Name: Segmentação automática de matéria cinzenta Cortical de imagens de T1-Weighted MRI (Vídeo) | JoVE Journal
Uploaded: 2019-01-07T14:00:00.000+00:00
Duration: 6 min 48 s
Description: Aprenda a segmentar automaticamente a matéria cinzenta cortical em imagens de ressonância magnética ponderadas em T1 usando ferramentas de neuroimagem. Este método permite quantificar volumes cerebrais de forma não invasiva.

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Gostaríamos de agradecer a todos aqueles na Fundação Q CHDI/alto responsável para o estudo de faixa-HD; em particular, Beth Borowsky, Allan Tobin, Daniel van Kammen, Ethan Signer e Sherry Lifer. Os autores também desejam estender sua gratidão aos participantes do estudo faixa-HD e suas famílias. Este trabalho foi realizado na UCLH/UCL, que recebeu uma percentagem do financiamento do Instituto de nacional do departamento de saúde para investigação biomédica pesquisa centros de saúde regime de financiamento. S.J.T. reconhece o apoio do Instituto Nacional de investigação em saúde através da demências e neurodegenerativas Research Network, DeNDRoN.
Investigadores da trilha-HD: C. Campbell, M. Campbell, I. Lana, C. Milchman, J. Stout, Monash University, Melbourne, VIC, Austrália; R. Coleman, r. Dar Santos, J. Decolongon, B. R. Leavitt, r. Sturrock, Universidade de British Columbia, Vancouver, BC, Canadá; R. Durr, C. Jauffret, D. Justo, S. Lehericy, C. Marelli, K. Nigaud, R. Valabrègue, ICM Institute, Paris, França; Bechtel de N. S. Bohlen, R. Reilmann, Universidade de Münster, Münster, Alemanha; B. Landwehrmeyer, Universidade de Ulm, Ulm, Alemanha; S. J. A. van den Bogaard, E. M. Dumas, J. van der Grond, E. P. ' t Hart, R. A. Roos, Leiden University Medical Center, Leiden, Países Baixos; S. Arran, J. Callaghan, d. Craufurd, C. Stopford, Universidade de Manchester, Manchester, Reino Unido; M. M. dinheiro, IXICO, Londres, Reino Unido; H. Crawford, s. C. Fox, Gregory S., G. Owen, N. z. Hobbs, s. leal, I. Malone, J. Read, M. J. Say, d. Whitehead, Wild E., University College London, Londres, Reino Unido; C. Frost, R. Jones, escola de Londres da higiene e Medicina Tropical, Londres, Reino Unido; E. Axelson, H. J. Johnson, d. Langbehn, Universidade de Iowa, IA, Estados Unidos; e S. Queller, c. Campbell, Indiana University, em, Estados Unidos.

