December 30th, 2015
Здесь мы представляем протокол для определения минимального количества изображений, которые необходимо зарегистрировать и усреднить для разрешения подкорковых структур, и проверить, могут ли отдельные слои ЛГН быть разрешены в отсутствие физиологического шума.
Общая цель этого эксперимента состоит в том, чтобы проверить пределы разрешающей способности структурной МРТ для того, чтобы разрешить и сравнить подкорковые структуры как в посмертном, так и в живом человеческом мозге. Исследования в нашей лаборатории включали изучение небольших подкорковых ядер в популяциях пациентов. Учитывая их небольшой размер и дублирование в мозге, их трудно изучать.
Мы разработали протокол, который разрешает эти подкорковые структуры как в посмертном, так и в живом человеческом мозге. Преимуществом этой методики является сокращение продолжительности сканирования, что полезно в клиническом применении. Разрешение МРТ ограничено шумом, поэтому мы хотели определить, каким будет окончательное разрешение.
При отсутствии самых больших источников шума, а именно движения головы субъекта, пульса и дыхания Получите все изображения, описанные в этом протоколе, с помощью сканера с тремя TMRI, оснащенного 32-канальной катушкой для головы. В этом видео показаны шаги с использованием сканера Siemens MAGOME TRIO three TMRI для сеансов визуализации участников исследования. Обязательно сначала проведите скрининг безопасности МРТ.
Затем ознакомьтесь с деталями протокола нейровизуализации и попросите их подписать форму согласия пациента при подготовке участника к сканированию. Беруши вставляются в уши участника. Затем закрепите их голову подушечками, чтобы свести к минимуму движения головы.
Во время визуализации при получении сканирования с помощью посмертного сканирования мозга убедитесь, что мозг зафиксирован перед нейровизуализацией и содержится в водонепроницаемом пакете или контейнере, который помещается в катушку головки МРТ. Поместите мозг в катушку для головы так, чтобы ее ось Z была выровнена по отверстию сканера так, чтобы ствол мозга был обращен к изножью ложа сканера. Также поместите вакуумные подушки вокруг мозга для дополнительной поддержки.
Перед сканированием выберите вкладку пациента в верхнем левом углу. Используйте вкладку реестра для заполнения соответствующей информации о предмете. Затем нажмите на вкладку экзамена во вкладке обозревателя экзаменов.
Начните с создания нового протокола сканирования LOCALIZER В окне настройки используйте вкладку «Контрастность и разрешения» для ввода параметров, как показано на экране. Далее создайте новый протокол, который будет использоваться для получения взвешенных по плотности протонов сканирования с высоким разрешением. Настройте его в корональной ориентации, используя параметры, показанные на экране здесь.
Уменьшите пропускную способность до минимально возможного, чтобы максимизировать соотношение сигнал/шум. Чтобы сократить продолжительность сканирования, выберите 18 срезов толщиной в один миллиметр с полем зрения 160 миллиметров. Затем наложите на локализатор поле выбора среза для получения изображений плотности протонов.
Обязательно охватывая подкорковые ядра внутри таламуса, а также окружающие структуры. Затем запустите сканирование для надежной идентификации подкорковых структур. Приобретите пять прогонов с этими параметрами.
При проведении посмертной визуализации головного мозга надежная идентификация подкорковых структур может быть получена всего за одно сканирование общей продолжительностью около трех минут по одному и тому же протоколу сканирования. Для анализа данных используйте бесплатное программное обеспечение FSL. Начните с открытия окна терминала.
Затем преобразуйте необработанные DICOM-файлы со сканера для каждого объема плотности протонов в изящный формат. В командной строке введите здесь команду scene, DCM в NII, а затем каталог каждого изображения. Бежать. Далее получаем параметры исходного сканирования плотности протонов.
Затем создайте целевой объем пустого изображения с высоким разрешением, размер вокселя которого в два раза меньше этих параметров. Чтобы сделать это в любом текстовом редакторе, сначала определите преобразование с помощью матрицы тождества, как показано здесь, и сохраните как текстовый файл с именем identity dot matt. Затем используйте команду flirt для применения трансформации вверх, сэмплируя каждый исходный прогон для удвоения общего разрешения.
