Разработка атласа мозгового кровотока для картирования кровотока

Аннотация

Источник: Тан, З., et и др., Построение и применение атласа мозгового кровотока на основе церебральной функциональной области с использованием магнитно-резонансной томографии-артериального спин-мечения. J. Vis. Exp. (2024).

В этом видео демонстрируется метод построения атласа мозгового кровотока путем интеграции данных магнитно-резонансной томографии или МРТ-спиновой маркировки артерий с сегментированными областями мозга, визуализации моделей кровотока и количественной оценки уровней кровотока в функциональных областях.

Протокол

1. Сбор и подготовка данных

ПРИМЕЧАНИЕ: Дисперсия параметров не зависит от исследовательского подхода. Для хранения цифровых данных медицинской визуализации используются как форматы цифровой визуализации и коммуникаций в медицине (DICOM), так и инициативы по нейровизуализационным информационным технологиям (NIFTI). Тем не менее, формат NIFTI часто предпочитают из-за удобства вычислений в исследовательской деятельности. Преобразование из DICOM в NIFTI является простой и распространенной практикой. В этом исследовании были получены подлинные данные DICOM, которые были преобразованы в формат NIFTI. Данные были получены с помощью магнитно-резонансного томографа (МРТ) мощностью 1,5 Тесла. В процессе регистрации перекрестных изображений в этом исследовании в основном использовалась последовательность восстановления инверсии с ослаблением жидкости (FLAIR), которая была объединена с изображениями мозгового кровотока (CBF). Инструмент CBF Atlas (Table of Materials), используемый в этом исследовании, является коммерческим программным обеспечением.

1. Скопируйте данные в указанный рабочий каталог.
   1. Скопируйте все данные NIFTI в настраиваемый рабочий каталог.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Рабочий каталог одинаков в операционной системе и матричной лаборатории (MATLAB). Исследование проводится в соответствии со стандартом ориентации правой передней части верхней части (RAS).
   2. Перейдите в каталог, содержащий данные в текущем рабочем каталоге MATLAB, и используйте функцию niftiread для загрузки данных FLAIR в рабочее пространство. Используйте функцию size для проверки размеров последовательности FLAIR. Вызовите команду Flair_Slice для просмотра последовательности FLAIR (как показано в Рисунок 1). Используйте конкретные команды следующим образом:
      FLAIR_XLF = niftiread('FLAIR_XFL.nii');
      size(FLAIR_XLF)
      Flair_Slice(FLAIR_XLF);
   3. Обратитесь к Рисунок 1} для изображения интерактивного графического пользовательского интерфейса (GUI) для последовательности FLAIR. Используйте нижнюю полосу прокрутки для быстрого просмотра различных последовательностей.
2. Быстрая проверка изображений CBF.
   1. Используйте функцию niftiread для загрузки данных CBF в рабочую область. Используйте функцию size для проверки размеров последовательности CBF. Вызовите команду CBF_Slice }, чтобы просмотреть последовательность CBF (как показано в Рисунок 2). Используйте конкретные команды следующим образом:
      CBF_XLF = niftiread('CBF_XFL.nii');
      size(CBF_XLF)
      CBF_Slice(CBF_XLF);
   2. Обратитесь к Рисунок 2} для интерактивного скриншота последовательности CBF с графическим интерфейсом. Используйте нижнюю полосу прокрутки для быстрого просмотра различных последовательностей.
      ПРИМЕЧАНИЕ: В Рисунок 2, диапазон значений КБФ обычно составляет 0-120 мл/100 г/мин. Рисунок 2 использует цветовую карту для представления различных уровней КБФ разными цветами.

2. Сегментация функциональных областей головного мозга из последовательности FLAIR

ПРИМЕЧАНИЕ: Последовательность FLAIR служит как для структурной визуализации, так и для обеспечения превосходных возможностей патологической диагностики. Таким образом, слияние FLAIR с CBF имеет важное диагностическое значение в клиниках. В этом исследовании сегментируются основные функциональные области головного мозга из последовательности FLAIR.