Nota: Certifique-se que todas as imagens são em formato NifTI. Conversão para NifTI não é coberto aqui.
1. segmentação através do SPM 8: Unificação de segmento
Nota: Este procedimento é realizado através do GUI SPM8 que opera dentro de Matlab. O guia de SPM8 fornece mais detalhes e pode ser encontrada em: http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/doc/spm8_manual.pdf.
<ol><li>Certifique-se que SPM8 é instalado e definido no caminho do software.</li>
	<li>Segmentação de SPM é executada usando uma GUI. Para abrir o SPM, abra uma janela de comando e digite 'spm' na linha de comando.</li>
	<li>Pressione 'PET & VBM' para abrir a caixa de ferramentas MRI estrutural.</li>
	<li>Pressione a 'Lote' para abrir o Editor do lote. Isto permite a segmentação ser executada em várias digitalizações de cada vez.</li>
	<li>Selecione ' SPM | Espaciais | Segmento '.</li>
	<li>Clique em ' dados | Selecione os arquivos. Escolha os scans de T1-weighted como entrada. Nota: Os arquivos devem ser descompactados arquivos NifTi, com a extensão sendo '.nii'.</li>
	<li>Clique em ' arquivos de saída | Matéria de Grey' e certifique-se de que o 'Espaço nativo' está seleccionado, faça o mesmo para a substância branca. Se a segmentação do CSF não é necessária deixe isto como 'None'.</li>
	<li>Se os exames já foram corrigidos de viés, altere a opção 'Bias corrigido' a 'Não salvar corrigido'. Para a opção 'Limpar qualquer partições', as três opções diferentes de teste e usar visual controle de qualidade (QC, seção 8) para determinar o que funciona melhor para os dados.</li>
	<li>Deixe as outras configurações como seus padrões. Em seguida, clique na bandeira verde para executar a segmentação. Nota: Isto leva cerca de 5 minutos por participante, e a linha de comando dirá, 'Executando o segmento'. Quando terminar, a janela de comando exibirá 'Done'.</li>
	<li>Execute QC visual sobre o GM (arquivo C1*.nii), conforme descrito na seção 8.</li>
</ol>2. segmentação através do SPM 8: novo segmento
Nota: Este procedimento é realizado através do GUI SPM8. O guia de SPM8 fornece mais detalhes e pode ser encontrada em: http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/doc/spm8_manual.pdf. Certifique-se que SPM8 é instalado e definido no caminho do software. Abra o software SPM, geralmente executado digitando "spm" em uma linha de comando. Isso abre uma janela de interface (GUI) gráfica do usuário com uma gama de opções que podem ser selecionados para realizar a análise.
<ol><li>Pressione 'PET & VBM'.</li>
	<li>Pressione a 'Lote' para abrir o Editor do lote.</li>
	<li>Selecione ' SPM | Ferramentas | Novo segmento ' na janela Batch. Selecione os arquivos de imagem de T1 (com extensão '.nii').</li>
	<li>Defina 'Tecido nativo tipo' para 'Espaço nativo'. Conforme necessário, desativar o tecido diferente classes (por exemplo a CSF) - se não obrigatório - definindo-os como 'None'. Defina 'Tecido entortado' como 'None'. Nota: Todas as outras opções podem ser deixadas como a configuração padrão.</li>
	<li>Clique a bandeira verde para executar a segmentação. Nota: A linha de comando dirá, 'Executando o novo segmento'. Uma vez que terminou executando a vontade de linha de comando do MATLAB, 'feito novo segmento'.</li>
	<li>Execute QC visual sobre o GM (arquivo C1*.nii), conforme descrito na seção 8.</li>
</ol>3. segmentação através do SPM 12: segmento
Nota: Este procedimento é realizado através do SPM12 GUI. O guia de SPM12 fornece mais detalhes e pode ser encontrada em: http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/doc/manual.pdf.
<ol><li>Abra o software SPM digitando 'spm' na janela de comando. Isso abre uma janela de interface (GUI) gráfica do usuário com uma gama de opções que podem ser selecionados para realizar a análise.</li>
	<li>Pressione 'PET & VBM'. Pressione a 'Lote' para abrir o Editor do lote.</li>
	<li>Clique em ' SPM | Espaciais | Segmento '. Em seguida, clique em ' dados | Dos volumes.</li>
	<li>Defina 'Tecido nativo tipo' para 'Espaço nativo'. Desligue as classes de tecido que não são necessárias (por exemplo a CSF) definindo-os como 'None'. Defina 'Tecido entortado' como 'None'. Nota: Todas as outras opções podem ser deixadas como configuração padrão.</li>
	<li>Clique a bandeira verde para executar a segmentação. Nota: A janela de comando exibirá: 'Segmento de execução'. Uma vez concluída a execução, ele irá mostrar: 'Feito segmento'.</li>
	<li>Execute QC visual sobre o GM (arquivo C1*.nii), conforme descrito na seção 8.</li>
</ol>4. segmentação através de FSL rápido
Nota: Este procedimento é feito na linha de comando. O guia FSL fornece mais detalhes e pode ser encontrada em: https://fsl.fmrib.ox.ac.uk/fsl/fslwiki.
<ol><li>Execute a extração do cérebro de aposta. Isto pode precisar de ser otimizado para diferentes conjuntos de dados, mas o comando básico é: Aposto que T1_ID.nii bet_T1_ID.nii</li>
	<li>Execute FSL rápido de segmentação: bet_T1_ID.nii rápido Nota: Isto produzirá volume parcial mapas e regiões binárias para GM, CSF e WM.</li>
	<li>Executar QC visual na região da GM (o final do arquivo * _pve_1.nii.gz) conforme descrito na seção 8.</li>
</ol>5. segmentação através de FreeSurfer
Nota: Este procedimento é feito na linha de comando. O FreeSurfer guia fornece mais detalhes e pode ser encontrada em: https://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/.
<ol><li>Defina o diretório onde os dados são digitando: Export SUBJECTS_DIR = / caminho/para/Nextel/arquivos</li>
