Waiting
Login processing...

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

Medicine

Lesion Explorer: En video-styrd, standardiserat protokoll för korrekt och tillförlitlig MRI-härledda Volumetrics i Alzheimers sjukdom och Normal Äldre

Published: April 14, 2014 doi: 10.3791/50887

Summary

Lesion Explorer (LE) är en halvautomatisk, bild-bearbetning rörledning utvecklats för att erhålla regionalt hjärnvävnad och subkortikala hyperintensity lesion Volumetrics från strukturell MRI av Alzheimers sjukdom och normala äldre. För att säkerställa en hög grad av noggrannhet och tillförlitlighet, följande är en video-styrd, standardiserat protokoll för LE: s manuella rutiner.

Abstract

Att få in vivo mänsklig hjärnvävnad Volumetrics från MRT är ofta kompliceras av olika tekniska och biologiska frågeställningar. Dessa utmaningar förvärras när betydande hjärnan förtvinar och åldersrelaterade vita förändringar materia (t.ex. Leukoaraiosis) är närvarande. Lesion Explorer (LE) är en korrekt och tillförlitlig neuroradiologiska pipeline speciellt utvecklad för att ta upp sådana frågor som vanligen observeras på MRI av Alzheimers sjukdom och normala äldre. Rörledningen är en komplex uppsättning av halvautomatiska förfaranden som tidigare har godkänts i en rad interna och externa tillförlitlighetstester 1,2. Dock är LE: s noggrannhet och tillförlitlighet mycket beroende av rätt utbildade manuella operatörer att utföra kommandon, identifiera olika anatomiska landmärken, och manuellt redigera / verifiera olika datorgenererade segmente utgångar.

LE kan delas in i tre huvudkomponenter, var och en kräver en uppsättning kommandon och manuell operationer: 1) Brain-Sizer, 2) SABRE, och 3) Lesion-Seg. Brain-Sizer s manuella operationer involverar redigering av den automatiska skallen-avskalade totala intrakraniell valv (TIV) utvinning mask, benämning på kammar cerebrospinalvätska (vCSF), och avlägsnande av subtentorial strukturer. I SABRE-komponenten kräver kontroll av bildjustering längs den främre och bakre kommissuren (ACPC)-planet, samt identifiering av flera anatomiska landmärken som krävs för regional parcel. Slutligen innebär Lesion-Seg del manuell kontroll av den automatiska lesion segmentering av subkortikala hyperintensities (SH) för falska positiva fel.

Även utbildning på plats i LE pipeline är att föredra, lättillgängliga visuella pedagogiska verktyg med interaktiva träningsbilder är ett lönsamt alternativ. Utvecklad för att säkerställa en hög grad av exakthet och tillförlitlighet, följande är en steg-för-steg, video-styrda, standardiserat protokoll för LE: s manuella rutiner.

Introduction

Hjärn bildanalys är en framväxande området neurovetenskap kräver skickliga operatörer med en hög grad av beräknings och neuroanatomiska kompetens. För att erhålla kvantitativ information från magnetisk resonanstomografi (MRT), är en utbildad operatör ofta krävs för att genomföra, övervaka och redigera, datorgenererade imaging utgångar genereras från rå MRI. Medan många "helautomatiska" bildframställning är fritt tillgängliga via Internet, noggrannhet och tillförlitlighet kan ifrågasättas när den tillämpas av en novis operatör som saknar kunskap, utbildning och förtrogenhet med den nedladdade verktyget. Även utbildning på plats är den mest föredra att undervisa, är presentationen av en video-styrd, standardiserat protokoll ett lönsamt alternativ, särskilt om de har en utbildning uppsättning bilder. Dessutom kan utbildning uppsättning bilder användas för kvalitetskontroll, som en off-site inter-rater reliability test.

Lmallenges att utveckla en bildbehandlings pipeline, speciellt när man studerar åldrande och Alzheimers sjukdom (AD), omfattar ett brett spektrum av tekniska och biologiska frågeställningar. Även om vissa tekniska frågor behandlas med efterbehandling korrektionsalgoritmer 3, variabilitet beroende på individuella skillnader och patologiska processer införa mer komplicerade hinder. Hjärnan förtvinar och ventricular utvidgningen kan minska lönsamheten för registrerings skevhet och mall-matchande metoder. Närvaron av åldersrelaterad vita substansen förändras 4 och småkärlssjukdom 5,6, observerades som subkortikal hyperintensities (SH) 7,8, cystiska vätskefyllda lakunära liknande infarkter 9,10 och dilaterade perivaskulära utrymmen 11,12, vidare komplicera segmenteringsalgoritmer. I fall av betydande vit substans sjukdom, kan en enda T1 segmente leda överskattning av grå substans (GM) 13, som bara kan rättas till med en extra SEgmentation användning av protondensiteten (PD), T2-viktad (T2) eller vätska-attenuerade inversionsåtervinning (FLAIR) avbildning. Mot bakgrund av dessa utmaningar, genomför Lesion Explorer (LE) bildbehandling rörledning en halvautomatisk tri-funktionen (T1, PD, T2) metod, som använder utbildade operatörer vid vissa stadier när mänskliga ingrepp är att föredra 1,2.

Brain utvinning (eller skallen stripp) är vanligtvis en av de första som utförs i neuroimaging. Med tanke på detta, noggrannheten av den totala intrakraniell valv (TIV) utvinningsprocessen i hög grad påverkar efterföljande operationer längre ner ledningen. Betydande över erosion, vilket resulterar i förlust av hjärnan, kan leda till överskattning av hjärnan förtvinar. Alternativt betydande under erosion, vilket resulterar i införandet av dura och annan nonbrain materia, kan leda till inflation i hjärnvolymer. LE hjärna-Sizer komponentadresser många av dessa frågor med hjälp av en tri-funktion (T1, T2, och PD) strategi för att genereraen TIV mask, som ger överlägsna resultat jämfört med single-funktionen metoder 1. Dessutom är automatiskt genererade TIV mask manuellt kontrolleras och redigeras med standardiserat protokoll som identifierar områden som är känsliga för skallen strippa fel. Efter hjärn extraktionen segmente utförs på skallen-strippad T1, där varje hjärna voxel är tilldelad till en av tre etiketter: GM, vit substans (WM) eller cerebrospinalvätska (CSF). Segmentering sker automatiskt med hjälp av en robust kurvanpassningsalgoritm appliceras på globala och lokala intensitets histogram; en teknik som utvecklats för att ta itu med intensitet olikformighet artefakt och en minskad uppdelning mellan GM och WM intensitet amplitud i AD fall 14.

Hjärnan-Sizer-komponenten innehåller också rutiner för manuell beteckning av ventriklar och borttagning av subtentorial strukturer. Segmentering av ventrikulär CSF (vCSF) är särskilt viktigt eftersom ventrikeln storlek är en vanligt förekommande BioMarsker för AD demens 15. Dessutom är avgränsning av ventriklar och choroid plexus absolut nödvändigt för korrekt identifiering av periventrikulär hyperintensities (pvSH), som tros spegla en form av små kärl sjukdom som karakteriseras av venös kollagenos 5,16,17. Använda T1 för referens, är manuell ommärkning av CSF voxlar till vCSF åstadkommit med manuella floodfill operationer på den segmenterade bilden. Typiskt är de laterala ventriklarna är lättare att skilja från sulcal CSF. Av denna anledning är det rekommenderat att börja floodfilling i axiell vy, från överlägsna skivor och rörliga nedtill. De mediala delarna av ventrikulära systemet, i synnerhet den 3: e ventrikeln, är svårare att avgränsa och ges speciella anatomi baserade regler som beskrivs i manualen. Brain-Sizer sista steget innefattar avlägsnande av hjärnstammen, lillhjärnan och andra subtentorial strukturer, med manuell spårning förfaranden som beskrivs i en extra uppsättning of anatomi baserade standardiserade protokoll.