1. В рабочей области вызовите функцию FLAIR_Segment и запустите предварительно обученную программу сегментации изображений на основе 3-D U-Net для автоматического создания трипланарных представлений сегментации функциональных областей головного мозга, как показано на рисунке Рисунок 3. Каждый цвет в Рисунок 3 представляет собой отдельную функциональную область.
2. Для проверки различных функциональных областей головного мозга в режиме реального времени используйте взаимодействие перекрестия (Рисунок 3). Нажмите и перетащите центр перекрестия для произвольного 3D-исследования реконструированной анатомии мозга.
   ПРИМЕЧАНИЕ: Графический интерфейс пользователя в Рисунок 3 также позволяет регулировать диапазон интенсивности оттенков серого, контрастность и яркость трипланарных видов.
3. Нажмите и перетащите левую кнопку мыши на любую область изображения, чтобы изменить уровни яркости и контрастности в режиме реального времени. Отпустите кнопку мыши, чтобы подтвердить и завершить корректировку.

3. Трипланарное представление распределения КБТ по функциональным областям головного мозга

ПРИМЕЧАНИЕ:{{}} Изучение распределения КБК по различным функциональным областям головного мозга способствует точным клиническим суждениям о состоянии пациента. В рамках функциональной области из Рисунок 3, включение точных значений CBF из последовательности CBF и представление их в трипланарном виде позволяет проводить всестороннее обследование врачом.

1. Вызовите функцию CBF_triplanar }, чтобы сгенерировать трипланарный вид графического интерфейса, показанный в Рисунок 4, отображающий пространственное распределение CBF по функциональным областям. Переместите перекрестие, чтобы можно было изучить распределение CBF в интересующих регионах.
2. Нажмите кнопку «Подсказки по данным» в правом верхнем углу графического интерфейса, чтобы отобразить значения CBF в любом положении.
3. Нажмите и перетащите левую кнопку мыши на любую область изображения, чтобы изменить уровни яркости и контрастности в режиме реального времени. Отпустите кнопку мыши, чтобы подтвердить и завершить корректировку.

4. Атлас КБТ по основным функциональным областям головного мозга

ПРИМЕЧАНИЕ: Нормализуя распределения вероятностей КБФ по различным функциональным областям, создает Атлас функциональных областей головного мозга, выражающий уровни КБФ в функциональных областях головного мозга субъекта.

1. Вызовите функцию CBF_Atlas для преобразования пространственного распределения CBF, показанного в Рисунок 4}, в Атлас CBF (как показано в Рисунок 5).
   ПРИМЕЧАНИЕ: В Рисунок 5, ось x представляет различные функциональные области мозга, а ось y представляет различные уровни CBF; Разные цвета обозначают разные уровни вероятности (чем краснее цвет, тем больше вокселей присутствует).
2. Чтобы масштабировать частичное изображение, нажмите кнопку «Увеличить/увеличить» в правом верхнем углу графического интерфейса, показанного в Рисунок 5.
   ПРИМЕЧАНИЕ:} Кривая в Рисунок 5 соединяет среднее значение CBF между регионами.

Результаты

<

p style='line-height:1.2;margin-bottom:0pt;margin-top:0pt;' dir='ltr'>Рисунок 1: Интерактивный графический пользовательский интерфейс для просмотра слайсо...

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье

Имя	Компания	Каталожный номер	Комментарии
CBF Atlas	Интеллектуальная энтропия	CBF Atlas V1.0	Beijing Intelligent Entropy Science & Technology Co Ltd. Моделирование заболеваний щитовидной железы
MATLAB	MathWorks	2023B	Вычисления и визуализация
Аппарат МРТ	Siemens{{TAG_ 34}}	Amria 1.5 T	МРТ-сканер