Методическая статья

Целом мозг сегментации и изменения Пойнт анализ анатомических мозга МРТ — применение в Premanifest болезни Гентингтона

DOI:

10.3791/57256

⸱

9 июня 2018 г.

 ,  ,  ,  ,  , 
1The Russell H. Morgan Department of Radiology and Radiological Science, Johns Hopkins University School of Medicine, 2Center for Imaging Science, Johns Hopkins University, 3Institute for Computational Medicine, Johns Hopkins University, 4Department of Applied Mathematics and Statistics, Johns Hopkins University, 5Division of Neurobiology, Departments of Psychiatry, Neurology, Neuroscience and Pharmacology, and Program in Cellular and Molecular Medicine, Johns Hopkins University School of Medicine, 6F.M. Kirby Research Center for Functional Brain Imaging, Kennedy Krieger Institute, 7Department of Biomedical Engineering, Johns Hopkins University

В этой статье

Краткое содержание

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Этот документ описывает статистические модели для объемного анализа данных МРТ, который идентифицирует точка «изменения», когда атрофия мозга начинается в premanifest болезни Гентингтона. Целом мозг отображение точек изменения достигается на основе томов мозга, полученных с помощью конвейера на основе Атлас сегментации Т1 взвешенных изображений.

Аннотация

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Последние достижения в МРТ предлагают целый ряд полезных маркеров для идентификации нейродегенеративных заболеваний. В болезни Гентингтона (HD) атрофия региональных мозга начинает много лет до наступления мотор (в период «premanifest»), но пространственно-временных структура региональных атрофия через мозг, характеризуется не полностью. Здесь мы показываем онлайн платформу облачных вычислений, «MRICloud», которая обеспечивает на основе Атлас целом мозг сегментации Т1 взвешенных изображений на нескольких уровнях гранулярности и тем самым, позволяет нам получить доступ к региональные особенности анатомии мозга. Мы затем описать модель регрессии, обнаруживает статистически перегиба точек, в которых региональные мозга атрофия начинает быть заметным, т.е. «смена точки», в отношении индекса прогрессирование болезни. Мы использовали продукт (CAP) Оценка ЦАГ возраст для индексации прогрессирования заболевания в HD больных. Точка изменения анализа объемного измерения от сегментации трубопровода, таким образом, предоставляет важную информацию заказа и шаблон структурных атрофии через мозг. Этот документ иллюстрирует использование этих методов на Т1 взвешенных МРТ данных субъектов premanifest HD от большое многоцентровое исследование ПРЕДСКАЗАТЬ-HD. Этот дизайн потенциально имеет широкое применение в диапазоне нейродегенеративных заболеваний для изучения динамических изменений мозга анатомии.

Введение

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Магнитно-резонансная томография (МРТ) существенно расширить наши возможности для изучения анатомии мозга и функции в нейродегенеративных заболеваний1,2,3. T1-взвешенный структурных МРТ является одним из наиболее широко принятых изображений инструменты в обычной клинической практике для оценки анатомии мозга и связанных с ними патологии. Количественный анализ Т1 взвешенных изображений с высоким разрешением обеспечивает полезные маркеры, чтобы измерить анатомические изменения во время дегенерация головного мозга. В частности, подходы на основе сегментации количественная оценка ....

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Протокол

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

1. Атлас основе весь мозг сегментации

  1. Подготовка данных
    1. Преобразуйте трехмерные (3D) изображения T1-взвешенный, обычно приобретенные с MPRAGE (подготовлен намагниченности быстрого градиент эхо) последовательности, от поставщика формата DICOM (цифровое изображение и коммуникации) проанализированы формат. Обратите внимание, что облако вычислений требует данные пользователей могут быть переданы удаленных кластеров. По данным медицинского страхования и Закон о подотчетности (HIPPA) удалите пациентов личной идентификационной информации из файлов изображений.
      Примечание: MRICloud предлагает DICOM для анализа преобразователь (https://b....

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Результаты

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

С помощью процедур, описанных в разделе 1.1-1.3, весь мозг сегментации карты могут быть получены MRICloud. В текущей версии атласа (V9B), 283 посылки разбиваются на лучших гранулярности (уровень 5), которые могут быть сгруппированы в различные уровни гранулярности, например., от полушария долек и посылки, согласно определения конкретных онтологии. Рисунок 3 показывает два вида многоуровневой segmentations на пяти уровнях, в осевом и корональные просм.......

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Обсуждение

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Как показано в настоящем документе, сегментация целом мозга МРТ головного мозга может быть удобно достигнуто с помощью нашей онлайн платформы MRICloud. T1-взвешенный МРТ основе объемный маркер показывает, быть надежной и чувствительной к ряду нейродегенеративных заболеваний1,2,3. Объемные меры используются для различных течению анализа, например, математическое моделирование и анализ функции отбора и классификации для клиническо.......

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Раскрытие информации

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Авторы не имеют ничего сообщать.

Благодарности

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Мы благодарим PREDICT-HD следователи, в частности, д-р Ханс Джонсон и д-р Джейн S. Pauslen из университета штата Айова, за их щедрость в обмене данных МРТ и конструктивное обсуждение по анализу данных и результатов.

Эта работа поддерживается NIH предоставляет R21 NS098018, Р50 NS16375, NS40068, R01 NS086888, R01 NS084957, P41-EB015909, P41 EB015909, R01 EB000975, R01 EB008171 и U01 NS082085.

....

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье
ИмяКомпанияКаталожный номерКомментарии
MATLABMathworksN/AVersion 2015b и выше
Рабочая станция DellDell Precision T5500 (процессор Intel Xeon)

Ссылки

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Paulsen, J. S., et al. Clinical and Biomarker Changes in Premanifest Huntington Disease Show Trial Feasibility: A Decade of the PREDICT-HD Study. Front Aging Neurosci. 6, 78(2014).
  2. Jack, C. R. Jr, et al.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Перепечатки и разрешения

Запросить разрешение на повторное использование текста или иллюстраций этой статьи JoVE

Запросить разрешение

Теги

1MRICloudCAPMultiAtlasMATLAB

Похожие статьи