Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
JoVE Journal Neuroscience
Click here for the English version

Neuroscience

Segmentação Manual do Plexo Coroide Humano Utilizando RM Cerebral

Published: December 15, 2023 doi: 10.3791/65341
Automatic Translation
*1,2, *3,4, 1,2, 5,6,7, 1,2,8
1Department of Psychiatry, Beth Israel Deaconess Medical Center, 2Division of Translational Neuroscience, Beth Israel Deaconess Medical Center, 3Huaxi MR Research Center (HMRRC), Department of Radiology, West China Hospital of Sichuan University, 4Department of Psychiatry and Psychotherapy, Jena University Hospital, 5AI in Medical Imaging, German Center for Neurodegenerative Diseases (DZNE), 6A. A. Martinos Center for Biomedical Imaging, Massachusetts General Hospital, 7Department of Radiology, Harvard Medical School, 8Department of Psychiatry, Harvard Medical School
* These authors contributed equally

Summary

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.

Abstract

O plexo coroide tem sido implicado no neurodesenvolvimento e em uma série de distúrbios cerebrais. Evidências demonstram que o plexo coroide é crítico para a maturação cerebral, regulação imuno/inflamatória e funcionamento comportamental/cognitivo. No entanto, as ferramentas atuais de segmentação automatizada de neuroimagem são pobres em segmentar com precisão e confiabilidade o plexo coroide do ventrículo lateral. Além disso, não existe uma ferramenta que segmente o plexo coroide localizado no terceiro e quarto ventrículos cerebrais. Assim, um protocolo delineando como segmentar o plexo coroide no lateral, terceiro e quarto ventrículo é necessário para aumentar a confiabilidade e a replicabilidade dos estudos que examinam o plexo coroide em distúrbios do neurodesenvolvimento e cerebrais. Este protocolo fornece etapas detalhadas para criar arquivos rotulados separadamente no 3D Slicer para o plexo coroide com base em imagens DICOM ou NIFTI. O plexo coroide será segmentado manualmente usando os planos axial, sagital e coronal das imagens T1w, certificando-se de excluir voxels das estruturas da substância cinzenta ou branca que margeiam os ventrículos. As janelarias serão ajustadas para auxiliar na localização do plexo coroide e seus limites anatômicos. Métodos de avaliação da acurácia e confiabilidade serão demonstrados como parte deste protocolo. A segmentação padrão-ouro do plexo coroide usando delineamentos manuais pode ser usada para desenvolver ferramentas de segmentação automatizadas melhores e mais confiáveis que podem ser compartilhadas abertamente para elucidar mudanças no plexo coroide ao longo da vida e dentro de vários distúrbios cerebrais.

Introduction

Função do plexo coroide
O plexo coroide é uma estrutura altamente vascularizada no encéfalo, constituída por capilares fenestrados e uma monocamada de células epiteliais do plexocoroide1. O plexo coroide projeta-se para o lateral, terceiro e quarto ventrículos cerebrais e produz líquido cefalorraquidiano (LCR), que desempenha um papel importante no padrão neural2 e na fisiologia cerebral 3,4. O plexo coroide secreta substâncias neurovasculares, engloba um repositório semelhante a células-tronco e atua como barreira física para impedir a entrada de metabólitos tóxicos, barreira enzimática para remover metades que contornam a barreira física e barreira imunológica para proteção contra invasores estranhos5. O plexo coroide modula a neurogênese6, a plasticidade sináptica7, ainflamação8, o ritmo circadiano9,10, o eixo cérebro-intestino 11 e a cognição12. Além disso, citocinas periféricas, estresse e infecção (incluindo SARS-CoV-2) podem romper a barreira sangue-LCR 13,14,15,16. Assim, o sistema plexo-LCR coroide é integral para o neurodesenvolvimento, maturação do neurocircuito, homeostase cerebral e reparo17. Uma vez que alterações imunológicas, inflamatórias, metabólicas e enzimáticas afetam o cérebro, pesquisadores estão usando ferramentas de neuroimagem para avaliar o papel do plexo coroide ao longo da vida e em distúrbios cerebrais 18,19,20. No entanto, existem limitações em ferramentas automatizadas comumente utilizadas para segmentação do plexo coroide, como o FreeSurfer, que resultam em uma segmentação pouco segmentada do plexo coroide. Assim, há uma necessidade crítica de segmentação manual do plexo coroide que possa ser usada para desenvolver uma ferramenta automatizada precisa para segmentação do plexo coroide.

Plexo coroide no neurodesenvolvimento e nas doenças cerebrais
O papel do plexo coroide nas desordens cerebrais tem sido negligenciado por muito tempo, principalmente por ser considerado um coadjuvante cujo papel era amortecer o cérebro e manter um equilíbrio adequado de sal 2,21. No entanto, o plexo coroide tem ganhado atenção como uma estrutura ligada a distúrbios cerebrais como síndromes dolorosas22, SARS-CoV-2 16,23,24, neurodesenvolvimento 2 e distúrbios cerebrais 19, sugerindo um efeito transdiagnóstico no desenvolvimento de distúrbios comportamentais. Nos transtornos do neurodesenvolvimento, os cistos do plexo coroide foram associados a um risco aumentado de atraso no desenvolvimento, transtorno de déficit de atenção/hiperatividade (TDAH) ou transtorno do espectro autista (TEA)25,26. Além disso, o volume do plexo coroide do ventrículo lateral mostrou-se aumentado em pacientes com CIA27. Nas desordens cerebrais, anormalidades do plexo coroide têm sido descritas desde 1921 em transtornos psicóticos28,29. Estudos prévios identificaram aumento do plexo coroide usando a segmentação do FreeSurfer em uma grande amostra de pacientes com transtornos psicóticos em comparação com seus parentes de primeiro grau e controles19. Esses achados foram replicados usando volume de plexo coroide segmentado manualmente em uma grande amostra de população clínica de alto risco para psicose e descobriram que esses pacientes tinham maior volume de plexo coroide em comparação com controles saudáveis30. Há um número crescente de estudos demonstrando aumento do plexo coroide na síndrome dolorosa regionalcomplexa22, acidente vascular encefálico31, esclerosemúltipla20,32,Alzheimer33,34 edepressão35, com alguns demonstrando uma ligação entre atividade imunológica/inflamatória periférica e cerebral. Esses estudos de neuroimagem são promissores; no entanto, a má segmentação do plexo coroide do ventrículo lateral pelo FreeSurfer21 limita a fidedignidade da estimativa automatizada do volume do plexo coroide. Como resultado, estudos em esclerosemúltipla20,32,depressão35,Alzheimer34 e psicoseprecoce36 começaram a segmentar manualmente o plexo coroide do ventrículo lateral, mas não há diretrizes atuais de como fazê-lo, nem orientações sobre segmentação do plexo coroide do terceiro e quarto ventrículos.

Ferramentas comuns de segmentação excluem o plexo coroide
Pipelines de segmentação cerebral como FreeSurfer37,38,39, FMRIB Software Library (FSL)40, SLANT41 e FastSurfer (desenvolvido pelo coautor Martin Reuter)42,43, segmentam com precisão e confiabilidade estruturas corticais e subcorticais empregando paradigmas baseados em atlas (FSL), atlas e de superfície (FreeSurfer) e de aprendizagem profunda (SLANT e FastSurfer). Os pontos fracos de algumas dessas abordagens incluem velocidade de processamento, generalização limitada para diferentes scanners, forças de campo e tamanhos de voxels37,44 e alinhamento forçado do mapa de etiquetas em um espaço de atlas padrão. No entanto, a capacidade de segmentar o plexo coroide e a compatibilidade com RM de alta resolução só é abordada pelo FreeSurfer e FastSurfer. As redes neurais por trás do FastSurfer são treinadas com rótulos de plexo coroide FreeSurfer, de modo que herdam as limitações de confiabilidade e cobertura discutidas anteriormente pelo FreeSurfer, com o terceiro e quarto ventrículos sendo ignorados21. As limitações atuais para ressonância magnética de alta resolução também existem, mas o fluxo de alta resolução45 e o FastSurferVINN43 do FreeSurfer podem ser usados para lidar com esse problema.