	<li>Execute a segmentação, executando os comandos: Recon-todos - i T1_ID.nii - subjid T1_ID-autorecon1-cw256 Recon-todos - subjid T1_ID-autorecon2-autorecon3 Nota: Os comandos levar > 10 h por participante. A - cw256 bandeira é necessária para cortar varreduras com campos de visão maior que 256 até este tamanho para processamento.</li>
	<li>Verifique que o processamento concluído corretamente ao olhar para o script localizado na ' pasta de saída | roteiros | Recon-all.log'. Verifica que a última linha diz 'recon-todos - s T1_ID acabado sem erro'.</li>
	<li>Execute QC visual na região da GM, conforme descrito na seção 8.</li>
</ol>6. segmentação através de formigas
Nota: Este procedimento é feito na linha de comando. Formigas é um software mais complexo do que as outras ferramentas e isso devem-se notar que o procedimento explicado aqui pode ser ainda mais otimizado para cada coorte melhorar os resultados. Documentação de formigas pode ser encontrada em: http://stnava.github.io/ANTsDoc/. Há duas maneiras para segmentar as imagens em aulas de tecido, conforme descrito abaixo.
<ol><li>Para usar o primeiro método, execute o comando 'antsAtropos.sh' com as configurações padrão e sem incluir antecedentes de tecido. Nota: Isto frequentemente executa bem, especialmente quando apenas 3 classes de tecido são necessários: GM, WM, outros.<ol>
<li>Defina o caminho para software de formigas, digitando o comando: Export ANTSPATH = / caminho/para/formigas/bin /</li>
		<li>Execute o pipeline de segmentação digitando o comando: antsAtroposN4.sh -d < image_dimension > - um < t1.nii.gz > -c < número de classes de tecido > -o < saída ><ol>
<li>Argumentos opcionais para este comando são: Máscara de cérebro: - x < mask.nii.gz >; Antecedentes de tecido: -p < segmentationPriors%d.nii.gz >.</li>
		</ol>
</li>
		<li>Isto irá criar uma pasta com a saída incluindo mapas volume parcial e um cérebro extraído. Execute QC visual na região da GM, conforme descrito na seção 8.</li>
	</ol></li>
	<li>Para gerar classes de tecido mais (GM, GM subcortical, WM, CSF, outros, etc.) ou executar a segmentação em uma coorte mostrando patologia neural, use antecedentes de tecido específico. Baixe antecedentes de tecido de diferentes sites. Como alternativa, usar um modelo específico do estudo tornar antecedentes - isto é muito mais complexa, mas pode ser benéfico, especialmente em coortes com mudanças patológicas do cérebro.<ol>
<li>Para criar um modelo de estudo específico/antecedentes, primeiro crie um modelo específico do estudo: modelo de -o -d < image_dimension > antsMultivariateTemplateConstruction.sh < outras opções >< images.nii.gz ><ol>
<li>Argumentos opcionais para este comando são: -c: controle para computação paralela. Se executando no serial, use um 0; -j: número de núcleos; -r: fazer corpo rígido registo de entradas antes de criar o modelo (padrão 0)... 0 = = 1 = = no. Isto só é útil quando um modelo inicial não está disponível.</li>
		</ol>
</li>
		<li>Baixe um brainmask e antecedentes do site formigas. Nota: Esta máscara pode precisar de ser editado para certificar-se de que é uma boa aproximação do cérebro modelo. A brainmask é uma das partes mais importantes do pipeline; Se é pobre, então, extração do cérebro/Atropos irá executar mal. Algumas das opções de download são: https://figshare.com/articles/ANTs_ANTsR_Brain_Templates?915436. O modelo baixado então deve ser registado para o modelo de estudo.</li>
		<li>Calcule o registo, que produzirá uma série de "distorções" que pode então ser aplicado para o modelo baixado para transformá-lo para o espaço do modelo de estudo específico. Para calcular o registro, use o comando: antsRegistrationSyNQuick.sh -d 3 -f template.nii.gz -m downloaded_template.nii.gz -o downloaded_to_template - n 6<ol>
<li>As opções neste comando são: -d: da dimensão (ou seja, exames 3D seria '3'); -f: fixa a imagem (ou seja, o espaço onde as imagens precisam acabar); -imagem em movimento m: (ou seja, a imagem que precisa ser movida); -nome de saída de o: (sem extensão necessária); -n: número de threads.</li>
		</ol>
</li>
		<li>Aplica o registo de dados: antsApplyTransforms -d 3 -i downloaded_template.nii.gz - r template.nii.gz -o downloaded_to_template.nii.gz -t downloaded_to_template1Warp.nii.gz -t downloaded_to_template0GenericAffine.mat.<ol>
<li>As opções neste comando são: -d: da dimensão (ou seja, exames 3D seria '3'); -i: entrada de imagem (ou seja, a imagem que precisa ser movida); -imagem de r: referência (ou seja, a imagem de referência define o espaçamento, origem, tamanho e direção da imagem distorcida saída); -o nome de saída, este é o modelo baixado no espaço do modelo de estudo específico (extensão necessária neste caso); nome do arquivo -t transform, o arquivo de saída do cálculo de registro.</li>
		</ol>
</li>
		<li>Verifique visualmente o registo de correspondência entre o modelo específico do estudo e modelo baixado (para fazer isso, abra o modelo específico do estudo em cima do modelo baixado).</li>
		<li>Se o registro já trabalhou, aplicar a transformação para os prelados baixados e extraído o cérebro modelo, repetindo o passo 6.2.5. Nota: Depois destas etapas, haverá um modelo específico do estudo, um modelo baixado alinhado com o modelo específico do estudo, junto com uma máscara de extração do cérebro baixado e antecedentes de tecido também alinhados com o modelo específico do estudo.</li>