Hjärnan Region Extraction (SABRE) komponent halvautomatisk är rörledningens parcelförfarande. Denna etapp kräver utbildade operatörer för att identifiera följande anatomiska landmärken: främre och bakre commissure (AC, PC); posterior hjärnkant; central kanal; sagitalplan; preoccipital hack; occipito-parietal sulcus; centrala sulcus, och; Sylvian spricka. Baserat på dessa landmärke koordinater, är en Talairach liknande 18 rutnät automatiskt och regionala parcel sker 19. Landmärken är lätt identifieras på ACPC linje bilder, som genereras automatiskt och manuellt kontrolleras före SABRE landmärkesförfaranden.

Lesionen-Seg komponenten är den sista etappen av rörledningen där SH identifiering och kvantifiering sker. Den inledande automatiska SH segmente genomför en komplicerad algoritm som inkluderar PD/T2-based SH segmetation, fuzzy c-medel maskering, och ventrikulär dilatation. Dessa operationer resulterar i en automatiskt genererad lesion segmente mask som manuellt kontrolleras och redigeras för falska positiva och andra fel. Som hyper signal på MRT kan bero nonpathological källor (t.ex. rörelseartefakt, normal biologi), är lämplig utbildning som krävs för korrekt identifiering av relevanta SH.

Det slutliga resultatet av LE-rörledningen är en omfattande volymeprofil innehållande åtta olika vävnads-och organskada Volumetrics vilka parcellated in 26 SABRE hjärnregioner. För att få en personlig operatörs inter-rater reliability prov på annan plats, är det rekommenderat att köra den fulla LE pipeline på träningsuppsättning som medföljer programvaran (http://sabre.brainlab.ca). Med hjälp av volym resultat, inter-klass korrelationskoefficient (ICC) 20 statistik kan beräknas för varje vävnad klass (GM / WM / CSF) i varje SABRE region. Använda segmentation bilder, Likhet Index (SI) 21 statistik kan beräknas för att utvärdera graden av rumslig kongruens. Dessutom kan intra-rater reliability bedömas på samma operatörens resultat, efter en kort tid har gått mellan operatörens 1: a och 2: a segmenteredigeringar. Förutsatt att off-huvudmannen följer filen namngivning som beskrivs i LE manualen, kan tillförlitlighet statistik beräknas på annan plats med hjälp av de grundläggande statistiska programpaket. Med tanke på dessa kvalitetskontroll och video-guidad standardiserade protokoll, kan off-site operatörer har större förtroende för att LE rörledningen appliceras exakt och tillförlitligt.

Protocol

1. Brain-Sizer Component

1.1 Total Intrakraniell Vault Extraction (TIV-E)

  1. Open ITK-SNAP_sb, last T1 Klicka: File -> Open gråskalebild -> Bläddra -> gå till katalogen, klicka -> Bild -> Öppna -> Nästa -> Slutför.
  2. Klicka på plustecknet bredvid axiell för att förstora.
  3. Stäng av (eller på) hårkors med "x"-knappen.
  4. Högerklicka och dra musen uppåt för att förstora hjärnan i fönstret tills det passar utan liten ruta visas i nedre vänstra hörnet.
  5. Justera intensitet genom att klicka på: Verktyg -> bildens kontrast och dra mittpunkten uppåt och något till vänster tills bilden blir ljusare till lämplig nivå, Close.
  6. Last TIV-E overlay genom att klicka: Segmentering -> Ladda från bilden -> Bläddra -> Välj TIVauto -> Open -> Nästa -> Slutför.
  7. Börja redigera TIVauto ...
  8. Klicka på penselverktyget -> Välj rundan -> Justera storlek efter behov.
  9. För att återta färgade TIV områden, eller NOGA återta noncolored områden använder pensel för att måla om TIV masken.
  10. För att ångra en målning penseldrag, använd <CTRL+Z> eller klicka på "Ångra" (till vänster).
  11. Växla TIVauto på / av genom att trycka på "s" för att kontrollera att hjärnvävnaden är lämpligt fångas.
  12. För att ta bort / radera TIVauto maskera, om den över-fångar nonbrain vävnad högerklicka med hjälp av "pensel verktyg".
  13. Använd pensel och vänsterklicka för att måla om TIVauto masken.
  14. Kontrollera varje skiva noga för att se till att endast hjärnvävnad är Etikett 1 (grön) och alla nonbrain vävnad är annat än 1 (eller inte färgade alls) någon etikett.
  15. Recapture TIV som är lämpligt, och radera TIV som är lämpligt.
  16. För överlägsen skivor kontrollera allt under dura hålls till svars för CSF.
  17. Om det är difficult att måla, använd sluten polygon verktyg: Vänsterklick för att lägga till punkter till polygon och höger för att stänga det så att allt som finns i polygonen är det som ändrats, klicka sedan på "Acceptera" längst ner, eller om spårning är felaktig, klicka på "Ta bort". Polygon ändringar kan ångras genom att klicka på ångra eller <CTRL+z>. Se Figur 1.
  18. När du är nöjd med TIV ändringar klicka: Segmentering -> Spara som bild -> och ändra filnamn som slutar från "TIVauto" till TIVedit "för att indikera att det är" Klar "och klicka på" Spara "(t.ex. <name> _TIVedit.).