Ferramentas atuais de segmentação do plexo coroide
Existe apenas uma ferramenta de segmentação disponível gratuitamente para o plexo coroide, mas a precisão da segmentação é limitada. A segmentação precisa do plexo coroide pode ser afetada por uma variedade de fatores, incluindo (1) variabilidade na localização do plexo coroide (espacialmente não estacionária) devido à sua localização dentro dos ventrículos, (2) diferenças na intensidade do voxel, contraste, resolução (heterogeneidade intra-estrutura) devido à heterogeneidade celular, função dinâmica do plexo coroide, alterações patológicas ou efeitos parciais de volume, (3) diferenças de tamanho ventricular relacionadas à idade ou patologia que afetam o tamanho do plexo coroide, e (4) proximidade de estruturas subcorticais adjacentes (hipocampo, amígdala, caudado e cerebelo), que também são de difícil segmentação. Diante desses desafios, as segmentações do FreeSurfer muitas vezes subestimam ou superestimam, rotulam erroneamente ou ignoram o plexo coroide.

Três publicações recentes abordaram a lacuna da segmentação confiável do plexo coroide com um Gaussian Mix Model (GMM)46, um Axial-MLP47 e abordagens de aprendizagem profunda baseadas emU-Net48. Cada modelo foi treinado e avaliado usando conjuntos de dados privados e rotulados manualmente de no máximo 150 indivíduos com uma diversidade limitada de scanners, locais, dados demográficos e transtornos. Embora essas publicações 46,48,49 tenham alcançado melhorias significativas em relação à segmentação do plexo coroide do FreeSurfer - às vezes dobrando a intersecção entre predição e verdade fundamental, nenhum dos métodos é (1) validado em RM de alta resolução, (2) tem análises dedicadas de generalização e confiabilidade, (3) apresenta grandes conjuntos de dados representativos de treinamento e teste, (4) aborda ou analisa especificamente desafios de segmentação do plexo coroide, tais como efeitos parciais de volume, ou (5) está disponível publicamente como uma ferramenta pronta para uso. Assim, o atual "padrão ouro" para a segmentação do plexo coroide é o traçado manual, por exemplo, utilizando o 3D Slicer50 ou ITK-SNAP51, que não foi descrito anteriormente e tem sido um grande desafio para os pesquisadores que desejam examinar o papel do plexo coroide em seus estudos. O 3D Slicer foi escolhido para segmentação manual devido à familiaridade do autor com o software e por fornecer ao usuário várias ferramentas baseadas em diferentes abordagens que podem ser combinadas para obter o resultado desejado. Outras ferramentas podem ser utilizadas, como o ITK-SNAP, que é orientado principalmente para a segmentação de imagens, e uma vez que a ferramenta é dominada, bons resultados podem ser obtidos pelo usuário. Além disso, os autores realizaram um estudo caso-controle demonstrando a alta acurácia e confiabilidade de sua técnica de segmentação manual utilizando o 3D Slicer30, e que a metodologia específica é descrita neste artigo.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

O presente protocolo foi aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa do Beth Israel Deaconess Medical Center. Um indivíduo saudável com ressonância magnética do cérebro livre de artefatos ou movimento foi usado para demonstração deste protocolo, e consentimento informado por escrito foi obtido. Um scanner de RM de 3,0 T com bobina de cabeça de 32 canais (ver Tabela de Materiais) foi usado para adquirir imagens 3D-T1 com resolução de 1 mm x 1 mm x 1,2 mm. Utilizou-se a sequência MP-RAGE ASSET com campo de visão de 256 x 256, TR/TE/TI=7,38/3,06/400 ms, e flip angle de 11 graus.

1. Importando ressonância magnética cerebral para 3D Slicer

NOTA: O 3D Slicer fornece documentação relacionada à sua interface de usuário.

  1. Prepare os arquivos DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) ou NIFTI (Neuroimaging Informatics Technology Initiative) do cérebro para importação para o 3D Slicer.
  2. Importe dados DICOM clicando no botão DCM no canto superior esquerdo da barra de ferramentas. Em seguida, clique no botão Importar arquivos DICOM para importar dados de formato DICOM.
  3. Se os dados de ressonância magnética estiverem no formato NIFTI, importe-os clicando no botão DATA no canto superior esquerdo da barra de ferramentas. Na caixa de diálogo pop-up, selecione Escolher diretório para adicionar aos dados NIFTI de importação em lote em uma pasta ou selecione Escolher arquivo(s) para adicionar para importar arquivos NIFTI específicos. Em seguida, clique no botão OK para prosseguir com o upload de dados para a segmentação de dados 3D Slicer.
  4. Após a importação, os dados da RM aparecerão na janela à direita exibindo os planos axial, sagital e coronal.
  5. Altere o layout das janelas navegando até Layouts e selecionando um layout específico. Isso pode ser encontrado clicando na imagem do módulo Layouts na própria barra de ferramentas do 3D Slicer ou via View > Layouts no menu do aplicativo.

2. Baixando DICOM de dados de amostra no 3D Slicer

  1. Clique no botão Baixar dados de exemplo na tela de abertura da seção Bem-vindo à segmentação de dados. Em seguida, selecione o botão MRHead e ele iniciará o processo de download, que pode levar alguns minutos.
  2. Certifique-se de que os dados de ressonância magnética do cérebro com planos axiais, sagitais e coronais sejam mostrados na janela direita.

3. Controle de qualidade e ajuste da imagem de RM

  1. Determine qualitativamente a qualidade da imagem e a presença de artefatos devido à movimentação da cabeça ou problemas de varredura revisando criticamente cada corte de RM.
  2. Amplie a fatia de imagem clicando com o botão direito do mouse e movendo o mouse para cima ou para baixo para reduzir ou ampliar, respectivamente.
  3. Para mover a fatia de imagem, clique com o botão esquerdo do mouse na imagem, mantenha pressionada a tecla Shift e arraste o mouse.
  4. Ajustar o brilho da imagem pode ajudar na visualização do plexo coroide. Para fazer isso, clique em Ajustar janela/nível de volume na barra de ferramentas ou clique com o botão esquerdo do mouse na imagem e mova o mouse para cima ou para baixo para aumentar ou diminuir o brilho, respectivamente.
  5. O ajuste do contraste também pode ajudar a encontrar o plexo coroide. Clique com o botão esquerdo do mouse na fatia da imagem e mova o mouse para a esquerda ou direita para aumentar ou diminuir o contraste, respectivamente. Para determinar o contraste apropriado para o plexo coroide, use os núcleos de substância cinzenta profunda (massas centrais de substância cinzenta dispostas ao redor do ventrículo lateral e do terceiro ventrículo) ou a intensidade de sinal mostrada na barra de escala de contraste.
  6. Uma vez selecionado o contraste preferido, mantenha o mesmo contraste ao longo da segmentação e não ajuste para possíveis variações nas regiões supra e infratentoriais.

