Modelagem e análise tridimensional da forma de estruturas do cérebro

Recuperar com precisão as características da forma contra segmentações ásperas e ruidosas é fundamental para alcançar uma boa correspondência anatômica entre modelos individuais de forma cerebral. Nossa estrutura fornece várias ferramentas para modelagem de forma individual, construção de modelos em grupo e computação de deformidade de forma. E tem sido usado para grandes conjuntos de dados do cérebro humano.

Demonstrando este procedimento estará o Dr.Jaeil Kim, um ex-aluno de pós-graduação do meu laboratório que desenvolveu o software para a modelagem da forma cerebral. Para edição manual da segmentação hipocampal, abra a imagem de ressonância magnética de peso T1 e a segmentação hipocampal automática resulta no software de interface gráfica do usuário. Clique no ícone na janela de exibição para selecionar a exibição coronal e role o volume até que o uncus esteja localizado.

Incluindo o uncus na máscara hipocampal onde está presente, use as funções de adutor e subtraia para editar a máscara do corpo hipocampal depois que o uncus tiver recuado. Continue editando a máscara hipocampal até que a cauda hipocampal seja encontrada. À medida que o núcleo pulvinar do tálamo recua superior ao hipocampo, o fornix emergirá.

Termine de editar a última fatia coronal do hipocampo em que toda a extensão do fornix é visível, mas ainda não contínua com o esplenio do corpo caloso. Em seguida, guarde as máscaras para o hipocampi esquerdo e direito no formato NifTI. Para construir um modelo de modelo de grupo, carregue o plug-in de modelagem de forma e clique em Open Directory para abrir um diretório contendo as máscaras binárias da população de estudo de interesse.

Insira o número desejado de vértices e clique em Modelr Construction para a construção do modelo de grupo. Em seguida, verifique a malha de forma média. Para reconstrução de forma individual, carregue a imagem de ressonância magnética ponderada t1 de interesse e sua máscara de segmentação correspondente e selecione o diretório de trabalho para salvar os arquivos.

Selecione um modelo para modelagem individual e verifique e modifique os parâmetros de modelagem no plug-in de modelagem de forma conforme necessário. Assim, nossa estrutura de modelagem é quase automatizada, no entanto, algumas etapas exigem confirmação do usuário. Por exemplo, se o valor para as regiões hipocampais não for um dos usuários deve alterar o parâmetro de intensidade.

Em seguida, verifique o resultado na exibição 3D da bancada do kit de ferramentas. Para realizar uma medição de forma e deformidade, selecione o modelo de forma do sujeito de interesse no gerenciador de dados do software e clique em Selecionar Modelo para selecionar o modelo de interesse para obter a medição. Aqui, uma deformação representativa do modelo hipocampal para reconstrução de forma individual pode ser observada.

O método induz uma deformação em larga e pequena escala do modelo para minimizar a distorção de sua distribuição de pontos, restaurando as características da forma individual. Nesta figura, são mostrados modelos de forma reconstruídos de dois sujeitos com suas máscaras de segmentação. Nessas imagens podem ser observados modelos de forma individuais alinhados, seu modelo médio e os vetores de diferença de forma com um modelo de forma individual.

Esses dados representam mapas de deformidade de forma média projetados no modelo médio. Para um grupo com um pequeno volume de tecido cerebral, e um grupo com um grande volume de tecido cerebral. Os mapas de deformidade de forma dos dois grupos apresentam padrões opostos de diferença de forma hipocampal em regiões correspondentes.

Verifique a máscara de segmentação e o indivíduo ou o modelo compartilhado juntos. Se o modelo não estiver ajustado ao limite da imagem, ajuste os parâmetros de modelagem para obter melhores resultados. Análise estatística usando a deformidade de forma pode ser realizada para investigar a forma em termos de grupo Também fornecemos código MATLAB para a análise em nossa página de projeto.

Este método robusto tem sido aplicado a uma série de estudos clínicos, não apenas envolvendo modelagem de estrutura crítica, como doença de Alzheimer ou estudo de envelhecimento, mas também distúrbios ósseos que requerem a análise de ossos compostos.