		<li>Atravessam o modelo específico de estudo antsCorticalThickness.sh; Isto fornece GM, WM e CSF regiões que podem ser usadas para estudo específico antecedentes: antsCorticalThickness.sh -d 3 - um template.nii.gz -e downloaded_to_template.nii.gz -m downloaded_binarised_template_extracted_brain_in_studyspace.nii.gz -p downloaded_labelsPriors%d.nii.gz -o CT_template<ol>
<li>As opções neste comando são: -d: da dimensão (ou seja, exames 3D seria '3'); -r: imagem para ser segmentados (no caso, o modelo específico do estudo); -modelo e: cérebro (não crânio despojado; neste caso, o modelo baixado que foi registrado para o modelo específico do estudo); -máscara de extração baixado m: cérebro (no caso, o cérebro extraído do modelo baixado que foi registrado para o modelo específico do estudo); -antecedentes de p: especificados usando c-estilo de formatação (por exemplo, labelsPriors%02d.nii.gz -p). Nota: O comando assume que os quatro primeiros antecedentes são ordenados da seguinte forma: 1: CSF, 2: GM cortical, 3: WM e 4: GM subcortical (no caso, os antecedentes do modelo baixado que foi registrado para o modelo específico do estudo).</li>
		</ol>
</li>
		<li>Executar esse comando irá resultar em antecedentes gerados para o modelo, mas precisam de alisamento antes da sua utilização na segmentação de Atropos. O comando de suavização é parte do software de formigas. Alisa todos os Priores usando o comando: SmoothImage 3 CT_template_BrainSegmentationPosteriors2.nii.gz CT_template_BrainSegmentationPosteriors_smoothed.nii.gz</li>
		<li>Antes da execução de Atropos, execute extração do cérebro em todas as varreduras de espaço nativo. O modelo específico do estudo pode ser usado e extraiu o cérebro gerado a partir de antsCorticalThickness.sh em execução no modelo (passo 6.2.1): antsBrainExtraction.sh -d 3 - um T1.nii.gz -e template.nii.gz -m template_BrainExtractionBrain.nii.gz -o T1_brain.nii.gz<ol>
<li>As opções neste comando são: -dimensões d:; -imagem r: anatômica; -modelo de extração e: cérebro (ou seja, modelo criado, sem crânio de descascamento); -m: estudo brainmask específico utilizado para a extração do cérebro; -prefixo de saída o:.</li>
		</ol>
</li>
		<li>Em seguida, execute Atropos: antsAtroposN4.sh -d 3 - um T1.nii.gz - x T1_brain.nii.gz -c 3 -o Atropos_specific_template<ol>
<li>As opções neste comando são: -d = dimensões; -imagem r: anatômica; -máscara de extração do cérebro x: gerada a partir da extração do cérebro; -c: número de classes de tecido para segmentar; -prefixo de saída o:; -antecedentes de segmentação específica estudo p: < segmentationPriors%d.nii.gz ></li>
		</ol>
</li>
		<li>Execute QC visual na região da GM, conforme descrito na seção 8.</li>
	</ol></li>
</ol>7. segmentação através de Salm-EM
<ol><li>Para executar EM Salm-, abra uma janela de terminal, altere o diretório para o diretório de instalação do MALP-EM e digite: . / malpem-proot - i T1_scan.nii -o. / optional_brain_mask_final.nii.gz -m -f 3T -t - 6C</li>
	<li>Uma vez que o comando foi concluído, verifique se existe uma pasta de saída, com aulas de tecido e segmentações regionais.</li>
	<li>Execute QC visual sobre a GM, conforme descrito na seção 8.</li>
</ol>8. visual controle de qualidade
Nota: O controle Visual da qualidade deve ser executada em todas as regiões segmentadas para ser usado na análise. Controle de qualidade garante que as segmentações são de alto padrão e representam a segmentação confiável do CGM. Para executar o controle de qualidade, cada scan for aberto e sobreposto do T1 original para comparar a região gerada para o CGM visível na tomografia.
<ol><li>
SPM, FSL, formigas e Segmentações de Salm-EM
	<ol>
<li>Execute QC visual usando FSLeyes: https://Users.fmrib.Ox.AC.uk/~PaulMc/fsleyes_userdoc/ Nota: O FSLview (um visualizador mais velho) também pode ser usado da mesma forma.</li>
		<li>Abra uma janela de terminal e abra o T1 e as regiões de GM sobrepostas do T1. Para fazer isso, digite: fsleyes T1.nii Region1.nii Region2.nii.</li>
		<li>Uma vez que FSLeyes abre, use a alternância de opacidade no painel superior para ajustar/reduzir a opacidade e permitir a visualização da imagem T1 debaixo da região da GM. Altere a cor da sobreposição segmentação através de 'cor dropdown guia' no painel superior.</li>
		<li>Percorra cada fatia no cérebro. Nota: Aqui, isso é feito usar o vista coronal, mas os usuários deve usar a visão que eles têm mais experiência com.</li>
		<li>Verifique cada fatia para regiões de sob - ou over - estimation da região sendo inspeccionada. Nota: Consulte a seção de resultados representativos para exemplos de boas e más segmentações.</li>
	</ol>
</li>
	<li>
FreeSurfer QC
	<ol>
<li>Efetuar QC visual usando TDT. Nota: Consulte a documentação aqui: https://Surfer.NMR.MGH.Harvard.edu/fswiki/FreeviewGuide/FreeviewGeneralUsage/FreeviewQuickStart.</li>
		<li>Abra uma janela de terminal. Para exibir a região de GM volumétrica sobreposta sobre o T1, altere o diretório para a pasta do tema e tipo: Freeview./mri/T1.mgz./mri/aparc+aseg.mgz:colormap=lut:opacity:.3</li>
		<li>Percorra cada fatia no cérebro. Nota: Aqui, isso é feito usar o vista coronal, mas os usuários deve usar a visão que eles têm mais experiência com.</li>
		<li>Verifique cada fatia para regiões de sob - ou over - estimation da região sendo inspeccionada. Nota: Consulte a seção de resultados representativos para exemplos das Segmentações.</li>
	</ol>
</li>
</ol>

<ol><li>Katuwal, G. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Inter-Method+Discrepancies+in+Brain+Volume+Estimation+May+Drive+Inconsistent+Findings+in+Autism%5BTitle%5D)+AND+%22Frontiers+in+Neuroscience%22%5BJournal%5D)">Inter-Method Discrepancies in Brain Volume Estimation May Drive Inconsistent Findings in Autism.</a> Frontiers in Neuroscience. 10, 439(2016).</li>
<li>Johnson, E. B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Recommendations+for+the+Use+of+Automated+Gray+Matter+Segmentation+Tools%3A+Evidence+from+Huntington%27s+disease%5BTitle%5D)+AND+%22Frontiers+in+Neurology%22%5BJournal%5D)">Recommendations for the Use of Automated Gray Matter Segmentation Tools: Evidence from Huntington's disease.</a> Frontiers in Neurology. 8, 519(2017).</li>
<li>Schwarz, C. G., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+large-scale+comparison+of+cortical+thickness+and+volume+methods+for+measuring+Alzheimer%27s+disease+severity%5BTitle%5D)+AND+%22NeuroImage%3A+Clinical%22%5BJournal%5D)">A large-scale comparison of cortical thickness and volume methods for measuring Alzheimer's disease severity.</a> NeuroImage: Clinical. 11, 802-812 (2016).</li>
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<li>Fischl, B., Sereno, M. I., Dale, A. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cortical+surface-based+analysis.+II%3A+Inflation%2C+flattening%2C+and+a+surface-based+coordinate+system%5BTitle%5D)+AND+%22NeuroImage%22%5BJournal%5D)">Cortical surface-based analysis. II: Inflation, flattening, and a surface-based coordinate system.</a> NeuroImage. 9, 195-207 (1999).</li>
<li>Avants, B. B., Tustison, N. J., Wu, J., Cook, P. A., Gee, J. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((An+open+source+multivariate+framework+for+n-tissue+segmentation+with+evaluation+on+public+data%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroinformatics%22%5BJournal%5D)">An open source multivariate framework for n-tissue segmentation with evaluation on public data.</a> Neuroinformatics. 9 (4), 381-400 (2011).</li>
<li>Ledig, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Robust+whole-brain+segmentation%3A+application+to+traumatic+brain+injury%5BTitle%5D)+AND+%22Medical+Image+Analysis%22%5BJournal%5D)">Robust whole-brain segmentation: application to traumatic brain injury.</a> Medical Image Analysis. 21 (1), 40-58 (2015).</li>
</ol>

Os autores não têm nada para divulgar.

Recentemente, pesquisas têm demonstrado que a utilização de diferentes métodos volumétricos pode ter implicações importantes para estudos de neuroimagem1,2. Por protocolos de publicação que ajudam os usuários novatos guia em como aplicar ferramentas diferentes de neuroimagem, bem como como executar QC sobre a saída de resultados por essas ferramentas, pesquisadores podem selecionar o melhor método para aplicar ao seu dataset.
Enquanto ...

Neuroimagem é amplamente utilizado em ambos os casos clínicos e configurações de pesquisa. Há um movimento atual para melhorar a reprodutibilidade dos estudos que quantificam o volume cerebral de exames de ressonância magnética (RM); assim, é importante que os investigadores compartilham experiências do uso de ferramentas disponíveis de MRI para segmentar ressonâncias em volumes regionais, para melhorar a padronização e otimização de métodos1. Este protocolo fornece um guia passo a passo para usar sete ferramentas diferentes para segmentar a matéria cinzenta cortical (CGM; matéria cinzenta que exclui as regiões subcorticais) de T1-weighted MRI scans. Estas ferramentas foram usadas anteriormente em uma comparação metodológica da segmentação métodos2, que demonstrou desempenho variável entre as ferramentas em uma coorte de doença de Huntington. Desde que o desempenho dessas ferramentas é pensado para variar entre diferentes conjuntos de dados, é importante para os investigadores testar um número de ferramentas antes de selecionar apenas um para aplicar ao seu dataset.
Volume de matéria cinzenta (GM) é usado regularmente como uma medida da morfologia do cérebro. Medidas volumétricas são geralmente confiável e capaz de discriminar entre controles sadios e grupos clínicos3. O volume de tipos de tecido diferentes de regiões cerebrais mais frequentemente é calculado usando ferramentas de software automatizado que identificam esses tipos de tecido. Assim, para criar delimitações. das húmidas da alta qualidade (segmentações) da GM, delimitação exata da matéria branca (WM) e líquido cerebrospinal (CSF) é fundamental para alcançar a precisão da região de GM. Há uma série de ferramentas automatizadas que podem ser utilizados para realizar a segmentação do GM, e cada um necessita de etapas de processamento diferentes e resulta em uma saída diferente. Vários estudos têm aplicado as ferramentas para diferentes conjuntos de dados para compará-los com os outros, e alguns têm otimizado ferramentas específicas1,4,5,6,7,8 ,9,10,11. Trabalhos anteriores têm demonstrado que a variabilidade entre ferramentas volumétricas pode resultar em inconsistências dentro da literatura quando estudando o volume cerebral, e estas diferenças têm sido sugeridas como fatores para conclusões falsas sobre a conduzir condições neurológicas1.
Recentemente, realizou-se uma comparação de ferramentas de segmentação diferente em uma coorte que incluía tanto os participantes saudáveis de controle e os participantes com a doença de Huntington. A doença de Huntington é uma doença neurodegenerativa genética com um típico início na idade adulta. Atrofia gradual de subcortical e CGM é uma característica proeminente e bem estudada de neuropatológica da doença. Os resultados demonstraram desempenho variável de sete ferramentas de segmentação que foram aplicados para a coorte, apoiando o trabalho anterior que demonstrou variabilidade nos resultados dependendo do software utilizado para calcular volumes de cérebro de ressonâncias. Este protocolo fornece informações sobre o processamento usado em Johnson et al . (2017) 2 que incentiva o cuidado metodológica seleção das ferramentas mais adequadas para uso em neuroimagem. Este manual abrange a segmentação do volume de GM, mas não cobre a segmentação das lesões, tais como aqueles vistos na esclerose múltipla.

segmentação automática de matéria cinzenta cortical de imagens de t1-weighted mri

Automated Segmentation of Cortical Grey Matter from T1-Weighted MRI Images

Dentro da pesquisa de neuroimagem, uma série de estudos recentes têm discutido o impacto das diferenças between-estudo volumétrico conclusões que são pensados para resultar do uso de ferramentas de segmentação diferentes para gerar volumes de cérebro. Aqui, o processamento de gasodutos para sete ferramentas automatizadas que podem ser usadas para segmentar a massa cinzenta dentro do cérebro são apresentados. O protocolo prevê uma etapa inicial a pesquisadores com o objetivo de encontrar o método mais preciso para gerar volumes de matéria cinzenta de T1-weighted MRI scans. Passos para realizar o controle de qualidade visual detalhado também estão incluídos no manuscrito. Este protocolo abrange uma gama de potenciais ferramentas de segmentação e incentiva os usuários a comparar o desempenho dessas ferramentas dentro de um subconjunto de seus dados antes de selecionar um para aplicar a uma coorte completa. Além disso, o protocolo pode ser mais generalizado para a segmentação de outras regiões do cérebro.

Cérebro médio volumes de 20 participantes de controle, juntamente com informações demográficas, é mostrado na tabela 1. Isto age como um guia para valores esperados ao usar estas ferramentas. Os resultados devem ser analisados no contexto da imagem original T1.nii. Todas as regiões da GM devem ser inspecionadas conforme os passos descritos na seção 8. Ao executar o QC visual, é importante comparar diretamente as regiões da GM para a verificação de T1 por visualizá-las sob...

Este protocolo descreve o processo de aplicação de sete ferramentas diferentes segmentação automatizada de varreduras de T1-weighted MRI estruturais para delinear as regiões de substância cinzenta que podem ser usadas para a quantificação do volume de matéria cinzenta.

Segmentação automática de matéria cinzenta Cortical de imagens de T1-Weighted MRI

Within neuroimaging research, a number of recent studies have discussed the impact of between-study differences in volumetric findings that are thought to ...

Este método pode responder a perguntas-chave nos campos de neuroimagem e neurologia. Assim como se há diferenças de grupo no volume cortical para populações não clínicas versus clínicas. A principal vantagem dessa técnica é que permite aos pesquisadores usar a melhor ferramenta para seus dados.Para começar, abra primeiro o software SPM abrindo uma janela de comando MATLAB e digitando SPM na linha de comando. Em seguida, para realizar a segmentação unificada, selecione PET VBM para abrir a caixa de ferramentas de ressonância magnética estrutural. Agora, abra o editor de lotes para realizar a segmentação em várias varreduras ao mesmo tempo.Selecione SPM, Espacial e Segmento, em seguida, Dados, selecione Arquivos e escolha as varreduras ponderadas por T1 como Entrada. Em seguida, clique em Arquivos de Saída, Matéria Cinza e certifique-se de que o Espaço Nativo está selecionado e repita isso para matéria branca. Se a segmentação CSF não for necessária, deixe este conjunto para Nenhum.Se as varreduras já tiverem sido corrigidas pelo viés, altere esta opção para Não Salvar corrigido. Em seguida, use Limpar quaisquer partições e teste todas as três opções antes de executar a análise completa. Agora, deixe as outras configurações definidas como padrão e clique no sinalizador verde para executar a segmentação.A janela MATLAB dirá feito quando a segmentação estiver concluída. Finalmente, execute o Controle de Qualidade Visual no arquivo NIfTI Grey Matter resultante. Para executar a opção Novo Segmento na SPM 8, primeiro selecione PET VBM antes de abrir o editor de lote.Em seguida, selecione SPM, Ferramentas, Novo Segmento e selecione os arquivos de imagem T1 de formato NIfTI a serem usados. Defina a opção Tipo de Tecido Nativo ao Espaço Nativo e desligue as classes de tecido que não são necessárias. Desligue também o Tecido Deformado, em seguida, clique na bandeira verde para executar a segmentação e executar Controle de Qualidade Visual quando concluído.Para realizar a segmentação na SPM 12 pressione novamente o PET VBM e abra o editor de lotes. Em seguida, selecione SPM, Segmento Espacial e Volumes de Dados. Em seguida, selecione O tipo de tecido espacial nativo e desligue classes de tecido não-áridas.Defina tecido distorcido para nenhum e clique na bandeira verde. Uma vez concluída a segmentação, certifique-se novamente de realizar o Controle de Qualidade Visual conforme detalhado na próxima seção deste protocolo. O Controle de Qualidade Visual pode ser realizado usando FSLeyes.Comece abrindo uma janela de terminal e abra FSLeyes digitando FSLeyes no terminal. Em seguida, selecione Arquivo, Adicionar de arquivo e selecione o T1 original e as regiões segmentadas para visualizá-los. Uma vez que os FSLeyes se abram, use o alternador de opacidade para permitir a visualização da imagem T1 subjacente.Altere também a cor da sobreposição de segmentação conforme necessário através da aba de retirada de cores no painel superior. Agora, percorra cada fatia no cérebro e verifique cada uma delas para regiões de sub ou superestimação na região que está sendo inspecionada. O Controle de Qualidade Visual é um passo essencial para este procedimento.Comparando suas regiões segmentadas com a varredura T1 original, você pode garantir que suas regiões sejam de alta qualidade, e que suas conclusões sejam biologicamente precisas. Para realizar o Controle de Qualidade Visual dos dados do FreeSurfer usando o Freeview, abra uma janela de terminal e altere o diretório para a pasta de assunto que contém a saída freesurfer processada. Em seguida, digite o comando visto na tela aqui para ver a região de matéria cinzenta volumosa sobreposta no T1. Novamente, percorra cada fatia do cérebro e verifique se há regiões de sub ou superestimação para a região cerebral que está sendo inspecionada.Aqui, vemos um exemplo de uma segmentação falha exibida em uma varredura T1. Essa segmentação deve ser reprocessada e excluída da análise se não puder ser melhorada. Esta figura mostra exemplos do desempenho de diferentes ferramentas no lobo temporal em uma varredura T1.Exemplos de um bom delineamento regional são vistos aqui, enquanto exemplos de delineamento regional ruim, mostrando derramamento nos lobos temporais esquerdo e direito, são mostrados aqui. Esta figura mostra exemplos do desempenho de diferentes ferramentas no lobo occipital em uma varredura T1. Aqui vemos o escaneamento T1 com um exemplo de um bom delineamento regional, enquanto aqui está um exemplo de um delineamento regional ruim, mostrando derramamento na dura medial.Aqui vemos um exemplo de uma região de matéria cinzenta derramada na dura, destacada pela região azul. Esta figura mostra um exemplo de uma região de matéria cinzenta que excluiu regiões do córtex da segmentação, melhor mostradas na visão axial. Ao tentar este procedimento, é importante lembrar de testar diferentes ferramentas em seus dados e realizar o Controle de Qualidade Visual nas varreduras do processo.Após seu desenvolvimento, essa técnica abriu caminho para pesquisadores de neuroimagem estudarem mudanças no volume cerebral ao longo do tempo sem exigir testes invasivos.