4. Criação dos segmentos manuais do plexo coroide

  1. Para iniciar a segmentação do plexo coroide lateral, terceiro e quarto ventrículos, crie os arquivos de segmentação no módulo Editor de segmento . Para navegar até lá, clique no Editor de Segmentos na barra de ferramentas ou vá para o menu suspenso Módulos: e selecione Editor de Segmentos.
  2. Clique no menu suspenso para segmentação para selecionar segmentações diferentes (se várias segmentações foram criadas) e renomear a segmentação selecionada no momento.
  3. Use a lista suspensa Volume mestre para escolher quais conjuntos NIFTI ou DICOM precisam de edição. Somente quando o arquivo de volume é selecionado, o usuário pode iniciar a segmentação/edição.
  4. Clique no botão Adicionar duas vezes para adicionar dois segmentos para o plexo coroide do ventrículo lateral. Para renomeá-los, clique duas vezes no nome e altere-os para Plexo coroide do ventrículo lateral direito e Plexo coroide do ventrículo lateral esquerdo.
  5. Clique no botão Adicionar novamente para adicionar segmentos para o plexo coroide do terceiro e quarto ventrículo e renomeá-los para "Plexo coroide do3º ventrículo" e "Plexo coroide do4º ventrículo".

5. Visualização de diferentes fatias e segmentações

  1. Antes de editar, realize um estudo em segundo plano para saber como se mover entre layouts na janela de exibição e como alterar a exibição ou opacidade das segmentações.
  2. Na parte superior da janela de visualização e à esquerda do controle deslizante de fatia, clique no ícone de pino. Isso abrirá um menu suspenso, que pode variar dependendo do layout específico em que a janela está.
    NOTA: A utilização de diferentes layouts pode ser útil na segmentação do plexo coroide, uma vez que sua estrutura pode variar entre indivíduos. Por exemplo, o layout 'Convencional' permite que o usuário visualize simultaneamente as três fatias e uma visão 3D da cena. Escolher 'Somente fatia vermelha/amarela/verde' dá ao usuário uma visão de perto da fatia 2D para permitir uma segmentação mais precisa do plexo coroide.

6. Delineamento das ROIs do plexo coroide do ventrículo lateral

NOTA: O registro de imagem em um modelo não é necessário para segmentação manual.

  1. Para o plexo coroide do ventrículo lateral, iniciar no plano axial garantindo que as imagens sejam posicionadas com base na linha bicomissural. Em seguida, utilizar o trigono colateral como ponto de referência para localização do plexo coroide do ventrículo lateral.
    1. Uma vez feitas as edições no plano axial, passe para as demais incidências (sagital e coronal) para garantir que a segmentação manual do plexo coroide do ventrículo lateral não esteja capturando o parênquima cerebral ou o LCR circundante.
  2. Para começar a editar, clique no segmento para trabalhar e o nome do segmento ficará em destaque.
  3. Clique na ferramenta Pintar ou Desenhar na seção Efeitos do Editor de segmentos para iniciar a segmentação manual.
    NOTA: É melhor começar a segmentação em um plano (coronal, axial ou sagital) e, após a segmentação ter sido concluída em todas as fatias, mover para outros planos para verificar e refinar a segmentação manual. Sugere-se que o usuário inicie pelos planos axial ou coronal, pois o plexo coroide do ventrículo lateral é mais facilmente visualizado nessas incidências.
  4. Ao usar a ferramenta Desenhar , clique com o botão esquerdo do mouse e mantenha pressionada a tecla para desenhar um contorno no limite do plexo coroide do ventrículo lateral. Depois de rastreado, clique com o botão direito do mouse para preencher a área desenhada.
  5. Ao usar a ferramenta Paint , primeiro selecione o diâmetro do pincel a ser usado para pintura. Um pincel de 3% ou 5% é sugerido para um delineamento mais preciso do plexo coroide, enquanto 10% pode ser útil para seleções maiores.
  6. Para qualquer uma das ferramentas, utilize o Paint ou o Erase para corrigir quaisquer delineamentos errados adicionando ou removendo seleções.
    NOTA: Referenciar outros planos de visão pode ajudar a identificar a estrutura do plexo coroide do ventrículo lateral em comparação com outras estruturas cerebrais, como a substância cinzenta circundante, o fórnix, o corpo caloso ou o hipocampo. O usuário é encorajado a excluir varreduras cerebrais que têm cistos do plexo coroide identificados.
  7. Utilizar o nível do núcleo vermelho como ponto de referência para interromper a segmentação do plexo coroide nos ventrículos laterais.

7. Delineamento das IROs do terceiro e quarto ventrículos do plexo coroide

NOTA: Imagens T1w de maior resolução (como 0,7 ou 0,8 mm) e aquelas obtidas em uma RM de 7T forneceriam uma segmentação manual mais precisa e confiável do plexo coroide do terceiro e quarto ventrículos. A segmentação do plexo coroide do terceiro e quarto ventrículo é mais difícil do que a do plexo coroide do ventrículo lateral, pois essas regiões podem ser muito menores e com menos voxels para delinear.

  1. Para o plexo coroide do terceiro ventrículo, iniciar no plano sagital e utilizar o forame de Monro, fórnix, corpo caloso, tálamo e veia cerebral interna como pontos de referência para identificar o plexo coroide no3º ventrículo. Mover-se entre cortes dentro do mesmo plano pode ajudar a determinar se uma região é o fórnix, tálamo, veia ou plexo coroide do terceiro ventrículo.
    1. Uma vez feitas as edições no plano sagital, navegue até as demais incidências (axial e coronal) para garantir que a segmentação manual do plexo coroide do terceiro ventrículo não esteja selecionando o parênquima cerebral ou o LCR circundante.
  2. Da mesma forma, para o plexo coroide do quarto ventrículo, iniciar no plano sagital e utilizar o pedúnculo cerebelar superior, a ponte e a medula como pontos de referência para identificar o plexo coroide no quarto ventrículo. A movimentação entre cortes dentro de um mesmo plano pode auxiliar na determinação se uma região é o cerebelo, a tonsila cerebelar, o véu medular inferior ou o plexo coroide do4º ventrículo.
    1. Uma vez concluídas as edições no plano sagital, passe para as demais incidências (axial e coronal) para garantir que a segmentação manual do plexo coroide do quarto ventrículo não esteja selecionando o parênquima cerebral ou o LCR circundante.

8. Cálculo dos volumes do plexo coroide

  1. No menu suspenso Módulos , navegue até Quantificação e selecione Estatísticas de segmento.
  2. Em Entradas, selecione o novo mapa de segmentação para quantificação na ferramenta Segmentação e escolha o volume de RM no volume escalar. Em Tabela de saída (em Saída), escolha a opção Tabela . Depois de concluído, pressione Aplicar e uma tabela contendo o volume do plexo coroide aparecerá em várias unidades.

9. Salvando os segmentos e resultados de volume

  1. Clique no botão Salvar no canto superior esquerdo da barra de ferramentas para salvar os arquivos gerados.
  2. Salve os arquivos de segmentação como .nrrd (arquivo de segmentação de dados 3D), .nii.gz (arquivo NIFTI) ou .tsv (arquivo de tabela).

10. Determinação da precisão, desempenho e concordância da segmentação

NOTA: Recomenda-se usar o pacote MONAI (consulte Tabela de Materiais), que descreve o Coeficiente de Dados (DC) e a Distância Média de Superfície do DeepMind (avgSD). Detalhes sobre DC e avgSD são descritos abaixo. Para calcular essas métricas, os leitores precisarão saber como programar (por exemplo, python, ler imagens do disco, reformatar os dados para as matrizes de entrada apropriadas para essas funções). Não há um pacote amigável que inclua todas essas métricas.