1,2 Ventricular Omplacering

  1. Ladda T1_IHC.
  2. Justera intensitet.
  3. Stäng av hårkorset (x).
  4. Välj bara den axiella bilden för att se genom att klicka på plustecknet bredvid den axiella fönstret.
  5. Zooma in (högerklicka och dra).
  6. Ladda <name> _seg bild över T1 genom att välja segmentation -> Ladda från bilden -> Bläddra -> <name> _seg -> Nästa -> Slutför.
  7. Justera ritnings etiketterna till rätt färger, genom etikett redaktör.
  8. Ändra färgerna så att 5 är lila, 7 är magenta och 3 & 4 är något lätt att skilja från resten (t.ex. Figur 2 visar 3 = WM förändring till blått, och 4 = GM förändring till gult). OBS: färgerna är godtyckliga.
  9. Omtilldela vCSF med hjälp av floodfill verktyget. Se Figur 2.
  10. Gå upp skivor genom hjärnan för att bestämma den mest överlägsna skiva med ventrikel och börja där.
  11. Klicka på floodfill verktyget, Välj "Aktiv ritning label '= 7 och" Rita över' = 5.
  12. Växla fram och tillbaka mellan "Floodfilling" och Rita Gränser genom att trycka på mellanslagstangenten. Gränser används för att förhindra att floodfill från att fylla vissa områden i kammaren som anses periventrikulära svarta hål eller en del av den vita substansen hyperintensities.
  13. Whöna floodfilling, är en grön pil spets synlig, och när du är redo att dra en gräns, kommer en röd pil spets synas.
  14. För att fylla, helt enkelt vänster klick. Flytta ner en bit, och upprepa vid behov. Använd gränser som krävs för att förhindra floodfilling av nonventricle regioner.
  15. Om floodfilling verksamheten är felaktiga, helt enkelt klicka på "Ångra", eller vända den "aktiva ritnings etikett" och "Rita om" färger.
  16. Fyll varje voxel som ansluter till kammaren, att veta vad man inte ska fylla är lika viktigt som att veta vad man ska fylla.
  17. Fortsätt att röra sig nedåt tills den 3: e ventrikeln mynnar i quadrigeminal cisternen och dra en gräns vid den bakre kanten av den quadrigeminal cistern tills den bakre kommissuren separerar den tredje ventrikeln från quadrigeminal cisternen.
  18. En begränsning är nödvändig om det bakre kommissuren inte är fullt synliga och inte skapar ett slutet utrymme. När den bakre kommissuren skapar ett slutet utrymme, avbryta ommärkning quadrigeminal cistern.
  19. Gränser kan också vara nödvändig om den främre kommissuren inte bifoga den 3: e ventrikeln.
  20. Sluta fylla den 3: e ventrikeln när cerebrala stjälkar syns tydligt på T1, och den centrala kanalen är rund.
  21. Gränser kan också vara nödvändigt med den främre delen av de laterala ventriklarna runt hjärnstammen, om de verkar för att ansluta till sulcal CSF.
  22. Använd T1 som en guide om vad man ska fylla och vad man inte ska fylla i temporalloben laterala ventriklarna (Växla segmentering på och av med "s"-knappen).
  23. När du är klar, spara den segmentering som "<name> _seg_vcsf" genom att klicka: Segmentering -> Spara som bild-> och sedan lägga _vcsf efter <name> _seg -> Spara.

1.3 Borttagning av hjärnstammen, lillhjärnan, och Subtentorial Structures

  1. Välj "Polygon" från övre vänstra menyn.
  2. Växla segmentering av.
  3. Bläddra till första skiva på vilkenlillhjärnan börjar (om hjärnstammen separerar innan lillhjärnan börjar, se regel undantag).
  4. Välj "Aktiv ritning label '=' Clear Label" och "Draw över '=' Alla etiketter".
  5. Dessa aktiva ritningsetiketter Raderar huvudsak data från segmente bilden, så försiktig. Ångra (Ctrl + Z) fungerar fortfarande, men bara för ett begränsat antal steg tillbaka.
  6. Vänsterklicka för att rita en polygon över dura kring lillhjärnan, och längs basen av hjärnstammen i hela colliculi. Högerklicka för att stänga polygonen.
  7. Klicka på "Acceptera" till "Radera" som område av segmentering, som nu kommer att visa T1 nedanför indikerar den inte längre ingår i segmentering.
  8. Gå till nästa skiva ner och upprepa. Gör alltid kurvorna på T1, aldrig på seg.
  9. När de cerebrala stjälkar separera, börjar också avlägsna hjärnstammen och ryggmärgen.
  10. Vid den främre sidan, spår tvärs över gapet. När det finns en tydlig dural linje vid anterior orbitofrontal ände (vanligtvis under nivån för hypofysen, börja spåra en båge längs den dura linje).
  11. När nackloben separerar från tinningloben, se till att spårnings utgångar från centrum, för att avlägsna eventuella kvarvarande "skräp" i denna region. Se Figur 3.
  12. Vid något tillfälle, rita polygoner så att de håller bara vad som krävs, i stället för att ta bort det som är onödigt, att använda "dra inverterade" alternativet (med hänvisning till den seg för att hjälpa till att spåra).
  13. Om bara temporala loberna kvar, helt enkelt dra en stor poly runt lillhjärnan och ta bort det.
  14. Om det är säkert att polygonen endast innehåller lillhjärnan på en efterföljande bit nedanför, använd "klistra"-knappen för att klistra på föregående spårning och använda det för att ta bort lillhjärnan.
  15. När lillhjärnan är allt som återstår i bilden, klistra in den stora spåra ner varje skiva och "acceptera" för att ta bort den tills det inte finns mer lillhjärnan i imålder.
  16. Nu bläddra uppåt genom bilden skiva för skiva för att kontrollera att de endast delar av den segmentering som finns kvar är supratentoriella.
  17. När du är klar, spara den segmentering som "<name> _seg_vcsf_st" genom att klicka: Segmentering -> Spara som bild-> och sedan lägga "_vcsf_st" efter "_seg" -> Spara.

2. SABRE Component

2,1 ACPC Alignment

  1. Öppna ITK-SNAP_sb.
  2. Load 'T1_IHCpre_iso' som beskrivits i Brain-Sizer handbok.
  3. Justera intensitet som beskrivs i Brain-Sizer handbok.
  4. Välj "Navigation verktyget" från övre vänstra menyn.
  5. Klicka sedan på "ACPC justeringsverktyg".
  6. Load "T1_IHCpre_toACPC.mat" matris-fil med hjälp av last alternativ i nedre vänstra hörnet.
  7. Zooma in på bilden genom att högerklicka på den axiella vyn och dra musen uppåt.
  8. Ändra positionen av hjärnan i fönstret (separat från zoomning) genom att vänsterklicka på than bilden och flytta musen runt för att bättre centrera zoomat uppfattning. Justera även de sagittala och frontala vyer. Se till att sagittalvy ligger nära mitten av sagittal.
  9. Klicka på "ACPC verktyg"-knappen.
  10. Ändra ökningen 1.
  11. Kolla Pitch, Roll och Yaw bestäms av T1_IHCpre_toACPC.mat matrix-fil, ändra om det behövs.
  12. För att hitta CCAM planet, är det sannolikt nödvändigt att zooma in noggrant med hjälp av navigeringsverktyg. När som helst, växla mellan navigeringsverktyg och CCAM verktyget (för att justera vyn), och den rådgivande kommittén verktyget kommer att hålla positionen och återlämna det till den tidigare positionen. När du växlar mellan dessa åsikter, kommer bilden att växla fram och tillbaka, men det är normalt.
  13. Genom att använda stigningen upp / ner och höja upp / ned, justera den axiella vyn så att AC är som tjockast (en fin U-form av vita substansen fibrer), och datorn rakt över, vilket bör sluta bilda en fin "nyckelhålet" form.
  14. AC-PC bör ocksåsynas med hårkorset passerar direkt genom både AC och PC på mitten sagittalvy.
  15. Justera inte planen ytterligare en gång denna skiva har fastställts. Däremot kan den "Elevate"-funktionen används för att flytta upp och ned genom bilden utan att förlora CCAM slice.
  16. Justera nu rullen genom att balansera ögonglober i axiell vy. Justera vyn med hjälp av navigeringsverktyget för att få ögonglober på att synfältet, sedan växla tillbaka till den "rådgivande kommittén" verktyg.
  17. Använd 'Roll "vänster eller höger för att se till att ögonglober ser jämnt balanserad (samma storlek på båda sidor) medan du bläddrar igenom bilden en bit i taget med hjälp av" Elevate ", och se till att justera rullen som behövs. Se Figur 4.
  18. När nöjd med balansen, inte justerar "Rulle" ytterligare.
  19. Nu flytta till en bit ovanför ventriklarna och corpus callosum i axiell vy (med hjälp av "Elevate", eller klicka på hårkorset på den nivån med hjälp av "Navigation ') och placera hårkorset nära centrum av hjärnan i axiell vy.
  20. Justera "Yaw" genom att se till att den vertikala hårkorset passerar direkt (eller så nära som möjligt) genom sagitalplan i axiell vy. Ibland kan det vara svårt att få planet att perfekt rada upp på grund av naturliga krökning av hjärnan vid polerna - skapa bästa passform möjligt.
  21. När nöjd med positionen, inte justerar "Yaw" ytterligare.
  22. Nu placera hårkorset så att axial skiva är precis ovanför ventriklarna.
  23. Detta bör vara ungefär där det var från det föregående steget.
  24. Nu klickar du på Spara (se till att filnamnet är "T1_IHCpre_toACPC.mat ') -> OK.
  25. OBS: Om "T1_IHCpre_toACPC.mat" matrix-filen inte kräver ändring helt enkelt nära utan att spara.
  26. Om ändringar har gjorts i matrisen filen, spara över "T1_IHCpre_toACPC.mat" matrix-fil eller spara en ny matris-fil och ta bort "T1_IHCpre_toACPC.mat" matris fil. DenNästa kommando fungerar inte korrekt om det finns mer än 1 matris fil.

2,2 SABRE Landmärke Identifiering

Del 1 - Grid File Koordinater

  1. Belastning i "<name> __T1_IHC_inACPC".
  2. Justera intensitet.
  3. Stäng av hårkors (x).
  4. Zooma in på bilden tills den fyller varje fönster (höger klicka och dra med hårkors verktyg).
  5. Ställ mitt i axiell syfte att vid behov, med navigeringsverktyg (kan behöva göra flera gånger under förfarandet).
  6. Klicka på '2 D-sabel mark-märkning "verktyg.
  7. I axiell bläddrar du upp genom bilder / hjärnan tills du hittar CCAM slice.
  8. Klicka på "AC" radioknappen till vänster för att välja det landmärke att definiera, klicka på AC i axiell vy.
  9. En liten prick visas på platsen du klickade, och tillhörande landmärke koordinaten visas nu bredvid "AC"-knappen till vänster.
  10. Om placeringen är inte desirable, klicka igen och poängen kommer att uppdatera (detta gäller någon punkt under skapandet av planfilen).
  11. Klicka på "PC" radioknappen till vänster och klicka sedan på datorn på den axiella bilden.
  12. Klicka på "PE" knappen för att definiera den bakre kanten av hjärnan på den skiva, och klicka sedan på den bakre delen av hjärnan, antingen till vänster eller höger - det fyller i värden för 'koronalt slice ", som kommer att användas tillfälligt. Se Figur 5.
  13. Klicka på "CA" knappen för att definiera den centrala kanalen. Bläddra ner 10 skivor från den aktuella axiella vyn och klicka på mitten av den centrala kanalen. Detta fyller i värdet för "sagittal skiva" som kommer att användas nu som utgångspunkt för där för att hitta den sagitalplan.
  14. Klicka på "M" knappen för att definiera sagitalplan.
  15. I sagittalvy, bläddra åt vänster och höger en några skivor för att avgöra vilken skiva har den minsta mängden av hjärnan och det maximala beloppet of falx cerebri. Det bör vara inom två eller tre segment av det värde som bestämts från den centrala kanalen punkten.
  16. Klicka någonstans på mitten av sagittal skiva och att skiva nummer kommer att införas till vänster bredvid "M".
  17. Klicka på "LPRON" knappen för att definiera den vänstra preoccipital hack. I coronal bläddrar du till segmentet anges bredvid "koronalt slice".
  18. Klicka på den sämre delen av hjärnan för den vänstra hjärnhalvan, som visas på höger sida av bilden (radiologiska konvention).
  19. Klicka på "RPRON" knappen för att definiera den högra hjärnhalvan, och klicka på den sämre delen av den vänstra sidan av bilden (radiologiska konvention).
  20. Värdena bredvid LPRON och RPRON ska nu fyllas, och bör vara inom ett par punkter från varandra.
  21. Rutnätet filen är nu redo att bli frälst. Klicka på Spara -> _T1_IHC_inACPC_lobgrid.txt.

Del 2 - Objekt Map Creation

  1. After grid-fil skapas, är nästa steg att skapa de första 4 tracings av objektet kartan. Alla dessa fyra tracings utförs i sagittalplanet. Skivorna för spårning är förutbestämda och baserade på mittlinjen skiva valts i de tidigare stadierna.
  2. Klicka på "RSC" knappen för att definiera rätt överlägsen centrala sulcus. Gå till slice anges bredvid "Right Sagittal slice". De vänstra och högra sagittal skivor på vilka kurvor kommer att göras: 7 skivor peri-sagitally från mittlinjen på varje sida.
  3. Klicka på en punkt direkt ovanför centrum av den centrala sulcus, i dura. Den centrala sulcus på denna skiva visas allmänt som en liten inbuktning, och är oftast den första sulcus anterior till den marginella (Stigande) gren av cingulum sulcus. Bläddra åt vänster eller höger för att bekräfta platsen för ett landmärke, men spårningen måste alltid göras på korrekt sagittal skiva. Reclicking kommer att flytta landmärke.
  4. Klicka på "ROP 'radio för att definiera rätt occipito-parietal sulcus. Denna sulcus / spåra löper från dura till tentorium cerebelli.
  5. En spline verktyg kommer nu att tillåta sulcus spårning. Vänsterklicka för att skapa nya punkter längs den och högerklicka för att låsa den och sedan klicka på acceptera. Ändringar eller "ångra"-funktioner kan inte utföras om det finns fel som gjorts under spårning. Men när "högerklicka" handling utförs för att slutföra spårning, välj "Ta bort" för att göra om spårning.
  6. När spårning är klar, välj "Acceptera" för att låsa den i.
  7. Gör samma sak för den vänstra sidan på lämplig skiva, som definierar "LSC" och "LOP".
  8. Klicka på Spara (under objekt map) -> _T1_IHC_inACPC_lobtrace.obj.

