continuity from discovery through preclinical modeling by standardizing shape phenotyping across cohorts.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of therapeutic hypotheses by quantifying hippocampal shape changes associated with disease states.
- Operational Value: Supports biological de-risking through reproducible shape deformity measurements across large datasets.
- Predictive Value: Improves portfolio triage by identifying structural biomarkers with strong genotype-phenotype correlations.
Screening & Assay Development
- Assay Readiness: Prepares validated biological systems for downstream screening by generating standardized shape models from MRI data.
- Quantitative Output: Delivers numerical shape deformity metrics enabling high-content screening of compound effects on brain structure.
- Platform Reuse: Facilitates scalable application across studies via automated template construction and open software integration.
Translational & Preclinical Research
- Disease Relevance: Directly applicable to Alzheimer's disease and aging studies where hippocampal atrophy is a key pathological feature.
- Translational Biomarker: Shape deformity maps serve as quantifiable endpoints for preclinical-to-clinical continuity.
- Risk-Adjusted Advancement: Enables objective comparison of intervention effects on brain structure, reducing failure risk in later stages.
Pipeline & Workflow Integration
The method integrates into the discovery continuum from early target validation through preclinical efficacy testing by providing standardized, quantifiable neuroanatomical phenotyping.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing by linking genetic or pharmacological interventions to measurable shape changes in hippocampal subfields.
- Screening: Enables assay standardization through group-wise template construction, ensuring consistent baseline comparisons across compound libraries.
- Analytics: Generates shape deformity vectors and statistical maps that allow objective comparison of structural phenotypes between treatment and control groups.
- Translational Research: Connects discovery findings to preclinical validation by preserving anatomical fidelity across species-specific adaptations of the framework.
- Enterprise Reuse: Functions as a reusable neuroimaging platform due to its open software foundation and modular workflow for shape modeling and analysis.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Reduces mechanistic ambiguity by providing direct, quantitative links between structural brain changes and disease models.
- Operational Value: Ensures reproducibility and scalability through automated group template construction and standardized segmentation protocols.
- Strategic Value: Improves capital efficiency by enabling early detection of ineffective compounds based on lack of structural target engagement.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization by identifying compounds that normalize shape deformity in disease-relevant brain circuits.
Implementation Considerations
- Requires expertise in neuroanatomy and MRI image interpretation for accurate manual segmentation correction.
- Depends on access to T1-weighted MRI data and computational infrastructure capable of handling large 3D shape datasets.
- Necessitates cross-team standardization of segmentation protocols to ensure shape comparability across sites and studies.
- Involves adaptation considerations when applying the framework to non-hippocampal brain structures or alternative imaging modalities.
- Limited by the need for user confirmation in key steps such as intensity parameter tuning, which may introduce variability if not standardized.
Biopharma FAQs
Chapters in this video
0:04
Title
0:51
Manual Hippocampal Segmentation Editing
2:00
Group Template Construction
2:27
Individual Shape Reconstruction and Group-Wise Shape Normalization and Shape Difference Measurement
3:32
Results: Representative Hippocampus Modeling
4:33
Conclusion