  1. O escore DC é uma abordagem padrão para quantificar a sobreposição de dois domínios geométricos. Para calcular a pontuação média de DC entre duas segmentações, forneça dois tensores y_pred e y, ou seja, imagens multiquadros com um quadro para cada imagem de rótulo binarizado. Os tensores y_pred e y podem conter segmentações de dois avaliadores manuais diferentes, segmentações repetidas do mesmo avaliador ou previsão automatizada e verdade de solo manual.
    1. Use a função monai.metrics.compute_meandice para calcular o escore médio de DC.
    2. Gere tensores de etiqueta binários adequados com monai.transforms.post.
      Observação : O parâmetro include_background pode ser definido como False para excluir a primeira categoria (índice de canal 0) da computação de DC, que é, por convenção, assumido como um plano de fundo.
  2. Considere o escore avgSD menos comum e observe que a abordagem pode diferir à medida que existem várias definições para a distância da superfície. Por exemplo, use a distância máxima (também conhecida como distância de Hausdorff, altamente sensível a outliers), a distância média (como descrito aqui) e o percentil 95 (altamente robusto) como medidas frequentemente usadas.
    1. Use a função compute_average_surface_distance para calcular a pontuação avgSD.
    2. Certifique-se de que essa função calcule a Distância Média da Superfície de y_pred a y na configuração padrão.
    3. Além disso, se simétrico = Verdadeiro, certifique-se de que a distância média simétrica da superfície entre essas duas entradas seja retornada.
  3. A análise estatística do escore DC e DP médio em múltiplos casos pode ser realizada usando o robusto teste dos postos sinalizados de Wilcoxon para análise pareada.
  4. Considere o uso do coeficiente de correlação intraclasse (CCI) como outro método comumente usado para determinar se vários participantes podem ser classificados de forma confiável por diferentes avaliadores. Lembre-se de que o ICC opera em um conjunto de medidas pareadas (por exemplo, o volume) de segmentações e não diretamente nas imagens de segmentação. Para calcular o ICC, use o software R e o R Studio (consulte Tabela de Materiais), o que torna o processo simples.
    1. Baixe o pacote usando install.packages("psych") e carregue a biblioteca(psych).
    2. Insira o quadro de dados, que inclui os participantes (linhas) e um avaliador em cada coluna, usando Data <- data.frame(df). Em seguida, visualize as medições usando gráfico (Dados).
    3. Para executar o ICC, use ICC(Data), que gera uma tabela dos diferentes tipos de ICC, por exemplo, para obter os escores inter ou intra-avaliador.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

O método proposto sofreu refinamento iterativo para o plexo coroide do ventrículo lateral, envolvendo testes extensivos em uma coorte de 169 controles saudáveis e 340 pacientes com risco clinicamente alto parapsicose30. Utilizando a técnica descrita acima, os autores obtiveram alta acurácia e confiabilidade intra-avaliador com DC = 0,89, HD média = 3,27mm3 e CCI de avaliador único = 0,9730, demonstrando a força do protocolo aqui descrito.

Lidando com problemas de controle de qualidade e configurações de segmentação de dados 3D
Antes de iniciar o processo de segmentação, é necessário verificar a qualidade do exame cerebral para garantir que não haja movimento da cabeça ou artefatos que interfiram na segmentação manual (Figura 1A). Em seguida, o brilho e o contraste podem ser ajustados para auxiliar na melhor visualização do plexo coroide. Alguns exames cerebrais podem apresentar movimento cefálico, sendo importante determinar se o artefato teria impacto adverso no delineamento do plexo coroide (Figura 1B). Além disso, imagens com artefatos de brilho e contraste dificultam a distinção das bordas do plexo coroide (Figura 1C,D). Nesse caso, tente ajustar o brilho e o contraste até que seja adequado para segmentação manual. Certifique-se de que as varreduras cerebrais que não podem ser facilmente segmentadas para o plexo coroide sejam excluídas.

Segmentação do plexo coroide do ventrículo lateral
Como mostrado na Figura 2, cinco partes principais são usadas para carregar e exibir as imagens (parte 1), selecionar diferentes funções de segmentação de dados 3D (parte 2), ferramentas para segmentar o plexo coroide lateral (parte 3), visualizar as imagens axiais, coronais e sagitais (parte 4), calcular o volume do plexo coroide do ventrículo lateral (parte 5) e salvar os resultados da segmentação manual. A varredura cerebral T1w pode ser carregada usando a interface Welcome to Slicer baixando dados de amostra do conjunto de dados MRHead no 3D Slicer (Figura 3) ou importando o arquivo NIFTI ou DICOM de um conjunto de dados existente (Figura 4A,B). Há também uma opção neste painel para editar o brilho e contraste da imagem (Figura 4C). Após o carregamento do exame cerebral T1w, este será exibido na interface slice view e preparado para a segmentação do plexo coroide do ventrículo lateral. A segmentação manual é criada usando o módulo Editor de segmento (Figura 5A), e o nome do volume mestre pode ser confirmado na Figura 5B. Na Figura 5C, os rótulos do plexo coroide dos ventrículos laterais direito e esquerdo podem ser adicionados e rotulados em cores diferentes (Figura 5C), e a própria região de interesse pode ser delineada utilizando-se a ferramenta Draw ou Paint (Figura 5D). A Figura 6 identifica o plexo coroide do ventrículo lateral e suas estruturas cerebrais circundantes, como o núcleo caudado, o hipocampo, o fórnice e o terceiro ventrículo, o que fornece pontos de referência para a segmentação do plexo coroide do ventrículo lateral em algumas das regiões mais complexas. Para gerar e extrair dados de volume do plexo coroide das segmentações manuais, selecione o módulo Estatísticas de Segmentos (Figura 7A). Há algumas opções a serem selecionadas para a saída dos dados (Figura 7B). Os novos arquivos contendo o volume calculado do plexo coroide lateral do ventrículo agora podem ser salvos pressionando o botão Save (Figura 7C).

Segmentação do plexo coroide do terceiro e quarto ventrículo
Como pode ser visto na Figura 8, o plexo coroide do3º ventrículo pode ser facilmente visualizado no painel inferior esquerdo representando o plano sagital. Notadamente, o forame de Monro pode ser observado arqueando-se abaixo do corpo caloso, com o plexo coroide destacado dentro do terceiro ventrículo em verde. O terceiro ventrículo e o plexo coroide do terceiro ventrículo também podem ser visualizados nos planos axial e coronal (painéis superior esquerdo e inferior direito da Figura 8, respectivamente). Finalmente, uma renderização 3D do plexo coroide do terceiro ventrículo é mostrada no painel superior direito da Figura 8. A Figura 9 identifica o plexo coroide do terceiro ventrículo e suas estruturas cerebrais circundantes, incluindo o corpo caloso, fórnix, tálamo, veia cerebral interna e terceiro ventrículo, o que fornece pontos de referência para a segmentação do plexo coroide do terceiro ventrículo em algumas das regiões mais complexas.

O plexo coroide do quarto ventrículo é de mais difícil visualização e pode ser visto na Figura 10. Os planos sagital e coronal (painéis inferior esquerdo e inferior direito da Figura 10) permitem a melhor visualização de sua estrutura. Deve-se tomar cuidado para garantir que partes do cerebelo ou do próprio quarto ventrículo não sejam delineadas como plexo coroide. A Figura 11 identifica o plexo coroide do quarto ventrículo e suas estruturas cerebrais circunvizinhas, incluindo a medula, ponte, pedúnculo cerebelar superior, véu medular inferior e quarto ventrículo, o que fornece pontos de referência para a segmentação do plexo coroide do4º ventrículo em algumas das regiões mais complexas.