В результате получается матрица 10 24 и вдвое уменьшается размер вокселей в каждом измерении. Теперь переместите все изображения с высоким разрешением в новую папку. Затем для каждого участника объедините все изображения плотности протонов, полученные с помощью ИБП, в один файл с четырьмя D.
С помощью команды слияния FSL move исправьте эти объединенные файлы. С помощью команды URT выберите четырехступенчатую коррекцию, которая использует интерполяцию синхронизации в качестве дополнительного прохода оптимизации для повышения точности. Затем создайте среднее 3D-изображение, используя математику FSL.
Затем визуализируйте конечный результат, 3D изображение с высоким разрешением с помощью команды просмотра FSL. Теперь создайте области интереса, которые также называются ROI. Используя вид FSL, загрузите изображение с высоким разрешением.
Затем на вкладке «Инструменты» выберите вкладку «Одно изображение», чтобы увеличить представление для окупаемости инвестиций в рисование. Затем нажмите на вкладку файла, затем создайте маску, нарисуйте линию в ROI и сохраните. Наконец, используйте команду дампа 3D-маски AF acne для извлечения изображения, интенсивности и местоположения только что созданных масок ROI.
Результаты будут выведены в виде текстового файла, который можно использовать для дальнейшего анализа. Эта серия изображений сравнивает средние значения объема в мозге in vivo и после смерти. Обратите внимание, что посмертный мозг показывает четкую демаркацию подкорковых структур в одном взвешенном объеме плотности протонов, в то время как для мозга in vivo требуется минимум пять усредненных изображений. Чтобы обеспечить эту детализацию, этот корональный срез на изображении мозга in vivo показывает четкое разграничение ЛГН и других подкорковых структур, и здесь мы видим другой срез того же мозга, усредненный по 40 объемам плотности протонов в том же сеансе. Те же параметры изображения.
Этот посмертный срез мозга был получен в ходе одного объемного сканирования протонной плотности и обеспечивает четкое разграничение подкорковых структур, включая правую и левую ЛГН. На этом срезе показан посмертный мозг, усредненный по 100 объемам плотности протонов с тем же назначением среза. Увеличенный вид показывает четкую демаркацию подкорковых структур.
Здесь мы видим профили интенсивности линий для левого и правого in vivo, LGN, а также для вскрытия слева и справа, LGN. Эти строки предназначены для 40 максимальных средних in vivo и 100 средних значений postmortem. В посмертном мозге не было никаких изменений в интенсивности, которые можно было бы приписать слоям мозга in vivo.
Наблюдались различия в интенсивности, которые можно отнести к слоям. После просмотра этого видео у вас должно быть хорошее понимание того, как следовать этому оптимизированному протоколу для получения решения с высоким риском, изображения плотности протонов подкорковых областей После этого метода можно применять в клинических условиях для сокращения продолжительности сканирования до менее чем 15 минут у живых людей и менее трех минут у посмертного мозга при правильном применении.
View the full transcript and gain access to thousands of scientific videos
Это исследование представляет протокол, нацеленный на определение минимального количества изображений, необходимых для регистрации и усреднения для разрешения подкорковых структур в человеческом мозге. Оно специально проверяет способность различать индивидуальные слои боковых коленчатых тельца (LGN), минимизируя при этом физиологические шумы.
High-resolution structural MRI of the human subcortex enables precise delineation of small nuclei, directly impacting early discovery and translational neuroscience pipelines. By defining the resolution limits and noise constraints in both postmortem and in vivo settings, this protocol informs predictive confidence for subcortical target identification and quantitative biomarker development. The approach supports risk-adjusted decisions in neurotherapeutic portfolio advancement by clarifying anatomical boundaries critical for mechanistic de-risking.
This protocol integrates into the discovery-to-preclinical continuum by providing a standardized method for high-resolution subcortical imaging, supporting both hypothesis testing and quantitative analysis.