Del 3 - Utanpå Rendered tracings

  1. Lasta tidigare bilder (eller nära och öppen ITK-SNAP_sb igen) och ladda in <name> _T1_IHC_erode_inACPC bild.
  2. Klicka på 3D-SABRE landmärkesverktyg (fönster should förstora så att det endast 1 ruta).
  3. Klicka på "VÄNSTER" i 3D Viewpoint för att visa vänster renderade vy (i radiologisk konvent, där vänster och höger är omvända, så det kommer att se ut som om det är den högra hjärnhalvan).
  4. Belastning i objekt spåra från föregående steg genom att klicka: Load -> Välj "<name> _T1_IHC_inACPC_lobtrace.obj" (OBS: en bugg i programmet försöker automatiskt att förutse laddar önskad fil, men det felaktigt ingångar "urholka" i obj filen namnge Välj Bläddra och välj sedan <name> _T1_IHC_inACPC_lobtrace.obj Fel vid laddning av objektkartan spårning. "för att ladda annars ett felmeddelande att visas.": Filen kan inte öppnas för läsning).
  5. Om du vill justera kvaliteten på render, klicka: 'Guess', för att få programmet gissning på de bästa parametrarna för att använda.
  6. Klicka på "LSF" knappen för att förbereda sig för att spåra vänster Sylvian spricka.
  7. Klicka nu på "Landmark"-knappen längst ned i 3D framför fönstret för att Begin landmärkes / spårning (kan du växla detta på och av med "x"-knappen).
  8. Ytterligare pekar på spårning kan läggas till när den "Landmark"-knappen är skuggad grönt.
  9. När "Landmark" är omarkerad, kommer någon ingång musen rotera hjärnan att granska den från en annan vinkel. VARNING: Endast spåra landmärken medan rak "VÄNSTER" eller "rätt" inriktning genom reclicking på vänster eller höger 3D Viewpoint-knapparna.
  10. Zooma in eller zooma ut ur bilden genom att högerklicka och dra när "Landmark" är omarkerad.
  11. Varje klick lägger till en punkt på linjen.
  12. Börja spåra Sylvian spricka från överlägsen bakre änden, vid den punkt där den förgrenar sig i små stigande och fallande rami.
  13. Fortsätt att spåra Sylvian ner överlägsna aspekten av tinningloben tills det spår från slutet.
  14. Om ett fel görs, klickar du bara på "Undo"-knappen för att gå bakåt steg för steg (eller tryck på CTRL + Z).
  15. När nöjd medspårning, klicka på "Acceptera" för att låsa i spårning. Se Figur 5.
  16. VIKTIGT: Om det gör om det krävs för en av kurvorna, först markera alternativknappen (till vänster) i den felaktiga spårning. Klicka sedan på "SABRE3D" på menyraden högst upp och välj "Ta bort CURRENT Godkänt Tracing". Om det någon gång alla dina kurvor kräver avlägsnande, klicka på 'Ta bort ALLA accepterade kurvor "från den här rullgardinsmenyn.
  17. Klicka nu på "LC" knappen för att spåra vänster Central Sulcus.
  18. Starta från sämre änden på det ställe Sylvian spricka direkt under uppsägningen av sulcus.
  19. Linjen kommer endast att tillåta överlägsen och bakre rörelse-vilket innebär att programmet hindrar att placera punkter som är anterior till en tidigare punkt.
  20. Mål spårande sulcus på den överlägsna ände tills det är svårt att följa krökningen av hjärnan.
  21. När du är klar klickar du på "Accept" för att låsa den i.
  22. Klicka nu på "rätt" knappen under `3D Viewpoint" och upprepa stegen för rätt Sylvian spricka och Central Sulcus.
  23. Kom ihåg att klicka på "RSF" knappen för att spåra rätt Sylvian spricka, och klicka på "RC" knappen för att spåra rätt centrala sulcus, klicka på "Acceptera" efter varje spårning är klar.
  24. När alla kurvor är klar klickar du på Spara -> Bläddra -> välj "<name> _T1_IHC_erode_inACPC_lobtrace.obj".
  25. Stäng ITK-SNAP_sb.

3. Lesion-Seg Component

3.1 För Scans med PD/T2 (ingen stil)

  1. Open ITK-SNAP_sb, last <namn> T1_IHC, <namn> _PD_inT1_IHC, <namn> _T2_inT1_IHC, klicka: Arkiv -> Öppna gråskalebild -> Bläddra -> gå till katalogen, klicka -> Bild -> Open -> Nästa -> Slutför.
  2. Klicka på plustecknet bredvid axiell för att förstora.
  3. Stäng av hårkorset (x).
  4. Zooma in (högerklicka och dra).
  5. Justera intensitetgenom att klicka på: Verktyg -> Bild Contrast och dra mittpunkten uppåt och något till vänster tills bilden blir ljusare till lämplig nivå, Close.
  6. Last lesion-seg på PD_inT1_IHC genom att klicka: Segmentering -> Ladda från bilden -> Bläddra -> Välj <namn> _LEauto -> Open -> Nästa -> Slutför.
  7. Justera intensiteten i alla tre bilderna som beskrivs i Brain-Sizer handbok.
  8. Klicka på pensel verktyget, Välj "Aktiv ritning label '= 2 och" rita över' = Synliga etiketter.
  9. Använd T1, PD och T2 för att informera beslut om vad man ska ta som lesion.
  10. Använd pensel för att måla etikett 2 över etiketten 1 för att beteckna lesion (positiva) (Växla segmentering på och av med "s"-knappen).
  11. Använd pensel för att måla etikett 1 över etiketten 2 för att beteckna falska positiva. Se figur 6.
  12. När du är nöjd med lesion-seg modifieringar klicka: Segmentering -> Spara som bild -> och ändra filnamn genom att ersätta "auto" med "edit"till slutet på filen för att visa att det är "Klar" och klicka sedan på "Spara" (dvs. <name> _LEedit)

OBS: Etikett 2 (standardfärgen är RÖD) används för att beteckna lesion.

3.2 För Scans med FLAIR Imaging

  1. Open ITK-SNAP_sb, ladda <name> _FL_inT1_IHC Klicka: Arkiv -> Öppna gråskalebild -> Bläddra -> gå till katalogen, klicka -> Bild -> Open -> Nästa -> Slutför.
  2. Klicka på plustecknet bredvid axiell för att förstora.
  3. Stäng av hårkorset (x).
  4. Zooma in (högerklicka och dra).
  5. Justera intensitet genom att klicka på: Verktyg -> bildens kontrast och dra mittpunkten uppåt och något till vänster tills bilden blir ljusare till lämplig nivå, Close.
  6. Last lesion-seg på FL_inT1_IHC genom att klicka: Segmentering -> Ladda från bilden -> Bläddra -> Välj <namn> _FLEXauto -> Open -> Nästa -> Slutför.
  7. Justera intensitet som beskriverd i Brain-Sizer handbok.
  8. Klicka på pensel verktyget, Välj "Aktiv ritning label '= 2 och" rita över' = Synliga etiketter.
  9. Använd FL (användning T1, PD, T2 om det behövs) för att informera beslut om vad man ska ta som lesion.
  10. Använd pensel för att måla etikett 2 över etiketten 1 för att beteckna lesion (positiva) (Växla segmentering på och av med "s"-knappen).
  11. Använd pensel för att måla etikett 1 över etiketten 2 för att beteckna falska positiva. Se figur 7.
  12. När du är nöjd med lesion-seg modifieringar klicka: Segmentering -> Spara som bild -> och ändra filnamn genom att ändra "auto" till "redigera" för att indikera att det är "Klar" och klicka på "Spara" (dvs. <name> _FLEXedit ).

OBS: Etikett 2 (standardfärgen är RÖD) används för att beteckna lesion.

Representative Results

Inter-rater tillförlitlighet kan bedömas med hjälp av flera mått. Med hjälp av utbildning som ges på nätet ( http://sabre.brainlab.ca ), är följande steg rekommenderas att utvärdera inter-rater reliability för varje bearbetningssteg efter avslutad LE.

Brain-Sizer:
För att bedöma inter-rater reliability av hjärn extraktion, genererar Volumetrics för varje TIV-E masker, <name> _TIVedit, med hjälp av kommandot <img_count>. Skriv in dessa Volumetrics i en statistisk mjukvara (t.ex. SPSS), tillsammans med TIVedit Volumetrics anges var och en av träningsmängden (se Excel / CSV-fil tillhandahålls på nätet) och beräkna den inter-rater korrelationskoefficient (ICC). Hela hjärnan Volumetrics för internt utbildade bedömare få rapporterade ICC = 0,99, p <0,0001 1,2. Dessutom kan bedömas utvärdering av den rumsliga avtalet för TIV maskering med hjälp avSI 21. MATLAB-kod tillhandahålls på nätet för att beräkna SI-värden mellan två bedömare.

För att bedöma kammar omplacering, generera vCSF volymer med kommandot <img_count> för var och en av de segmente filer med vCSF voxlar omfördelas, dvs. <name> _ seg_vcsf. Den vCSF Volymen är värdet bredvid raden 7 "i kolumnen med titeln" volym ". Med användning av samma förfaranden för att utvärdera TIV inter-rater reliability, beräkna ICC och SI för vCSF.

Borttagning av hjärnstammen, lillhjärnan och subtentorial strukturer kan bedömas på samma sätt genom att köra <img_count> kommandot på <name> _seg_vcsf_st. De mängder som används för denna segmente mask visas på den näst sista raden med titeln "totala räkningen på nollskilda voxlar:" under "volym" (den sista kolumnen till höger). Med användning av samma förfaranden för att utvärdera TIV och vCSF, beräkna ICC och SI för maskering procedurerre använda Volumetricsen i excel-filen tillhandahålls och <name> _seg_vcsf_st filer.

SABRE:
Medan Brain-Sizer s manuella rutiner lätt kan bedömas med hjälp av vanliga mått, är ACPC anpassning något svårare. Av denna anledning är matrisfiler tillhandahålls för att jämföra visuellt för utbildning av bort operatörer. Efter avslutad ACPC inriktning, öppnar en ny ITK-SNAP_sb fönster, ladda T1 bilden, ladda sedan matrisen för utbildningen fall som på nätet, <name> _T1_IHCpre_toACPC.mat, och visuellt jämföra planen, rulle, gir, och ACPC skiva mellan de två bilderna.

För att utvärdera SABRE landmärkesförfaranden, kör <img_count> på parcellated masken, <name> _SABREparcel_inACPC för varje utbildning fall. Ange Volumetricsen för varje region (3-28). SABRE regionkoder finns på nätet. Med användning av samma förfaranden för att utvärdera TIV och vCSF, beräkna ICC för varje SABRE hjärnregion.SABRE parcellated regionala Volumetrics för interna utbildade bedömare få rapporterade medel ICCs = 0,98, p <0,01, med ICC-värden mellan 0,91-0,99 1,2.

Lesion-Seg:
Eftersom denna komponent är det sista steget i den LE rörledningen kommer tillförlitlighet och noggrannhet är beroende av de tidigare stegen.

Inter-rater reliability av SH segmentering sker med hjälp av regionala ICC av SH volymer och rumsliga överenskommelse av SH masker. För att utvärdera regionala SH volymer, köra <SH_volumetrics>, in både lobmask filen i T1-förvärvsutrymme, <name> _SABREparcel och den slutliga redigerade lesion segmente fil, <namn> _LEedit. Med användning av samma förfaranden för att utvärdera SABRE Volumetrics, beräkna ICC för lesion volymer inom varje SABRE hjärnregion. Med användning av samma förfaranden för att utvärdera fysisk överenskommelse av maskeringsprocessen TIV, beräkna SI för finalen redigerade lesion masker, <name> _LEedit (eller FLEXedit). Samma tillförlitlighet tester kan utföras på både PD/T2-based segmentering och FLAIR baserad segmentering.

3D T1 PD/T2
Avbildningsparametrar Axial Volym SAT (S 1) SPGR Axiell Spin Echo FC VEMP VB (interleave)
Pulstransmissions
TE (ms) 5 30/80
TR (msek) 35 3000
Flip-vinkel (°) 35 90
TI (msek) N / A N / A
Scan Range
FOV (cm) 22 20
Slice tjocklek (mm) 10,2 / 0 3/0
Antal skivor 124 62
Förvärv
Matrix storlek 256 x 192 256 x 192
Voxel storlek (mm) 0,86 x 0,86 x 1,4 0,78 x 0,78 x 3
NEX 1 0,5
Total tid (min) 11:00 00:00

Tabell 1. General Electric 1.5T Strukturella MRI Förvärv parametrar.

<td> Axial T2Flair, EDR, FAST
3D T1 PD/T2 VÄDERKORN
Avbildningsparametrar Axial 3D FSPGR EDR IR Prep Axial 2D FSE-XL, EDR, FAST, satt fett
Pulstransmissions

TE (ms)

3,2 11,1 / 90 140
TR (msek) 8,1 2500 9700
Flip-vinkel (°) 8 ° 90 ° 90 °
TI (msek) 650 N / A 2200
Scan Range
FOV (cm) 22 22 22
Slice tjocklek (mm) 1 3 3
Antal skivor 186 48 48
Förvärv
Matrix storlek 256 x 192 256 x 192 256 x 192
Voxel storlek (mm) 0,86 x 0,86 x 1 0,86 x 0,86 x 3 0,86 x 0,86 x 3
NEX 1 1 1
Total tid (min) 07:20 06:10 07:20

Tabell 2. General Electric 3T Strukturella MRI Förvärv parametrar.

Figur 1
Figur 1. Axial T1 med oredigerad total intrakraniell valv (TIV) mask overlay (grön). Det här är ett exempel på användningen av sluten polygon verktyg i ITK-SNAP_sb att avlägsna nonbrain vävnad som en del av manuell redigering förfarandet av Brain- Sizer s TIV extraktionsmetod.


Figur 2. Axial T1 med vävnadssegmente overlay Anm. Att etikett färger är godtyckliga och kan ändras med hjälp av verktyget Label. Vänster bild visar standardfärger. Middle bild visar hur CSF (5 = lila) är igen till vCSF (7 = magenta). Höger bild visar hur WM färgen kan ändras utan att vävnaden klassen etikett, dvs. Etikett 3 = WM fortfarande men färgen kan ändras till blått.

Figur 3
Figur 3. Axial T1 med vävnadssegmente overlay (vänstra bilden, GM = gul, WM = apelsin, CSF = lila) (vänster). Avbildade är ett exempel på manuellt borttagande av subtentorial strukturer använder den slutna polygo n verktyget i ITK-SNAP_sb (mitten) och slutlig vävnadssegmentering efter borttagning (höger). Liksom i figur 2, visar rätt bild hur WM färg kan modifieras utan att ändra den vävnad klass etikett, dvs. Etikett 3 = WM fortfarande men färgen kan ändras till blått.

Figur 4
Figur 4. Axial T1 i förvärvsutrymme före (vänster) och efter (höger) är AC-PC justering utförs.

Figur 5
Figur 5. Två exempel som visar SABRE landmärkesförfaranden. Axial AC-PC linje T1 med AC (gul), PC (blå), och bakre kant (rosa) landmärke placeringar (vänster). En 3D-yta-renderade T1 (höger) med Sylvian spricka (lila) och central sulcus (rosa) avgränsning.

Figur 6
Figur 6. Axial PD (vänster) med automatiskt genererade lesion overlay (mitten), och manuellt redigerade lesion (röd) overlay (till höger).

Figur 7
Figur 7. Axial FLAIR (till vänster), med automatiskt genererade lesion overlay (mitten), och manuellt redigerade lesion (röd) overlay (till höger).

Discussion

LE segmentering och parcelförfarande har utvecklats speciellt för att få regionala Volumetrics från MRT av AD och normal äldre. Medan det finns många helautomatiska rörledningar som gäller komplicerade beräkningsalgoritmer för att utföra dessa operationer, dessa verktyg tenderar att sakna den individualiserade noggrannhet och precision som LE: s halvautomatisk pipeline producerar. Avvägningen med halvautomatiska processer är de resurser som krävs för att korrekt utbilda operatörer med den anatomiska kunskaper och beräknings färdigheter som behövs för att tillämpa en sådan omfattande pipeline. Det är dock en av de främsta fördelarna med en individualiserad avbildning pipeline förmågan att erhålla kvantitativa Volumetrics från måttliga till allvarliga fall av neurodegeneration när automatiska rörledningar misslyckas.

Eftersom LE pipeline har tidigare utvärderats och tillämpats på olika äldre och dementa populationer 1,2,13,14,19,22,23, de viktigaste frågorna som are oftast stött av utbildade operatörer har väldokumenterade och sammanfattas nedan.

Den manuella kontrollen och redigering krävs med Brain-Sizer komponent inkluderar TIV utvinning maskeringsförfarande, vCSF omställning och manuellt avlägsnande av hjärnstammen, lillhjärnan och andra subtentorial strukturer. För hjärnan utvinning, är den automatiska TIV utgång i allmänhet en anständig mask under förutsättning att de ursprungliga PD/T2 bilderna är bra kvalitet. Men på grund av de relativa intensitetsvärden för kärl-och nervvävnad medial till sämre timliga stolpar, proximalt halspulsåder, denna region kräver typiskt någon redigering. Dessutom slemhinnor i näshålan tenderar att påverka regionala intensitet histogram, skev intensitet cut-off värden i de främre regionerna frontal, som tenderar att kräva ytterligare manuell redigering av den automatiska TIVauto masken. Slutligen ytterligare manuell redigering normalt krävs i de mest överlägsna regionerna, där global atrofi tenderar att resultera i en ökning av volymen av subaraknoid CSF precis under dura mäter. Alternativt, atrofi i samband med ventricular utvidgningen tenderar att minimera operatörsinsatser som krävs med vCSF omplacering. En annan fördel med att ha en tri-feature coregistration tillvägagångssätt är möjligheten att identifiera cystisk vätskefyllda infarkter proximalt till ventriklarna, potentiellt på grund av periventrikulär venös vaskulopati 5,24-26, som kan identifieras på grund av deras relativa intensitet på PD och T1 ( hyper på PD, hypointense på T1). Dessa hypointensities kan avgränsas från vCSF använda manuella gränser dras i ITK-SNAP_sb innan floodfilling verksamheten. Eftersom vCSF omplacering sker i T1-förvärvsutrymme, i de fall där anpassningen avviker betydligt från CCAM planet, en gräns kan krävas för den 3: e ventrikeln och quadrigeminal cistern, om datorn inte är fullt synliga. Även tentorium är en relativt enkel struktur för att differentiate flera anatomi baserade regler hjälpa till att styra manuellt avlägsnande av hjärnstammen och subtentorial strukturer, särskilt när lokaliserings separationen av de cerebrala stjälkar från den mediala tinningloben.

SABRE landmärkes är en stereotaktisk baserat ingrepp som utförs i standard ACPC linje bilder, vilket möjliggör måttligt förutsägbar lokalisering av vissa anatomiska landmärken. Undantag är fall med extrem atrofi och normal variation beroende på individuella skillnader i neuroanatomi. Hjärnan förtvinar resulterar i en total förlust av parenkym, ökad CSF längs mittlinjen som omger falx cerebri, vilket ökar svårigheten att välja lämpliga punkter för att placera landmärken. Regelbaserade protokoll behövs, identifiera fall där det krävs undantag från den allmänna regeln. Normala variationer i anatomin, särskilt när den relativa placeringen av den centrala sulcus och parieto-occipital sulcus, också öka svårigheterty av manuell avgränsning av dessa strukturer. Men det grafiska användargränssnitt som används av SABRE möjliggör realtids rotation av ytan renderade bilder, som avsevärt bistår i beslutsprocessen för visualisering av dessa speciella landmärken. Slutligen har vissa regel-baserat protokoll integrerats programmässigt i programvaran för att förhindra operatörs kränkning t.ex. centrala sulcus avgränsning tvingas flytta posteriort (line spårning hindras från att gå tillbaka till sig själv).

Lesionen-Seg komponentens manuella kontroller som kräver kompetens inom visuell identifiering av relevanta hyperintensities, en visuell perception färdighet som bara förvärvas efter exponering för skanningar med olika grader av SH. Falskt positiva minimeringsalgoritmer hjälpa till med att avlägsna de flesta felen i den ursprungliga segmentering. Men differentiering mellan vidgade perivaskulära utrymmen (Virchow-Robin utrymmen: VRS) i lentiform kärnan och relevant SH i den yttre kapseln, klausur, extrem kapseln och subinsular regioner kan vara svårt. Detta är särskilt svårt i fall med VRS i de basala ganglierna. Ett papper nyligen skisserar rapporteringsstandarder Kärl ändringar på hjärnavbildning (STRIVE), rekommenderas en storlek kriterium för att skilja VRS från lacunes, och beskriva VRS vara mer linjära och CSF intensitet på MRI. För att hantera dessa frågor med VRS identifiering, har LE antagit: a) en anatomi baserad regel som hindrar operatörer från att välja någon hyperintensity som faller inom lentiform kärnan, b) en storlek kriterium för att utesluta hyperintensities mindre än 5 mm i diameter, och c) en relativ intensitet regel för ytterligare uteslutning på grund av den relativa CSF intensiteten på PD, T2 och T1 27. Dessutom kan normala hyper signal hittas längs mittlinjen och falx cerebri, särskilt på FLAIR avbildning, vilket kan vara svårt att skilja mellan relevanta SH längs corpus callosum. I fall avsådan överlappning är anatomi baserade regler tillämpas där endast SH, som sträcker sig ut i periventrikulära regionerna accepteras.

Sammanfattningsvis är det viktigt att inse att denna skriftliga komponent är tänkt att komplettera en video-guidad, standardiserat protokoll offentliggörs i JUPITER ( http://www.jove.com ). Medan traditionella statiska siffror hjälpa till att förklara några begrepp, video-baserade självstudier är mer effektiva på att kommunicera de komplexa metodologiska processer med en omfattande neuroradiologiska pipeline såsom Lesion Explorer.

Disclosures

Författarna har ingenting att lämna ut.

Acknowledgments

Författarna erkänner tacksamt ekonomiskt stöd från följande källor. Utveckling och testning av olika neuroradiologiska analyser stöddes av flera bidrag, främst från den kanadensiska Institutes of Health Research (MOP # 13129), Alzheimer Society of Canada och Alzheimer Association (USA), hjärtat och Stroke Foundation Partnerskap kanadensiska för Stroke Återhämtning (HSFCPSR), och LC Campbell Foundation. JR får lön stöd från Alzheimer Society of Canada; SEB från Sunnybrook Research Institute och institutionerna för medicin vid Sunnybrook och U av T, däribland Brill ordförande i neurologi. Författarna får också lön stöd från HSFCPSR.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Magnetic resonance imaging machine (1.5 Tesla) General Electric See Table 1 for acquisition parameters
Magnetic resonance imaging machine (3 Tesla) General Electric See Table 2 for acquisition parameters

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Ramirez, J., Gibson, E., Quddus, A., Lobaugh, N. J., Feinstein, A., Levine, B., Scott, C. J., Levy-Cooperman, N., Gao, F. Q., Black, S. E. Lesion Explorer: A comprehensive segmentation and parcellation package to obtain regional volumetrics for subcortical hyperintensities and intracranial tissue. Neuroimage. 54 (2), 963-973 (2011).
  2. Ramirez, J., Scott, C. J., Black, S. E. A short-term scan-rescan reliability test measuring brain tissue and subcortical hyperintensity volumetrics obtained using the lesion explorer structural MRI processing pipeline. Brain Topogr. 26 (1), 35-38 (2013).
  3. Sled, J. G., Zijdenbos, A. P., Evans, A. C. A nonparametric method for automatic correction of intensity nonuniformity in MRI data. IEEE Trans. Med. Imaging. 17 (1), 87-97 (1998).
  4. Wahlund, L. O., Barkhof, F., Fazekas, F., Bronge, L., Augustin, M., Sjogren, M., Wallin, A., Ader, H., Leys, D., Pantoni, L., Pasquier, F., Erkinjuntti, T., Scheltens, P. A new rating scale for age-related white matter changes applicable to MRI and. 32 (6), 1318-1322 (2001).
  5. Pantoni, L. Cerebral small vessel disease: from pathogenesis and clinical characteristics to therapeutic challenges. Lancet Neurol. 9 (7), 689-701 (2010).
  6. Black, S. E., Gao, F. Q., Bilbao, J. Understanding white matter disease: Imaging-pathological correlations in vascular cognitive impairment. Stroke. 40, (2009).
  7. Arch Neurol, 44, 21-23 (1987).
  8. Carmichael, O., Schwarz, C., Drucker, D., Fletcher, E., Harvey, D., Beckett, L., Jack, C. R., Weiner, M., Decarli, C. Longitudinal changes in white matter disease and cognition in the first year of the Alzheimer disease neuroimaging initiative. Arch. Neurol. 67 (11), 1370-1378 (2010).
  9. Wardlaw, J. M. What is a lacune. Stroke. 39 (11), 2921-2922 (2008).
  10. Potter, G. M., Doubal, F. N., Jackson, C. A., Chappell, F. M., Sudlow, C. L., Dennis, M. S., Wardlaw, J. M. Counting cavitating lacunes underestimates the burden of lacunar infarction. Stroke. 41 (2), 267-272 (2010).
  11. Barkhof, F. Enlarged Virchow-Robin spaces: do they matter. J. Neurol. Neurosurg. Psychiatry. 75 (11), 1516-1517 (2004).
  12. Zhu, Y. C., Dufouil, C., Soumare, A., Mazoyer, B., Chabriat, H. Tzourio C. High degree of dilated Virchow-Robin spaces on MRI is associated with increased risk of dementia. J. Alzheimers Dis. 22 (2), 663-672 (2010).
  13. Levy-Cooperman, N., Ramirez, J., Lobaugh, N. J., Black, S. E. Misclassified tissue volumes in Alzheimer disease patients with white matter hyperintensities: importance of lesion segmentation procedures for volumetric analysis. Stroke. 39 (4), 1134-1141 (2008).
  14. Kovacevic, N., Lobaugh, N. J., Bronskill, M. J., Levine, B., Feinstein, A., Black, S. E. A robust method for extraction and automatic segmentation of brain images. Neuroimage. 17 (3), 1087-1100 (2002).
  15. Nestor, S. M., Rupsingh, R., Borrie, M., Smith, M., Accomazzi, V., Wells, J. L., Fogarty, J., Bartha, R. Ventricular enlargement as a possible measure of Alzheimer's disease progression validated using the Alzheimer's disease neuroimaging initiative database. Brain. 131, 2443-2454 (2008).
  16. Moody, D. M., Brown, W. R., Challa, V. R., Anderson, R. L. Periventricular venous collagenosis: association with leukoaraiosis. Radiology. (2), 469-476 Forthcoming.
  17. Brown, W. R., Moody, D. M., Challa, V. R., Thore, C. R., Anstrom, J. A. Venous collagenosis and arteriolar tortuosity in leukoaraiosis. J. Neurol. Sci. 15, 203-204 (2002).
  18. Talairach, J., Tournoux, P. Co-planar Stereotaxic Atlas of the Human Brain. , Thieme Medical Publishers. Stuttgart. (1988).
  19. Dade, L. A., Gao, F. Q., Kovacevic, N., Roy, P., Rockel, C., O'Toole, C. M., Lobaugh, N. J., Feinstein, A., Levine, B., Black, S. E. Semiautomatic brain region extraction: a method of parcellating brain regions from structural magnetic resonance images. Neuroimage. 22 (4), 1492-1502 (2004).
  20. Shrout, P. E., Fleiss, J. L. Intraclass correlations: uses in assessing rater reliability. Psychol. Bull. 86, 420-428 (2008).
  21. Zijdenbos, A. P., Dawant, B. M., Margolin, R. A., Palmer, A. C. Morphometric analysis of white matter lesions in MR images: method and validation. IEEE Trans. Med. Imaging. 13 (4), 716-724 (1994).
  22. Chow, T. W., Takeshita, S., Honjo, K., Pataky, C. E. of manual and semi-automated delineation of regions of interest for radioligand PET imaging analysis. BMC Nucl. Med. Comparison, S. tJ. acques,P. .L. .,K. usano,M. .L. .,C. aldwell,C. .B. .,R. amirez,J. .,B. lack,S. .,V. erhoeff,N. .P. . 7, (2007).
  23. Gilboa, A., Ramirez, J., Kohler, S., Westmacott, R., Black, S. E., Moscovitch, M. Retrieval of autobiographical memory in Alzheimer's disease: relation to volumes of medial temporal lobe and other structures. Hippocampus. 15 (4), 535-550 (2005).
  24. Black, S., Iadecola, C. Vascular cognitive impairment: small vessels, big toll: introduction. Stroke. 40(3 Suppl), S38-S39. , (2009).
  25. Brown, W. R., Moody, D. M., Thore, C. R., Challa, V. R. Cerebrovascular pathology in Alzheimer's disease and leukoaraiosis. , 903-939 (2000).
  26. Moody, D. M., Brown, W. R., Challa, V. R., Anderson, R. L. Periventricular venous collagenosis: association with leukoaraiosis. Radiology. (2), 469-476 Forthcoming.
  27. Hernandez, M. D., Piper, R. J., Wang, X., Deary, I. J., Wardlaw, J. M. Towards the automatic computational assessment of enlarged perivascular spaces on brain magnetic resonance images: A systematic review. J. Magn. Reson. Imaging. , (2013).

Tags

Medicin Brain kärlsjukdomar magnetisk resonanstomografi (MRT) Neuroimaging Alzheimers sjukdom Aging Neuroanatomi hjärna utvinning ventriklar vita substansen hyperintensities cerebrovaskulär sjukdom Alzheimers sjukdom
Lesion Explorer: En video-styrd, standardiserat protokoll för korrekt och tillförlitlig MRI-härledda Volumetrics i Alzheimers sjukdom och Normal Äldre
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Ramirez, J., Scott, C. J. M.,More

Ramirez, J., Scott, C. J. M., McNeely, A. A., Berezuk, C., Gao, F., Szilagyi, G. M., Black, S. E. Lesion Explorer: A Video-guided, Standardized Protocol for Accurate and Reliable MRI-derived Volumetrics in Alzheimer's Disease and Normal Elderly. J. Vis. Exp. (86), e50887, doi:10.3791/50887 (2014).

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