Precisão, similaridade e concordância de segmentação
A segmentação de estruturas neuroanatômicas pode ser diretamente comparada em um visualizador de imagens, mas a semelhança às vezes é difícil de ser avaliada visualmente. Portanto, medidas quantitativas como a DC52, medindo a sobreposição percentual, e a DPmédia 53, medindo distâncias entre as superfícies de contorno das estruturas delineadas, são usadas para comparar previsões com a verdade do solo ou segmentações manuais através ou dentro dos avaliadores para avaliar a confiabilidade. Como mostrado na Figura 12A, o DC para duas segmentações 3D G e P é simplesmente o volume da sobreposição (interseção) dividido pelo volume médio53:

Equation 1

onde | . | representa volume. Ele mede a sobreposição em uma escala entre 0 e 1, onde um valor de 1 indica concordância exata e segmentações disjuntas 0 e é frequentemente multiplicado por 100 para representar uma sobreposição percentual. A distância média à superfície (CIA) mede a distância média (em mm) entre todos os pontos x no limite de G ( bd(G) ) até o limite de P e vice-versa (Figura 12B). Define-se como

Equation 2

com distância Equation 3 representando o mínimo da norma euclidiana53. Em contraste com a DC, um TEA menor indica melhor captura dos limites de segmentação, com um valor de zero sendo o mínimo (match perfeito). Observe que, às vezes, também, a distância máxima ou o percentil 95é usado em vez da média, onde o máximo é altamente sensível a outliers únicos, enquanto o percentil 95é robusto, mas pode perder erros de segmentação pequenos, mas relevantes.

A concordância das estimativas de volume (e não das segmentações diretamente) entre um conjunto de segmentações pareadas pode ser medida pelo ICC54. Isso pode ser feito por meio da classificação de múltiplos participantes por múltiplos avaliadores (CCI interclasse) ou pelo mesmo avaliador (CCI intraclasse) (Figura 12C). Os escores do ICC variam de 0 (confiabilidade ruim) a 1 (confiabilidade excelente). Para a confiabilidade entre avaliadores, sugere-se o uso de ICC1 (one-way fixed-effects model) para conjuntos de dados onde cada segmentação é feita por um avaliador diferente selecionado aleatoriamente. Além disso, para conjuntos de dados em que vários avaliadores, escolhidos aleatoriamente, trabalham na mesma segmentação, recomenda-se o uso do ICC2 (two-way random-effects model) para testar a concordância absoluta nas segmentações. Finalmente, para a confiabilidade intra-avaliador, recomenda-se o uso do ICC3 (two-way mixed effects model) (Figura 12C).

Figure 1
Figura 1: Controle de qualidade da varredura cerebral. (A) Escaneamento cerebral com bom contraste e brilho, sem evidência de artefatos e sem movimento da cabeça. (B) Tomografia cerebral mostrando movimento da cabeça (seta vermelha). (C) Brain scan com alto brilho e baixo contraste ou (D) baixo brilho e alto contraste. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 2
Figura 2: A segmentação do plexo coroide do ventrículo lateral em 3D Slicer. (1) é usado para carregar as imagens DICOM ou NIFTI e salvar os resultados. (2) consiste em um menu suspenso que pode ser usado para entrar no módulo Editor de Segmentos (seta amarela), que é usado para segmentar o plexo coroide. O módulo de quantificação (seta azul) também pode ser selecionado aqui para calcular o volume do plexo coroide. (3) mostra a barra de ferramentas de segmento, que inclui as ferramentas desenhar, pintar e apagar. (4) demonstra o plexo coroide nas incidências axial, sagital e coronal da imagem T1w. A renderização 3D do plexo coroide também é mostrada no canto superior direito. (5) exibe os resultados do volume da segmentação manual do plexo coroide, calculado usando o módulo de Estatística de Segmentos. Os resultados finais podem ser salvos usando o botão salvar mencionado em (1). Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 3
Figura 3: Carregando dados de exemplo do 3D Slicer. Esta figura demonstra como baixar os dados de exemplo da interface do 3DSlicer. Primeiro, "Download Sample Data" deve ser selecionado e, em seguida, "MRHead" deve ser escolhido, que exibe as visualizações axial, sagital e coronal da varredura cerebral no lado direito da tela. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 4
Figura 4: Carregando a varredura cerebral T1w. Esta figura demonstra como carregar a varredura cerebral T1w usando arquivos NIFTI (painel esquerdo) ou DICOM (painel direito). (A) Para arquivos NIFTI, a opção "Escolher diretório para adicionar" ou "Escolher arquivo(s) para adicionar" deve ser selecionada, seguida de "OK". (B) Para arquivos DICOM, é necessário selecionar "Adicionar dados DICOM", seguido de "Importar arquivos DICOM" e, em seguida, pressionar "OK". Essas duas abordagens exibirão as visões axial, sagital e coronal da varredura cerebral no lado direito da tela. (C) Para ajustar o brilho e contraste das imagens, o botão vermelho deve ser selecionado. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 5
Figura 5: Segmentação do plexo coroide do ventrículo lateral. Depois que a varredura cerebral T1w tiver sido carregada na segmentação de dados 3D. (A) Selecionando o módulo "Editor de Segmentação". (B) Confirmação do módulo e do volume mestre para segmentação manual do plexo coroide do ventrículo lateral. (C) Criação de rótulos para o plexo coroide dos ventrículos laterais direito e esquerdo. (D) Utilizar as ferramentas "desenhar" e "pintar" para delinear manualmente o plexo coroide do ventrículo lateral. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 6
Figura 6: Estruturas adjacentes ao plexo coroide do ventrículo lateral. As estruturas cerebrais adjacentes incluem o fórnix, o núcleo caudado, o hipocampo e o terceiro ventrículo. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 7
Figura 7: Cálculo do volume. Calcular o volume do plexo coroide e salvar os segmentos e resultados de volume. (A) Seleção do módulo Estatísticas do Segmento . (B) Seleção para saída dos dados. (C) Pressionar o botão Salvar para salvar os novos arquivos contendo o volume calculado do plexo coroide do ventrículo lateral. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 8
Figura 8: Segmentação do plexo coroide do terceiro ventrículo. Aqui estão representadas as incidências axial, coronal e sagital do plexo coroide do terceiro ventrículo que foi segmentado manualmente usando o 3D Slicer. O canto superior direito mostra uma renderização 3D do plexo coroide do terceiro ventrículo. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 9
Figura 9: Estruturas adjacentes ao plexo coroide do terceiro ventrículo. As estruturas cerebrais adjacentes incluem fórnix, veia cerebral interna, tálamo, corpo caloso e3º ventrículo. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 10
Figura 10: Segmentação do plexo coroide do quarto ventrículo. Aqui estão representadas as incidências axial, coronal e sagital do plexo coroide do quarto ventrículo que foi segmentado manualmente usando o 3D Slicer. O canto superior direito mostra uma renderização 3D do plexo coroide do quarto ventrículo. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 11
Figura 11: Estruturas adjacentes ao plexo coroide do quarto ventrículo. As estruturas cerebrais adjacentes incluem o bulbo, ponte, cerebelo, vermis cerebelar e amígdalas cerebelares. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 12
Figura 12: Determinação da precisão, desempenho e concordância da segmentação. (A) Descrever como a sobreposição percentual é calculada usando o escore do Coeficiente de Dados (DC). (B) A distância média da superfície (DP média) mede as distâncias entre as superfícies de contorno das estruturas delineadas para comparar as previsões com a verdade do solo, ou segmentações manuais através ou dentro dos avaliadores para avaliar a confiabilidade. (C) O Coeficiente de Correlação Intraclasse (CCI) pode ser utilizado para análise de confiabilidade interexaminadores (medidas repetidas do mesmo sujeito) ou intraexaminadores (múltiplas medidas do mesmo avaliador). Um exemplo representativo e saída são fornecidos. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