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Research

JoVE Journal

Neuroscience

Neurociência

Este artigo descreve as técnicas para realizar imagens de alta resolução por ressonância magnética funcional com 1,2 mm de amostragem mesencéfalo humana e estruturas subcorticais usando um scanner 3T. O uso de tais técnicas para resolver mapas topográficos de estimulação visual no colículo humano superior (SC) é dada como um exemplo.

De alta resolução funcionais Métodos ressonância magnética para Midbrain Humanos

Uma estimativa mudança automática linha média ea pressão intracraniana (PIC) pré-seleção com base no sistema de tomografia computadorizada (TC) para pacientes com lesão cerebral traumática (TCE) é proposto usando processamento de imagens e técnicas de aprendizado de máquina.

Desvio da linha média automatizada e Estimativa Pressão Intracraniana com base em imagens do cérebro CT

Lesão Explorer (LE) é, de um gasoduto semi-automáticas de processamento de imagem desenvolvido para obter o tecido cerebral regional e volumetria das lesões hiperintensas subcorticais de ressonância magnética estrutural da doença de Alzheimer e idosos normal. Para garantir um alto nível de precisão e confiabilidade, o que se segue é, um protocolo padronizado guiada por vídeo para procedimentos manuais de LE.

Lesão Explorer: Um guiada por vídeo, protocolo padronizado para Volumetrics MRI derivados precisos e confiáveis ​​na doença de Alzheimer e idosos normais

O presente trabalho fornece um conjunto abrangente de diretrizes para o traçado manual das estruturas do lobo temporal medial (MTL). Esse protocolo pode ser aplicado a pesquisas envolvendo investigações estruturais e/ou combinadas de ressonância magnética estrutural-funcional (MRI) do MTL, tanto em grupos saudáveis quanto clínicos.

Um protocolo abrangente para segmentação manual das estruturas do lobo temporal medial

Este artigo descreve um modelo estatístico para análise de dados volumétrico MRI, que identifica o "ponto de mudança", quando começa a atrofia do cérebro em premanifest a doença de Huntington. Cérebro de todo o mapeamento dos pontos de mudança é alcançado com base nos volumes de cérebro obtidos usando um pipeline de segmentação baseados em atlas de imagens ponderadas em T1.

Todo cérebro-segmentação e análise de ponto de mudança de anatômico cérebro MRI — aplicação em Premanifest a doença de Huntington

Introduzimos um protocolo semiautomático para análise de forma em estruturas cerebrais, incluindo segmentação de imagem usando software aberto e uma análise de forma mais em termos de grupo usando um pacote de modelagem automatizado. Aqui, demonstramos cada etapa do protocolo de análise de forma 3D com segmentação hipocampal a partir de imagens de MR cerebrais.

Modelagem e análise tridimensional da forma de estruturas do cérebro

Fornecido aqui é um tutorial prático para um pipeline de processamento de imagem de acesso aberto e padronizado para fins de mapeamento de lesão-sintoma. Uma explicação passo a passo é fornecida para cada etapa de processamento, desde a segmentação manual do infarto na TC/RM até o registro subseqüente ao espaço padrão, juntamente com recomendações práticas e ilustrações com casos exemplares.

Segmentação de infarct cerebral e registro em RM ou TC para lesão-mapeamento de sintomas

Um pipeline padronizado é apresentado para examinar a morfometria de matéria cinzenta de cerebelo. O pipeline combina abordagens de alta resolução e última geração para parcelamento otimizado e automatizado de cerebelo e registro baseado em voxel do cerebelo para quantificação volumosa.

Um pipeline padronizado para examinar morfometria de matéria cinzenta cerebelar humana usando ressonância magnética estrutural

Apesar do papel crucial do plexo coroide no cérebro, estudos de neuroimagem dessa estrutura são escassos devido à falta de ferramentas confiáveis de segmentação automatizada. O presente protocolo visa garantir a segmentação manual padrão-ouro do plexo coroide que possa subsidiar futuros estudos de neuroimagem.

Segmentação Manual do Plexo Coroide Humano Utilizando RM Cerebral

Um método simples e confiável sobre o isolamento e cultura de células-tronco neurais de tecido fetal humano descartado cortical é descrito. Derivados de culturas humanas conhecidas doenças neurológicas podem ser usados ​​para a caracterização de processos patológicos celular e molecular, bem como fornecer uma plataforma para avaliar a eficácia farmacológica.

Geração de células-tronco neurais de Discarded tecido fetal humano Cortical

Aprenda a segmentar automaticamente a matéria cinzenta cortical em imagens de ressonância magnética ponderadas em T1 usando ferramentas de neuroimagem. Este método permite quantificar volumes cerebrais de forma não invasiva.

Segmentação automática de matéria cinzenta Cortical de imagens de T1-Weighted MRI

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