Etapas críticas do protocolo
Três etapas críticas requerem atenção especial na implementação desse protocolo. Primeiro, verificar a qualidade e o contraste das imagens de RM é fundamental para garantir uma segmentação precisa. Se a qualidade da imagem for muito ruim, ou o contraste for muito baixo ou muito alto, isso pode levar ao delineamento impreciso do plexo coroide. O contraste da imagem pode ser ajustado visualizando o valor da escala de cinza da imagem ou calibrando os valores para melhorar o contraste entre os núcleos de substância cinzenta e a substância cinzenta. Em segundo lugar, os avaliadores precisam estar familiarizados com a anatomia do plexo coroide e ter treinamento especializado. Se os avaliadores não estiverem familiarizados com a anatomia do plexo coroide e regiões cerebrais adjacentes, eles podem segmentar o plexo coroide incorretamente, tornando o volume do plexo coroide impreciso. Por fim, é importante avaliar a reprodutibilidade intra e interexaminadores para garantir que os avaliadores que realizam a segmentação manual possam reproduzir a sua própria segmentação do plexo coroide e a de outros avaliadores. Esses números também são altamente relevantes ao validar ferramentas de segmentação automatizadas em um estágio posterior. Além disso, se o conjunto de dados for fixo e se vários avaliadores forem usados para segmentação manual, é recomendável que a mesma configuração de janela seja usada para que os avaliadores estejam olhando para a mesma imagem com o mesmo contraste e brilho. Se a configuração da janela for alterada entre os avaliadores que observam a mesma imagem, a mesma imagem poderá ser segmentada de forma diferente.

Modificações e solução de problemas
Os usuários podem fazer algumas modificações neste protocolo. Primeiro, o tecido do plexo coroide localizado na área do para-septo e a parte ântero-lateral do corno temporal, adjacente ao septo pelúcido, fórnice e hipocampo, podem tornar desafiadora a segmentação do plexo coroide. Para resolver essa dificuldade, sugere-se a realização da segmentação do plexo coroide nas três dimensões, sendo fornecida uma referência (Figura 6) para segmentação do plexo coroide nessas regiões complexas. Em segundo lugar, também é importante saber quando parar a segmentação. Para o plexo coroide nos ventrículos lateral e terceiro, o núcleo vermelho pode ser usado como um ponto de parada, enquanto para o plexo coroide do quarto ventrículo, o forame de Magendie pode ser usado como um ponto de parada. Em terceiro lugar, podem existir desafios na distinção do limite entre o plexo coroide e o LCR na parte póstero-basal dos ventrículos laterais. Para abordar essa preocupação, a intensidade do sinal e considerações anatômicas podem ser usadas para ajudar o avaliador a tomar decisões de segmentação apropriadas. Quarto, se uma imagem de baixa resolução estiver sendo usada, recomenda-se ser mais conservador no procedimento de segmentação e priorizar o uso de imagens contrastadas para validar a segmentação do plexo coroide nessa região temporal. Se a imagem com contraste não estiver disponível, sugere-se excluir essa região do processo de segmentação. No entanto, se uma imagem de alta resolução está sendo usada, então seria recomendado ser mais liberal no procedimento de segmentação. Além disso, se a demarcação entre o plexo coroide e o parênquima cerebral pode ser feita em uma imagem de alta resolução do corno temporal, então uma imagem contrastada não seria necessária. Em quinto lugar, o 3D Slicer pode ser executado em um computador com tela sensível ao toque, onde uma caneta stylus em vez de um mouse pode ser usada para melhorar o rastreamento do plexo coroide. No entanto, este software não está atualmente disponível no iPad. Por fim, problemas de travamento de software podem ser encontrados em alguns computadores quando o plexo coroide de mais de dez indivíduos foi delineado sucessivamente. Nesse caso, clicar no botão Salvar com frequência pode evitar a perda de dados causada pela falha de software.

Limitações
Embora a segmentação manual do plexo coroide seja o padrão-ouro para a obtenção de dados precisos de volume, existem várias limitações relacionadas ao tipo e à qualidade do exame, bem como à experiência do examinador21. Por exemplo, o tamanho do plexo coroide pode variar dependendo da idade ou do estado da doença, o que pode afetar o tamanho do ventrículo e do plexo coroide. Assim, o plexo coroide pode parecer pequeno em indivíduos jovens e saudáveis, dificultando a segmentação manual. Esse problema pode ser agravado se a imagem for de resolução mais baixa (isovoxel de 1,2 ou 1,5 mm) e/ou capturada usando um scanner de ressonância magnética de 1,5 T. A segmentação manual do plexo coroide também pode ser afetada pelo brilho e contraste da imagem, dificultando a identificação dos limites, resultando em superou ou subestimação do volume. Além disso, o plexo coroide do terceiro e quarto ventrículo são estruturas pequenas, que podem ser difíceis de segmentar adequadamente se uma imagem de maior resolução não estiver disponível (isovoxel de 0,7 ou 0,8 mm). Uma limitação do uso de um 3D Slicer em vez de outro software de segmentação manual de código aberto é a incapacidade de realizar a segmentação de imagens simultaneamente em três dimensões, um recurso oferecido através do ITK-SNAP51 que pode melhorar a velocidade de segmentação da imagem do plexo coroide. Além disso, a segmentação manual é uma tarefa demorada e tediosa, tornando impraticável o estudo do plexo coroide em grandes coortes com milhares ou dezenas de milhares de indivíduos, destacando a necessidade de ferramentas precisas de segmentação automática do plexo coroide. Por fim, a simples contagem dos voxels do plexo coroide sem levar em conta os efeitos parciais de volume do LCR ou da substância branca pode introduzir erros na mensuração do volume.

Importância em relação aos métodos existentes
A dependência do FreeSurfer para a segmentação do plexo coroide, que tem baixa acurácia e não segmenta o terceiro e quarto ventrículo do plexo coroide, limita o trabalho fundamental que pode ser realizado para melhor compreender o papel do plexo coroide na saúde e na doença. Além disso, um delineamento mais preciso do plexo coroide também pode ser aproveitado pela comunidade de neuroimagem de Alzheimer para reduzir a contaminação do sinal PET tau temporal medial por ligação fora do alvo no plexocoroide55. Enquanto as adaptações iniciais de aprendizado de máquina (GMM) e técnicas de aprendizado profundo (3D U-Net, nnU-Net, Axial-MLP 8) para rótulos de plexo coroide melhoraram a precisão de segmentação em rótulos de plexo coroide derivados do FreeSurf46,48,49, os métodos infelizmente são treinados e avaliados apenas em pequenos conjuntos de dados homogêneos, nem ferramentas publicamente disponíveis nem fáceis de usar e incompletos incluindo apenas o plexo coroide dentro dos ventrículos laterais. Uma ressalva é que, no momento da resubmissão desse protocolo, havia um artigo publicado por Yazdan-Panah et al., onde realizaram a segmentação manual do plexo coroide do ventrículo lateral utilizando o ITK-SNAP56. Eles usaram essas imagens segmentadas manualmente para treinar uma U-Net 3D de 2 passos e demonstraram um DC médio de 0,72 com a verdade do solo, e superou as segmentações baseadas em FreeSurfer e FastSurfer56. A generalização para outras resoluções, scanners, idades e múltiplas doenças não foi estabelecida e é, de fato, improvável dado o desafio da transferência de domínio.

Aplicações futuras
Devido às limitações apontadas acima, um protocolo para segmentação precisa do plexo coroide é necessário. Além disso, para criar uma ferramenta de segmentação automatizada para o plexo coroide, que pode ser difícil de desenvolver devido à natureza dessa estrutura, é necessário um conjunto abrangente de dados anotados do plexo coroide abrangendo vários parâmetros e combinando-o com um conjunto de inovações metodológicas para o software de código aberto de última geração, o FastSurfer 42,43, um pipeline de neuroimagem avançado e escalável baseado em aprendizado profundo para segmentação cortical e subcortical automatizada. Foi demonstrado que o FastSurferCNN supera os modelos 3D U-Net, SDNet e QuickNAT para segmentação cortical e subcortical de cerca de 100 estruturas com um DCs médio > 8542. Assim, uma grande e abrangente anotação do plexo coroide pode ser usada com o FastSurfer para estender significativamente para (1) uma arquitetura 3D com técnicas de aumento interno aprimoradas, (2) a capacidade de também prever - pela primeira vez - estimativas parciais de volume diretamente, bem como (3) segmentações de saída em resoluções mais altas (super-resolução) para harmonização de dados. Os autores planejam continuar trabalhando na adaptação e desenvolvimento do FastSurfer para criar uma ferramenta de segmentação do plexo coroide altamente precisa para os ventrículos lateral, terceiro e quarto ventrículos e compartilhar o mesmo abertamente com a comunidade de pesquisa.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

Os autores não têm interesses financeiros concorrentes.

Acknowledgments

Este trabalho foi apoiado por um National Institute of Mental Health Award R01 MH131586 (para P.L e M.R), R01 MH078113 (para M.K), e um Sydney R Baer Jr Foundation Grant (para P.L).

Materials

Name Company Catalog Number Comments
3D Slicer 3D Slicer https://www.slicer.org/ A free, open source software for visualization, processing, segmentation, registration, and analysis of medical, biomedical, and other 3D images and meshes; and planning and navigating image-guided procedures.
FreeSurfer FreeSurfer https://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/ An open source neuroimaging toolkit for processing, analyzing, and visualizing human brain MR images
ITK-SNAP ITK-SNAP http://www.itksnap.org/pmwiki/pmwiki.php A free, open-source, multi-platform software application used to segment structures in 3D and 4D biomedical images. 
Monai Package Monai Consortium https://docs.monai.io/en/stable/metrics.html Use for Dice Coefficient and DeepMind average Surface Distance. 
MRI scanner GE Discovery MR750 
Psych Package R-Project https://cran.r-project.org/web/packages/psych/index.html A general purpose toolbox developed originally for personality, psychometric theory and experimental psychology.
R Software R-Project https://www.r-project.org/ R is a free software environment for statistical computing and graphics. 
RStudio Posit https://posit.co/ An RStudio integrated development environment (IDE) is a set of tools built to help you be more productive with R and Python. 
Windows or Apple OS Desktop or Laptop Any company n/a Needed for running the software used in this protocol. 

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Lun, M. P., Monuki, E. S., Lehtinen, M. K. Development and functions of the choroid plexus-cerebrospinal fluid system. Nature Reviews Neuroscience. 16 (8), 445-457 (2015).
  2. Dani, N., Herbst, R. H., McCabe, C. A cellular and spatial map of the choroid plexus across brain ventricles and ages. Cell. 184 (11), 3056-3074 (2021).
  3. Kaiser, K., Bryj, aV. Choroid plexus: the orchestrator of long-range signalling within the CNS. IJMS. 21 (13), 4760 (2020).
  4. Damkier, H. H., Brown, P. D., Praetorius, J. Cerebrospinal fluid secretion by the choroid plexus. Physiological Reviews. 93, 46 (2013).
  5. Liddelow, S. A. Development of the choroid plexus and blood-CSF barrier. Frontiers in Neuroscience. 9, 00032 (2015).
  6. Gato, A., Alonso, M. I., Lamus, F., Miyan, J. Neurogenesis: A process ontogenically linked to brain cavities and their content, CSF. Seminars in Cell & Developmental Biology. 102, 21-27 (2020).
  7. Spatazza, J., Lee, H. H. C., Di Nardo, A. A. Choroid-plexus-derived Otx2 homeoprotein constrains adult cortical plasticity. Cell Reports. 3 (6), 1815-1823 (2013).
  8. Kim, S., Hwang, Y., Lee, D., Webster, M. J. Transcriptome sequencing of the choroid plexus in schizophrenia. Translational Psychiatry. 6 (11), e964-964 (2016).
  9. Myung, J., Schmal, C., Hong, S. The choroid plexus is an important circadian clock component. Nature Communications. 9 (1), 1062 (2018).
  10. Quintela, T., Furtado, A., Duarte, A. C., Gonçalves, I., Myung, J., Santos, C. R. A. The role of circadian rhythm in choroid plexus functions. Progress in Neurobiology. 205, 102129 (2021).
  11. Gorlé, N., Blaecher, C., Bauwens, E., et al. The choroid plexus epithelium as a novel player in the stomach-brain axis during Helicobacter infection. Brain, Behavior, and Immunity. 69, 35-47 (2018).
  12. Zappaterra, M. W., Lehtinen, M. K. The cerebrospinal fluid: regulator of neurogenesis, behavior, and beyond. Cellular and Molecular Life Sciences. 69 (17), 2863-2878 (2012).
  13. Cardia, E., Molina, D., Abbate, F. Morphological modifications of the choroid plexus in a rodent model of acute ventriculitis induced by gram-negative liquoral sepsis: Possible implications in the pathophysiology of hypersecretory hydrocephalus. Child's Nervous System. 11 (9), 511-516 (1995).
  14. Coisne, C., Engelhardt, B. Tight junctions in brain barriers during central nervous system inflammation. Antioxidants & Redox Signaling. 15 (5), 1285-1303 (2011).
  15. Szmydynger-Chodobska, J., Strazielle, N., Gandy, J. R. Posttraumatic Invasion of monocytes across the blood-cerebrospinal fluid barrier. Journal of Cerebral Blood Flow & Metabolism. 32 (1), 93-104 (2012).
  16. Pellegrini, L., Albecka, A., Mallery, D. L. SARS-CoV-2 infects the brain choroid plexus and disrupts the blood-csf barrier in human brain organoids. Cell Stem Cell. 27 (6), 951-961 (2020).
  17. Bitanihirwe, B., Lizano, P., Woo, T. Deconstructing the functional neuroanatomy of the choroid plexus: an ontogenetic perspective for studying neurodevelopmental and neuropsychiatric disorders. Review at Molecular Psychiatry. , (2022).
  18. Ramaekers, V., Sequeira, J. M., Quadros, E. V. Clinical recognition and aspects of the cerebral folate deficiency syndromes. Clinical Chemistry and Laboratory Medicine. 51 (3), 0543 (2012).
  19. Lizano, P., Lutz, O., Ling, G. Association of choroid plexus enlargement with cognitive, inflammatory, and structural phenotypes across the psychosis spectrum. AJP. 176 (7), 564-572 (2019).
  20. Kim, H., Lim, Y. M., Kim, G. Choroid plexus changes on magnetic resonance imaging in multiple sclerosis and neuromyelitis optica spectrum disorder. Journal of the Neurological Sciences. 415, 116904 (2020).
  21. Bannai, D., Lutz, O., Lizano, P. Neuroimaging considerations when investigating choroid plexus morphology in idiopathic psychosis. Schizophrenia Research. 224, 19-21 (2020).
  22. Zhou, G., Hotta, J., Lehtinen, M. K., Forss, N., Hari, R. Enlargement of choroid plexus in complex regional pain syndrome. Scientific Reports. 5 (1), 14329 (2015).
  23. Jacob, F., Pather, S. R., Huang, W. K. Human pluripotent stem cell-derived neural cells and brain organoids reveal SARS-CoV-2 neurotropism predominates in choroid plexus epithelium. Cell Stem Cell. 27 (6), 937-950 (2020).
  24. Yang, A. C., Kern, F., Losada, P. M. Dysregulation of brain and choroid plexus cell types in severe COVID-19. Nature. 595 (7868), 565-571 (2021).
  25. Lin, Y. J., Chiu, N. C., Chen, H. J., Huang, J. Y., Ho, C. S. Cranial ultrasonographic screening findings among healthy neonates and their association with neurodevelopmental outcomes. Pediatrics & Neonatology. 62 (2), 158-164 (2021).
  26. Chang, H., Tsai, C. M., Hou, C. Y., Tseng, S. H., Lee, J. C., Tsai, M. L. Multiple subependymal pseudocysts in neonates play a role in later attention deficit hyperactivity and autistic spectrum disorder. Journal of the Formosan Medical Association. 118 (3), 692-699 (2019).
  27. Levman, J., Vasung, L., MacDonald, P. Regional volumetric abnormalities in pediatric autism revealed by structural magnetic resonance imaging. International Journal of Developmental Neuroscience. 71 (1), 34-45 (2018).
  28. Taft, A. E. A note on the pathology of the choroid plexus in general paralysis. Archives of Neurology & Psychiatry. 7 (2), 177 (1922).
  29. D, S. R. The choroid plexus in organic diseases of the brain and of schizophreina. The Journal of Nervous and Mental Disease. 56, 21-26 (1921).
  30. Bannai, D., Reuter, M., Hegde, R. Linking choroid plexus enlargement with plasma analyte and structural phenotypes in clinical high risk for psychosis: a multisite neuroimaging study. BioRxiv. , (2022).
  31. Egorova, N., Gottlieb, E., Khlif, M. S., Spratt, N. J., Brodtmann, A. Choroid plexus volume after stroke. International Journal of Stroke. 14 (9), 923-930 (2019).
  32. Ricigliano, V. A., Morena, E., Colombi, A. Choroid plexus enlargement in inflammatory multiple sclerosis: 3.0-T MRI and translocator protein PET evaluation. Radiology. 301 (1), 166-177 (2021).
  33. Tadayon, E., Pascual-Leone, A., Press, D., Santarnecchi, E. Choroid plexus volume is associated with levels of CSF proteins: relevance for Alzheimer's and Parkinson's disease. Neurobiology of Aging. 89, 108-117 (2020).
  34. Choi, J. D., Moon, Y., Kim, H. J., Yim, Y., Lee, S., Moon, W. J. Choroid plexus volume and permeability at brain MRI within the Alzheimer Disease clinical spectrum. Radiology. 304 (3), 635-645 (2022).
  35. Althubaity, N., Schubert, J., Martins, D. Choroid plexus enlargement is associated with neuroinflammation and reduction of blood-brain barrier permeability in depression. NeuroImage: Clinical. 33, 102926 (2022).
  36. Senay, O., et al. Choroid plexus volume in individuals with early course and chronic psychosis - a magnetic resonance imaging study. Schizophrenia Bulletin. , (2022).
  37. Fischi, B. FreeSurfer. NeuroImage. 62 (2), 774-781 (2012).
  38. Fischl, B., et al. Cortical folding patterns and predicting cytoarchitecture. Cerebral Cortex. 18 (8), 1973-1980 (2008).
  39. Fischl, B., vander Kouwe, A., Destrieux, C. Automatically parcellating the human cerebral cortex. Cerebral Cortex. 14 (1), 11-22 (2004).
  40. Patenaude, B., Smith, S. M., Kennedy, D. N., Jenkinson, M. A Bayesian model of shape and appearance for subcortical brain segmentation. NeuroImage. 56 (3), 907-922 (2011).
  41. Huo, Y., Xu, Z., Xiong, Y. 3D whole brain segmentation using spatially localized atlas network tiles. NeuroImage. 194, 105-119 (2019).
  42. Henschel, L., Conjeti, S., Estrada, S., Diers, K., Fischl, B., Reuter, M. FastSurfer - A fast and accurate deep learning based neuroimaging pipeline. NeuroImage. 219, 117012 (2020).
  43. Henschel, L., Kügler, D., Reuter, M. FastSurferVINN: Building resolution-independence into deep learning segmentation methods-A solution for HighRes brain MRI. NeuroImage. 251, 118933 (2022).
  44. Jovicich, J., Czanner, S., Han, X. MRI-derived measurements of human subcortical, ventricular and intracranial brain volumes: Reliability effects of scan sessions, acquisition sequences, data analyses, scanner upgrade, scanner vendors and field strengths. NeuroImage. 46 (1), 177-192 (2009).
  45. Zaretskaya, N., Fischl, B., Reuter, M., Renvall, V., Polimeni, J. R. Advantages of cortical surface reconstruction using submillimeter 7 T MEMPRAGE. NeuroImage. 165, 11-26 (2018).
  46. Tadayon, E., Moret, B., Sprugnoli, G., Monti, L., Pascual-Leone, A., Santarnecchi, E. Improving choroid plexus segmentation in the healthy and diseased brain: Relevance for Tau-PET imaging in dementia. Journal of Alzheimer's Disease. 74 (4), 1057-1068 (2020).
  47. Schmidt-Mengin, M., Ricigliano, V. A. G., Bodini, B. Axial multi-layer perceptron architecture for automatic segmentation of choroid plexus in multiple sclerosis. Medical Imaging 2022: Image Processing. SPIE. Išgum, I., Colliot, O. , (2022).
  48. Zhao, L., Feng, X., Meyer, C. H., Alsop, D. C. Choroid plexus segmentation using optimized 3D U-Net. 2020 IEEE 17th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI). IEEE. , 381-384 (2020).
  49. Schmidt-Mengin, M., et al. Axial multi-layer perceptron architecture for automatic segmentation of choroid plexus in multiple sclerosis. arXiv. , (2021).
  50. Egger, J., Kapur, T., Nimsky, C., Kikinis, R. Pituitary adenoma volumetry with 3D Slicer. PLoS ONE. Muñoz-Barrutia, A. 7 (12), 51788 (2012).
  51. Yushkevich, P. A., Piven, J., Hazlett, H. C., et al. User-guided 3D active contour segmentation of anatomical structures: Significantly improved efficiency and reliability. NeuroImage. 31 (3), 1116-1128 (2006).
  52. Dice, L. R. Measures of the amount of ecologic association between species. Ecology. 26 (3), 297-302 (1945).
  53. Aydin, O. U., Taha, A. A., Hilbert, A. On the usage of average Hausdorff distance for segmentation performance assessment: hidden error when used for ranking. European Radiology Experimental. 5 (1), (2021).
  54. Shrout, P. E., Fleiss, J. L. Intraclass correlations: Uses in assessing rater reliability. Psychological Bulletin. 86 (2), 420-428 (1979).
  55. Pawlik, D., Leuzy, A., Strandberg, O., Smith, R. Compensating for choroid plexus based off-target signal in the hippocampus using 18F-flortaucipir PET. NeuroImage. 221, 117193 (2020).
  56. Yazdan-Panah, A., Schmidt-Mengin, M., Ricigliano, V. A. G., Soulier, T., Stankoff, B., Colliot, O. Automatic segmentation of the choroid plexuses: Method and validation in controls and patients with multiple sclerosis. NeuroImage: Clinical. 38, 103368 (2023).

Tags

Este mês em JoVE Edição 202 Plexo coroide ressonância magnética segmentação manual humano volume neuroimagem
Segmentação Manual do Plexo Coroide Humano Utilizando RM Cerebral
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Bannai, D., Cao, Y., Keshavan, M.,… More

Bannai, D., Cao, Y., Keshavan, M., Reuter, M., Lizano, P. Manual Segmentation of the Human Choroid Plexus Using Brain MRI. J. Vis. Exp. (202), e65341, doi:10.3791/65341 (2023).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter