Waiting
Login processing...

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

Neuroscience

Medial Temporal Lob Yapıların El segmentasyonu için Kapsamlı Protokolü

Published: July 2, 2014 doi: 10.3791/50991
Automatic Translation
*1, *1, 1, 1, 2,3, 1, 1,2,3
1Psychology Department, University of Illinois Urbana-Champaign, 2Neuroscience Program, University of Illinois Urbana-Champaign, 3Beckman Institute for Advanced Science and Technology, University of Illinois Urbana-Champaign
* These authors contributed equally

ERRATUM NOTICE

Abstract

Amigdala, hipokampus ve ilişkili parahipokampal bölgeleri (entorinal peririnal, ve uygun parahipokampal): Mevcut kağıt medial temporal lob (MTL) oluşan beyin bölgelerinin dizi manuel izleme için kapsamlı bir protokol tanımlamaktadır. Mevcut diğer birçok izleme protokollerinden farklı olarak, genellikle belli MTL alanlarda (örneğin, amigdala ve / veya hipokampus) odaklanarak, mevcut izleme kurallar tarafından benimsenen bütünleştirici bakış açısı, tüm MTL altbölgeler net lokalizasyonu için izin verir. Kaybolmamış izleme protokoller ayrı ayrı çeşitli MTL yapıları, histolojik raporları ve beyin atlas hedefleyen ve açıklayıcı görsel materyallerin tamamlayıcı ile dahil çeşitli kaynaklardan gelen bilgileri entegre ederek, mevcut protokol anlamak için, doğru, sezgisel ve kullanışlı bir kılavuz sağlar MTL anatomi. Bu tür izleme kurallar için ihtiyaçAyrıca otomatik ve manuel segmentasyon protokolleri arasındaki olası farklılıklar gösteren tarafından vurgulanmıştır. Bu bilgi yapısal MRG soruşturmaları sadece araştırma içeren doğru uygulanabilir ama aynı zamanda hem sağlıklı ve klinik gruplarda anatomik tanımlanan ROI'ler yapısal-işlevsel kolokalizasyon ve fMRI sinyal çıkarma, olabilir.

Introduction

Medial temporal lob (MTL), duyusal bilginin 1 entegrasyonu en üst düzeyde bir varsayımsal alanı, hedeflenen analizler sık sık konu olmuştur. Örneğin, hipokampus ve ilişkili parahipokampal alanlarda yaygın olarak hafıza araştırma 2-5 incelenmiştir. Ayrıca, amigdala rolü sık sık duygu işleme ve duygu-biliş etkileşimleri 6-11 inceleyen araştırmalarda vurgulanmıştır. Son zamanlarda, çeşitli MTL bölgelerde de 12 özellikleri, kişilik bireysel varyasyon bu ve diğer beyin bölgelerinin yapısı ve fonksiyonu bağlantılar kişilik nörobilim, ortaya çıkan alanında dikkat aldık. MTL yapıların anatomi ve fonksiyonunu değerlendirmek spesifik yapısal ve işlevsel anomaliler MTL farklı yapılarında oluşabilir dejeneratif hastalıkların teşhisi kolaylaştırmak önemli olabilir. Örneğin, Alzheimer hastalığında (AD), önemli birentorinal korteks ve hipokampus kupa 13,14 görülebilir ve hipokampus atrofi MS 15 hafif bilişsel bozukluk geçişi tahmin edebilirsiniz. Otomatik segmentasyon algoritmaları son zamanlarda kortikal ve subkortikal yapıları segmentlere için popüler olmuştur, ancak herhangi bir araç gibi, bu programlar kaçınılmaz olarak bazı durumlarda hatalarla karşılaşabilirsiniz. Bu gibi durumlarda, bir araştırmacı bilgisi ve MTL yapıların anatomik sınırları tanımak için kurallar her ikisi ile donatılmış olmalıdır. Kaybolmamış Literatürde eğilimi hipokampus 16-19 odaklanma eğilimi birçok protokol ile, bireysel MTL altbölgeler 16-21 hedef olmuştur.

MTL izleme için kullanılabilir yayınlanan kılavuzların çoğunun aksine, mevcut protokolü bütün MTL altbölgeler net lokalizasyonu için izin kurallar kapsamlı bir kümesi sağlar. Aşağıdaki MTL yapılar izleme için kurallar açıklanmaktadır: amigdala (AMY), hipokamp (HC), peririnal korteks (PRC), entorinal korteks (ERC) ve parahipokampal korteks (TSH). AMY ve HC ilk takip edilir, ve sonra parahipokampal girus (PHG) yapılar tarafından takip edilmektedir. Genel bir terim HC uygun HC kapsar HC oluşumu, subikulum ve uncus 22-24 arka bölümüne değinmek için kullanılmaktadır unutmayın. Ayrıca, PHG iki parça, ön kısmın ve arka kısmın ayrılabilir unutmayın. PHG'nin ön kısmı içinde, bundan başka, sırasıyla olan kortikal alanlar PRC ve ERC tekabül eden lateral ve medial anterior PHG, ayrılabilir. Birinci basamak, PHG'nin posterior bölümünün kortikal alan, uygun parahipokampal korteks karşılık gelir. Basit nedenlerden dolayı, biz posterior PHG'nin başvurmak için PRC ve ERC lateral ve medial anterior PHG'nin başvurmak için terimlerini kullanarak, ve birinci basamak olacaktır. BÖLÜMLEREher yapı için ntation bir anterior-posterior/rostro-caudal sonra koronal düzlemde dilim-dilim gerçekleştirilen fiili izleme tarafından takip edilir ilgili diğer yerler ile birlikte anterior ve posterior sınırları kaba lokalizasyonu, ile başlar yönü. Tüm durumlarda, sagital ve aksiyel kesitler yakından anatomik sınırları ve yerlerinden yerelleştirme yardımcı izlenir.

Bu tür izleme kılavuzlar için olan ihtiyaç da otomatik ve manuel bölümleme protokollerin çıkışı arasındaki olası farklar gösteren Şekillerde gösterilmiştir. Mevcut görsel bir biçimde MTL yapıların her açıklayan bir protokol avantajı sınır tanımları etkileyebilir anatomi (örneğin, kollateral sulkus [CS] derinlik) değişimleri, çevredeki anatomi (bağlamında tarif edilebilir olmasıdır, örneğin , ÇHC ve ERC medial ve lateral sınırları CS 25 derinliğine bağlı olarak yer değişir

Mevcut protokol önceki bir soruşturma yapısal manyetik rezonans (MR) görüntüleme son gelişmelere izin yüksek çözünürlüklü beyin görüntüleri uyarlanmış, duygu 26 hafıza artırıcı etkisine MTL altbölgeler ayırıcı katkıları belirlenmesinde MTL izleme için kullanılan kurallar açık bir sunumudur . Izleme 3T MR tarayıcı kullanarak, (24 yaş, kadın) sağlıklı gönüllüden alınan taramalar üzerinde gösterilmiştir. AC-PC için satın alma açısı paralel anatomik görüntüler 3D MPRAGE (Voxel büyüklüğü = 1 x 0.5 x 0.5 mm; TE = 2.26 msn;; FOV = 256 x 256 mm TR = 1.800 milisaniye) olarak elde edildi. Görüntü verisi gibi eğik yönlendirilmesi gibi farklı bir satın alma açısı ile satın alınması durumunda, veri belgeli olmalıdırAC-PC'ye paralel veya dik yönelime ridded, anatomik dönüm açıklamaları uygun tercüme böyle. Görüntüler daha sonra manuel izleme segmentasyon yazılım içine 27 Nifti biçimine ve giriş tercüme edilmiştir. Mevcut protokolde kullanılan tarama verileri Kurumsal Değerlendirme Kurulu tarafından onaylanan çalışmanın bir parçası ve yazılı rızası alınmak koşuluyla gönüllü olarak toplandı.

Bu yapıların 18-22,28-31 yanı sıra anatomik analizler ve atlasların 23,32,33 gelen çeşitli ayrı izleme protokolleri bilgi çizerek, mevcut protokol literatürle tutarsızlıkları ele kurallar kapsamlı bir set sunuyor. Ekteki görsel malzeme ile tamamlanan bu çalışma MTL yapıların daha net anlaşılmasını sağlamak, ve MTL izleme birincil yöntem olarak ya da bir supplementa olarak da, manuel segmentasyon benimseyerek gelecekteki araştırmaların ilgi uyandırmak bekleniyorotomatik segmentasyon için ry yöntemi. MTL anatomisini anlamak için bir, doğru, sezgisel ve kullanışlı rehber sunarak, bu protokol araştırmacılar sadece bazı MTL yapılar özel analizler için hedeflenen bile, onların komşu yapılara göre tüm MTL alt bölgesinin konumunu belirlemenize yardımcı olacaktır. Bu yerelleştirme doğruluğunu artırmak değil, aynı zamanda izleyicileri MTL oldukça muhtemeldir morfolojik varyasyon, durumlarında bilinçli kararlar vermenize yardımcı olacaktır. Bu kurallar sağlıklı grupta hacim analiz ve beyin anormallik algılama, hem de fonksiyonel, anatomik için lokalize prosedürler ve analizler tractographic, aşağıdakileri içeren MTL yapısal ve / veya fonksiyonel MRI tahlillerini içeren aratmak için uygulanabilir. Mevcut protokolü de büyük anatomik oluşumlar nispeten korunmuş ise, hasta (atrofi örneğin, hastalar) için MTL yapıların segmentasyonu bilgilendirmek için kullanılabilir. Klinik konuyu Takips 'veri atrofi ve / veya anatomik değişikliklerin şiddetine bağlı olarak, ek zaman ve çaba alabilir.

Bu yatırım getirisi tanımlarken girus ve korteks arasındaki ayrımı dikkate almak önemlidir. Korteks madde sadece gri ifade ederken anatomik, burada girus, beyaz madde ve gri madde hem de ifade eder. ROI kullanım amacına bağlı olarak, bölütlemelerle beyaz madde içeren ya da dışarıda olabilir.

Biz, her seferinde bir sekans dahilinde gerçekleştirilebilir için izleme, alt yapı ile alt yapı, bir yarı küre önerilir. Bazı yazılım paketleri 34 sonraki dilimleri, sürecini hızlandırır bir özellik üzerine yapıştırılan bir dilim üzerinde belirtilen sınırların izleme için izin verir. Bu gerektiği gibi (anatomik işaretlerini tespit örneğin,) iki taraf arasında tutarlılık kontrol etmek için, karşı yarımkürede başvurmak her zaman tavsiye edilir. Iki yarımkürede içinde aynı yapıların alternatif, paralel izlemeler de gerçekleştirilebilir. Ne olursa olsun işlemi tamamlandıktan sonra aydınger, sıralı veya paralel olup olmadığı, izleyiciler sonu sonucu çift kontrol edin ve gerektiği gibi ayarlamalar yapmak, her iki yarımkürede ve çoklu uçak görüşlerini referans olmalıdır. İzleyicinin deneyim ve görüntüleme verileri çözünürlüğüne bağlı olarak, sağlıklı konu veri MTL manuel segmentasyon içinde, 3-4 saat için, bir acemi tracer'ın durumunda, 8-10 saat veya daha fazla sürebilir deneyimli biri vaka.

Şekil 1
Mevcut protokolünü kullanarak takip MTL Şekil 1.. 3D bakış. Burada gösterilen Yapıları AMY (kırmızı), HC (mavi), PRC (sarı), ERC (pembe) ve ÖYK (Yeşil) .

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

1.. Amygdala

  1. AMY Anterior Dilimleri
    1. Frontal ve temporal lob arasındaki beyaz madde bağlantısı sürekli ve 30 görünür olduğu limen insula başlangıçta göründüğü AMY ilk dilim tanımlayın. Koronal görünümünde, AMY inferolateralinden sınır olarak açısal paket kullanın.
    2. AMY görünümü için bir dönüm noktası olarak optik kiazma bulun. Çevredeki unkusun onun erken dilimler halinde AMY ayırt etmek için eksenel ve sagital görünümleri kullanın. Entorhinal alanı 32 hariç tutmak için eksensel görünümünde AMY etrafında beyaz madde yolu takip edin.
    3. Posterior hareket eden, ön ek yeri AMY tipik şekli görülebilir her iki hemisferde 28, boyunca sürekli olduğu, birinci dilim tanımlar. Süperomedial sınırına semianular sulcu fundusundan hayali bir çizgi olarak entorinal sulkusu kullanarak AMY saat yönünün tersine Tracegeri entorinal sulkus inferomedyal sınır olarak AMY, lateral sınırı olarak zamansal kök, ve alt ucuna beyaz madde boyunca s izleme 31 tamamlamak için.
  2. AMY posterior Dilimleri
    1. AMY HC ve her ikisi de aynı dilim (ler) de görebilir, bu seviyede unutmayın.
    2. Hala koronal görünümünde, unsinat girusun, tümsek ve yanal (ventrikül mevcut değilse veya Alveus) yapısı lateral ventrikül 36 temporal boynuzun medial uzantısı üstündür AMY son dilim tespit HC başının. Doğru ve tutarlı takibi için sagital ve aksiyel görüşlerini edin.
    3. Insulanın alt dairesel sulkusun fundustan de globus pallidus ve putamenin gri madde ayıran AMY 31, üstün sınır olarak optik yollarına hayali bir çizgi çizin.
    4. Birlikte Tracesemilunar süperomedial sınır olarak girus ve unsinat girus 32 hariç. Lateral ventrikül alt boynuz ve yanal tarif için zamansal kök kullanın.
  3. Anterior-posterior yönde AMY ardışık Dilimleri
    1. Sistematik Yukarıdaki ilgili yönergeleri kullanarak AMY dilim-dilim iz. AMY en azından ön kısmı, ön-en dilim için aynı sınırları kullanır; tersine, AMY arka kısmında, posterior en dilim için aynı sınırları kullanın.
    2. Tanımlamak ve daha fazla AMY sınırları rafine yardımcı eksenel ve sagital görüşlerini istihdam devam ediyor.

2. Hippocampus

  1. HC yerelleştirme
    1. Lateral ventrikül temporal boynuz AMY inferolateralinden sınırında göründüğünde HC izleme başlayın. Lateral ventrikül temporal boynuz önceki dilimleri üzerinde zaten varsa, o inci dikkatHC e başlaması daha sonra yan ventrikül büyütme ve süperolaterale germe zamansal boynuz ile belirtilir.
    2. Lateral ventrikül 31 trigonuna inferomedyal, son görünümü ile HC izleme End. Her zaman HC ve sınırlarını yerelleştirilmesine yardımcı olmak için alternatif görüşlere kullanmaktadır.
  2. HC Sınır Tanımlar
    1. Temporal boynuz karşı yanal HC tasvir. Lateral ventrikül temporal boynuz yeterli hissedilir olmadığı durumlarda, segmentasyon voksellerin bir satır dışlamak bunu belirtmek için.
    2. Inferiorda, PHG'nin gelen HC ayırmak için ventrikül boşluğuna açısal demeti (veya onun hayali uzantısı) kullanın. Üstün sınır olarak fimbrial birlikte alveus kullanın. Boyunca aynı tanımlara kullanarak HC izleyin.
    3. Ayrıca, mediale PHG'nin beyaz cevher paket, superiorda hizalanana sınırları şekilde segmentasyon içine subikulum dahilunkusun eğri ve HC 37 öncelikle ile yatay olarak uzanır. Kalkarin sulcus müdahale edene kadar posteriora aydınger, bu tanımları korumak.
  3. HC kaydederek Bölümleri
    1. Baş, gövde ve kuyruk: HC üç segmente ayrılabilir unutmayın.
    2. HC kuyruk görünümünü belirtmek için tipik olarak forniksin CRU görünümü ile denk boyutunda HC vücuda HC kafa geçişi ve hızlı artan ve genişleme, işaretlemek için uncal tepe görünümünü kullanın 23,30,38.
  4. Aşağıdaki yapıları izlerken özellikle dikkat edin.
    1. Segmentasyon posterior unkusun içerir.
    2. Bu düşük çözünürlüklü görüntülerde mümkün olmayabilir rağmen, koronal dilimleri üzerinde segmentasyon Alveus yukarıdaki koroid pleksus Gözardı.
    3. C kuyruk dahil önlemek için iki alternatif görünümü bakınızaudate ve HC kuyruğun üstün yönü de pulvinar.
    4. Başlangıçta Fasciola cinerea ve daha fazlasına göre hipokampal kuyruk ayrılır forniksin arasında krusun seviyesinde onun ortaya çıkması belirterek fasiküler girusun oluşumunu önlemek posteriora Kalkarin sulcus 32 üstün gri madde haline gelir.

Şekil 2,
Şekil 2. Beyinde gerçek konumunu gösteren, mevcut protokolü kullanılarak takip MTL, ve büyük yapılar arasında göreli konumlarının temsili bir sagital dilim, yani, AMY (kırmızı), HC (mavi), PRC (sarı), ERC (pembe) ve ÖYK (yeşil).

3.. Parahipokampal Gyrus

  1. PHG'nin kaydederek Bölümleri
    1. Not PHG'nin caanterior PHG (yani, ÇHC ve ERC) ve posterior PHG'nin (yani, ÖYK): n iki ana bölüme ayrılabilir.
    2. Anterior segment olduğunu unutmayın, ÇHC ERC daha önce görünür ve tüm kurs boyunca yanal bunu yanları.
    3. ERC kaybolduktan sonra, ÇHC PHG'nin yerini bir araya toplayan ve 3 mm için devam ettiğini unutmayın.
    4. Bu segment ötesinde, birinci basamak sonuna kadar 30 PHG'nin genişliği boyunca alır posterior PHG, iz.
  2. PHG'nin ön Dilimleri
    1. CS 25,39 görünümü ile ÇHC ilk dilim tanımlayın. Schwalbe iki giruslar varsa ERC başlamasından önce, CS yanal bankanın medial kenarından yanal Schwalbe en girusun fundus ya da medial birinin bu için PRC iz ya da orta noktası Bu girus 25,39 yokluğunda temporopolar dorsal yüzeyi.
    2. ERC 5 mm bir iz başlayınnterior 40,41 insula Limen için.
    3. Üstün sonunda 40 olarak medial temporopolar sulkusun fundus ve AMY görüntülendikten sonra yarım halka sulkusun fundus veya yarım halka sulkus ise açısal paket hayali uzantısı ventrikül boşluğu karşılayan noktasını kullanarak ERC izleme devam 25 farksız. Doğrudan ventriküler kavite veya Pial yüzeyini karşılamak için inferiorda uzanır unutmayın.
    4. ÇHC ve ERC arasındaki sınır dilim dilim değişebilir.
      1. CS (≥ 1.5 cm) derinlikte olduğu zaman, yanal banka 25 orta noktasına, bu sulkusa medial bankanın medial kenarından PRC iz.
      2. Normal bir CS (1-1.5 cm derinliğinde) ile durumda, sulkusa 25'in yanal bankanın medial ucuna teminat sulkus medial bankanın orta noktasından alanı olarak PRC iz.
      3. With a <em> sığ CS (<1 cm), fusiform girus 25 taç orta bu sulkusun fundustan PRC iz.
    5. CS fundusdan çıkan küçük girus ile, genellikle uncal tepe seviyesinde, kesildiğinde, yanal sulkus 25'in dibine PRC iz. Eklemek veya ROI için hedefe göre beyaz madde içermemektedir.
    6. Uncal apeks veya 42 intralimbicus girusun sonuna kadar 1.5 mm posterior kadar ERC Trace.
    7. Mediale onun ikincisi için tanımları uncal apeks 4,5 mm posterior kadar geçerli olmaya devam fesih, ya da 42 intralimbicus girusun bitiminden sonra ERC yer işgal ÇHC izleme uzatın. PRC daha sonra birinci basamak 25,30 ile ikame edilir.
  3. PHG'nin posterior Dilimleri
    1. 4 mm posterior t kadar, ÇHC sonuna dilim arka üzerinde TSH'nin iz başlayınO HC kuyruk 32 sonuna. Literatürden alternatif tanımlar tartışma kısmında tarif edilmiştir. Yine, içeren veya amacına bağlı olarak beyaz madde içermemektedir.
    2. ERC kaybolduktan sonra ÇHC arka kısmında açıklandığı aynı yöntemi kullanarak birinci basamak sağlık tasvir. Göründüğü kez de üstün sınır olarak singulumun beyaz madde kullanın. Sulkus 30 alt kenarına superomedial TSH'nin kısıtlar Kalkarin sulkus, görünümü kadar bu şekilde izleme devam edin.
    3. Mini-sulcus, Kalkarin sulkusun çıkmasından önce görünür segmentasyon içinde dahil, fakat Kalkarin sulkustan farklılaşan dikkatli olmalıdır.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

Manuel ve Otomatik segmentasyonu arasındaki olası farklar İllüstrasyon

AMY, HC, PRC, ERC ve birinci basamak sağlık için el bölümleme bir 3 boyutlu modeli, Şekil 1 'de gösterilmiştir ve bu bölümleme bir sagital kesit, Şekil 2' de gösterilmiştir. Manuel ve otomatik arasında mümkün olan en uç farklılıklar gösteren amacıyla traseleri, hatalı otomatik segmentasyon ile temsili bir konu gelen AMY dilimleri (aşağıya bakınız Şekil 3) manuel takibi ile karşı karşıya getirilmiştir. Otomatik segmentasyon yazılım yapıların temel vücut tanımak mümkün iken, onun segmentasyon manuel segmentasyon ile karşılaştırıldığında, AMY hacmi küçümsenmesi sonuçlandı, oldukça sert oldu.

Açıklama amacıyla, bir bireyde manuel izleme sonuçları, otomatik bölümleme u elde edilenler ile karşılaştırılmıştırOtomatik bölümleme programı 43-45 şarkı; odak AMY ve HC oldu. AMY ve HC segmentlerinin 1) hacimsel istatistikler: manuel bölümleme yazılım iki yöntem tarafından takip AMY ve HC miktarlar da iki aşağıdaki adımları kullanılarak konunun intrakranial hacmi (ICV) (Tablo 1) için düzeltilmiştir otomatik olarak etiketli alanlar için hacmi istatistikleri hesaplanır. Onun gri tonlama görüntü ile birlikte-olmak-muayene segmentasyon yazılımı içine girdi iken bu bilgiler Segmentation menüsünde "Hacim ve istatistik" olarak geri alındı. 2) ICV Hesaplama: Bu standart otomatik segmentasyon yazılımının 46 üç programları kullanarak, üç aşamada gerçekleştirildi. Bir çıkarma işlemi gibi kafatası olmayan beyin dokusu çekildikten, orijinal görüntüden beyin hacmi elde etmek için kullanıldı. Bir kısmi hacim çıkarma işlemi beyin omurilik sıvısı (CSF), gri madde ayırmak için kullanılır, ve dahabeyaz madde. Son olarak, bir istatistik süreç konu için ICV elde etmek için kısmi hacimleri özetlemek için kullanıldı.

Şekil 3,
Şekil 3.. Manuel izleme (A) ve otomatik segmentasyon (B) sonuçları arasındaki olası farklılıkları aşırı bir örnek. Burada gösterilen AMY anterior sonuna doğru koronal dilim. Karşılaştırmadan açıkça görüldüğü gibi daha fazla bir uzman insan gözünün AMY bir parçası olarak tanımlanabilir doku yarısından göz ardı ederken, otomatik bölümleme yazılım, sadece sol AMY küçük bir kısmını kabul etmektedir; düşük tahmin benzer, ancak daha az ölçüde, aynı zamanda doğru AMY oluştu.

Şekil 3, manuel ve otomatik izleme, underestimat için olasılığı arasındaki aşırı uyumsuzluk bir örneğini göstermesine rağmen otomatik segmentasyon tarafından hacminin iyon hala 47 var. Bu farklılıklar AMY ve HC manuel ve otomatik izleme sonuçlarını karşılaştırır ki, aşağıdaki Tablo 1 'de gösterilmiştir.

Tablo 1
Tablo 1. Mevcut protokol ve otomatik bölümleme kullanarak manuel izleme gelen ikili AMY ve tek konunun HC, Temsilcisi hacimsel sonuçları. Otomatik segmentasyon kıyasla dört yapıların her birinin hacmi hafife gelmiştir. Düzeltilmiş hacim Voxel hacmi ve intrakranial hacim (ICV) arasındaki oran olarak hesaplanmıştır. Bu konuda, ICV = 1.446.616,73 3 mm. , bu rakamın daha büyük bir versiyonunu görmek için buraya tıklayınız.

Bu sonuçlar jove_content ">, otomatik bölütleme yazılımı, bölütleme sonucunun daha hassas daha yüksek bir seviyeye karşılayacak şekilde değiştirilebilir ve manuel ayarlar ile rafine edilebilir MTL yapıların makul lokalizasyonu sağlama yeteneğine sahip olabilir, ama açıktır .

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

Geleneksel olarak, manuel segmentasyon birçok araştırmacı tarafından altın standart olarak kabul edilmiştir. Bununla birlikte, tek tek yapıların kesin bir tarif MTL yapıların son derece değişken morfolojisi ile komplike ve çevresindeki sinir dokusu ve nöral olmayan alanlara karşı bu yapıların genellikle zayıf bir MRI kontrast tarafından edilmiştir. Tarihsel olarak, bazı MTL yapılar için literatürde çakışan açıklamalar olmuştur. 40,41 kesintiye gibi PRC segmentlere, bazı durumlarda, örneğin, kollateral sulkus tarif edilmiştir, ancak bu, daha önce 30 insulalar eşik düzeyini aşmadığı kısa CS gibi literatürde de tarif edilmiştir. Yorumunda bu fark ÇHC için farklı anterior sınır tanımları yol açmıştır, ve bu varyasyonları farklı çalışmalar arasında bireysel yapıların Ise gözlenmiştir neden bir ölçüde açıklayabilir. Bu seg bir yönüdürmanuel izleme benzersiz faydalar sağlayabilir nerede görsel muayene otomatik segmentasyon uygulamak zordur uyum için izin verir, çünkü, akıl yürütmesi. Bu aynı zamanda PRC ve ERC tanımlamak için mevcut protokolünde kullanılan kriterler ile izah edilebilir. Not, ancak bazı araştırmacılar her zaman ne olursa olsun sulcus derinliği 30, CS medial bankanın orta noktası olarak ÇHC medial sınırını tanımlamak için önerdi. Nedeniyle posterior PHC sınırın bazen belirsiz sınırına posterior PHC ile ilgili olarak, günümüze kadar gelen çeşitli tanımlar literatürde tarif edilmiştir. Mevcut protokolde, HC kuyruğun sona ermesinden sonra 32 sınır anatomik ve fonksiyonel araştırmalar 48 hem de HC geçen birinci basamak ölçme yaygın bir uygulama yansıtmak için kullanılır. Ancak arka ÖYK sınır da forniksin 42 krusun 1.5 mm posterior olarak ve son olarak, daha anteriorde bulunan varlık olarak tanımlanmıştırHC lateral ventrikül 30 trigonuna inferomedially bulunduğu dilim.

YG ve görüntünün çözünürlüğü amacına bağlı olarak, araştırmacılar segmentasyon beyaz madde eklemek veya dışlamak için seçebilirsiniz. Örneğin, beyaz madde eklenmesi nedeniyle anatomik taramalarla fonksiyonel göreli tipik düşük çözünürlüklerde için, fMRI ROI kullanım için uygun olabilir. Bunun bir örneği, beyaz madde ve gri madde ayıran imkansız bir 4 x 4 mm ızgara bindirme (tipik bir fMRI çözünürlük) ile bir MTL dilim gösterir önceki bir çalışmada 1, tarafından sunulmaktadır. Anatomik araştırmalar ise, beyaz bir madde / gri madde ayırma genellikle yapılır, ancak yapılar bitişik izlenmektedir bile anatomik araştırma bazı beyaz madde dahil yol açabilir, sınırları tanımlamak için bazen daha kolaydır. Beyaz madde dışlama tercih edilirse, boundarie içinde izlemes yerine onlara daha beyaz cevher hacmi önlemek için segmentasyon ayarlayabilirsiniz.

Mevcut protokolün amacı, bir katılımcının yönergeleri izleme göstermek için, ancak araştırma amaçlı bir segmentasyon protokolü uygulanmasında, güvenilirlik değerlendirmeler traseleri izleyiciler içinde ve tutarlı olduğunu doğrulamak için hesaplanmalıdır. Çalışmanın amacına bağlı olarak belirlemek için, inter-ve intra-tutarlığı 49 manuel segmentasyon trasların için kullanılabilecek çeşitli modelleri vardır. Yöntemleri arasındaki karşılaştırmalar için, sınıf içi korelasyon katsayıları 50 değerlendirilmelidir.

MR görüntüleme verileri manuel bölümlendirme yararı kapsamlı kurallar uygulanan anatomi bilgisine dayalı düzenlemeler izleme ve / veya yapma esnekliği izin artmış doğruluk ve adaptasyon için potansiyeldir. Bu esneklik, otomatik izleme tamamlayabilir. Ek olarak,Böyle şimdiki örnekte olduğu gibi in vivo beyin MR görüntüleme kullanımı diğer yaklaşımlarla mümkün olmayabilir, hangi tür uzunlamasına çalışma olarak bazı metodolojik faydalar sağlar (örn.., post mortem 51). Bu son yazıda 42 kabul gibi, MR görüntüleri hücre mimarisini çevirmek için zor olsa da, önemli yerlerinden kullanımı konularında genelinde kullanılabilir bağlamsal kurallarına sağlayabilir. Bütün MTL segmentlere olarak, bir izleyici bağlam ve adaptasyon ve izleme doğruluğunu artırabilir esneklik seviyesi sağlar çevreleyen yapıları ile aşinalık verilir. Bizim protokol belirttiğim gibi, MTL yapıların sınırları konusunda kaybolmamış literatürde tutarsızlık vardır. Manuel segmentasyon gibi kolayca ulaşılabilir otomatik segmentasyon algoritmaları tarafından değil izleme kuralları, uygulamada esneklik sağlar. Ayrıca, ilgili anatomik yerlerinden çalışma bilgiye sahip avantajıAyrıca ilgili otomatik segmentasyon başarısız olursa, ki bizim protokol açıklandığı gibi düzeltici önlemler, MTL sınırları (alt) bölgeler ile ilgili izleme kılavuzlarının iyi anlaşılmasına dayalı alınabilir.

Eğitim ile hız ve verimlilik artışı olmasına rağmen, beyin yapılarının manuel segmentasyon bir pratik sınırlama beyin anatomisi ek uzmanlık ve zaman ve çaba önemli bir özveri gerektirir. Bu nedenle, daha yüksek verimlilik peşinde, otomatik segmentasyon programları da ROI segmentasyon için alternatif istihdam edilmektedir. MTL manuel ve otomatik segmentasyon sonuçları burada gösterildiği gibi Ancak, otomatik segmentasyon yazılım tarafından kullanılan olasılıklı tahmin bu beyin bölgelerinde manuel yaklaşım daha az kesin olabilir. Mevcut protokolde kullanılan standart yazılım birkaç ortak seçeneklerden 34 biridir, ancak potansiyel avantajları ve manuel segmentasyon co dezavantajlarıbenzer ne olursa olsun, otomatik segmentasyon için seçilen yazılımın otomatik segmentasyon vardır mpared.

Genel olarak, bizim görünümü manuel ve otomatik segmentasyon gibi tamamlayıcı yöntemler kullanılabilir olmasıdır. Biz gerekirse otomatik izleme sonuçları uzman izleyiciler tarafından, kontrol ve elle rafine öneririz. Mevcut protokol, yüksek çözünürlüklü MR görüntülerinde MTL yapıların manuel izleme için kurallar kümesi sağlar. Burada sunulan kurallar kararlar çok geniş bir yelpazede görüntüleri uygulanabilir böylece mevcut görüntülerin ince çözünürlük yararlanarak, yapılar ve yerler doğru, yakalanan olabilir. Ekteki görsel malzemeleri ile birlikte, bu iş ya MTL segmentasyon ana yöntem olarak veya otomatik tamamlayıcı bir yöntem olarak, sağlamak ve teşvik MTL yapıların anatomi daha net bir anlayış ve manuel segmentasyon benimsenmesini teşvik etmek bekleniyor segmentasyon.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
ITK-SNAP ITK-SNAP Team at University of Pennsylvania and University of Utah ITK-SNAP v2.2
FSL Functional Magnetic Resonance Imaging of the Brain (FMRIB) Analysis Group FSL v4.1
Siemens Magnetom Trio 3T MR Scanner Siemens Magnetom Trio 3T

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Amaral, D. G. Introduction: what is where in the medial temporal lobe. Hippocampus. 9, 1-6 (1999).
  2. Squire, L. R., Zola-Morgan, S. The medial temporal lobe memory system. Science. 253 (5026), 1380-1386 (1991).
  3. Eichenbaum, H., Otto, T., Cohen, N. J. The hippocampus: what does it do. Behavioral & Neural Biology. 57 (1), 2-36 (1992).
  4. Henke, K., Buck, A., Weber, B., Wieser, H. G. Human hippocampus establishes associations in memory. Hippocampus. 7 (3), 249-256 (1997).
  5. Tulving, E., Markowitsch, H. J. Episodic and declarative memory: role of the hippocampus. Hippocampus. 8 (3), 198-204 (1998).
  6. Dolcos, F., Iordan, A. D., Dolcos, S. Neural correlates of emotion–cognition interactions: a review of evidence from brain imaging investigations. Journal of Cognitive Psychology. 23 (6), 669-694 (2011).
  7. Davidson, R. J., Irwin, W. The functional neuroanatomy of emotion and affective style. Trends in Cognitive Sciences. 3 (1), 11-21 (1999).
  8. Lindquist, K. A., Wager, T. D., Kober, H., Bliss-Moreau, E., Barrett, L. F. The brain basis of emotion: a meta-analytic review. The Behavioral and Brain Sciences. 35 (3), 121-143 (2012).
  9. Phan, K. L., Wager, T., Taylor, S. F., Liberzon, I. Functional neuroanatomy of emotion: a meta-analysis of emotion activation studies in PET and fMRI. Neuroimage. 16 (2), 331-348 (2002).
  10. Wager, T. D., Phan, K. L., Liberzon, I., Taylor, S. F. Valence, gender, and lateralization of functional brain anatomy in emotion: a meta-analysis of findings from neuroimaging. Neuroimage. 19, 513-531 (2003).
  11. Zald, D. H. The human amygdala and the emotional evaluation of sensory stimuli. Brain Research Reviews. 41, 88-123 (2003).
  12. DeYoung, C. G., Hirsh, J. B., Shane, M. S., Papademetris, X., Rajeevan, N., Gray, J. R. Testing predictions from personality neuroscience: brain structure and the big five. Psychological Science. 21 (6), 820-828 (2010).
  13. Visser, P. J., Verhey, F. R., Hofman, P. A., Scheltens, P., Jolles, J. Medial temporal lobe atrophy predicts Alzheimer’s disease in patients with minor cognitive impairment. Journal of Neurology, Neurosurgery, & Psychiatry. 72 (4), 491-497 (2002).
  14. Ezekiel, F., et al. Comparisons between global and focal brain atrophy rates in normal aging and Alzheimer disease. Alzheimer Disease & Associated Disorders. 18 (4), 196-201 (2004).
  15. de Leon, M. J., et al. Imaging and CSF studies in the preclinical diagnosis of Alzheimer’s disease. Annals of the New York Academy of Sciences. 1097, 114-145 (2007).
  16. Boccardi, M., et al. Survey of protocols for the manual segmentation of the hippocampus: preparatory steps towards a joint EADC-ADNI harmonized protocol. Journal of Alzheimer's Disease. 26, 61-75 (2011).
  17. Konrad, C., Ukas, T., Nebel, C., Arolt, V., Toga, A. W., Narr, K. L. Defining the human hippocampus in cerebral magnetic resonance images-an overview of current segmentation protocols. Neuroimage. 47 (4), 1185-1195 (2009).
  18. Hasboun, D., et al. MR determination of hippocampal volume: comparison of three methods. American Journal of Neuroradiology. 17 (6), 1091-1098 (1996).
  19. Pantel, J., et al. A new method for the in vivo volumetric measurement of the human hippocampus with high neuroanatomical accuracy. Hippocampus. 10, 752-758 (2000).
  20. Entis, J. J., Doerga, P., Barrett, L. F., Dickerson, B. C. A reliable protocol for the manual segmentation of the human amygdala and its subregions using ultra-high resolution MRI. Neuroimage. 60 (2), 1226-1235 (2012).
  21. Goncharova, I. I., Dickerson, B. C., Stoub, T. R., deToledo-Morrell, L. MRI of human entorhinal cortex: a reliable protocol for volumetric measurement. Neurobiology of Aging. 22, 737-745 (2001).
  22. Watson, C., et al. Anatomic basis of amygdaloid and hippocampal volume measurement by magnetic resonance imaging. Neurology. 42 (9), 1743-1750 (1992).
  23. Duvernoy, H. The human hippocampus: functional anatomy, vascularization, and serial sections with MRI. Third Edition. , Springer-Verlag Berlin Heidelberg. (2005).
  24. Amaral, D. G., Witter, M. P. The three-dimensional organization of the hippocampal formation: a review of anatomical data. Neuroscience. 31 (3), 571-591 (1989).
  25. Insausti, R., et al. MR volumetric analysis of the human entorhinal, perirhinal, and temporopolar cortices. American Journal of Neuroradiology. 19 (4), 659-671 (1998).
  26. Dolcos, F., LaBar, K. S., Cabeza, R. Interaction between the amygdala and the medial temporal lobe memory system predicts better memory for emotional events. Neuron. 42 (5), 855-863 (2004).
  27. Yushkevich, P. A., et al. User-guided 3D active contour segmentation of anatomical structures: significantly improved efficiency and reliability. Neuroimage. 31 (3), 1116-1128 (2006).
  28. Bonilha, L., Kobayashi, E., Cendes, F., Li, M. L. Protocol for volumetric segmentation of medial temporal structures using high-resolution 3-D magnetic resonance imaging. Human Brain Mapping. 22 (2), 145-154 (2004).
  29. Bronen, R. A., Cheung, G. Relationship of hippocampus and amygdala to coronal MRI landmarks. Magnetic Resonance Imaging. 9 (3), 449-457 (1991).
  30. Pruessner, J. C., et al. Volumetry of temporopolar, perirhinal, entorhinal and parahippocampal cortex from high-resolution MR images: considering the variability of the collateral sulcus. Cerebral Cortex. 12 (12), 1342-1353 (2002).
  31. Pruessner, J. C., et al. Volumetry of hippocampus and amygdala with high-resolution MRI and three-dimensional analysis software: minimizing the discrepancies between laboratories. Cerebral Cortex. 10 (4), 433-442 (2000).
  32. Duvernoy, H. The human brain: surface, three-dimensional sectional anatomy with MRI, and blood supply. Second Edition. , Springer-Verlag Wien. (1999).
  33. Amaral, D. G., Lavenex, P., et al. in The hippocampus book. Hippocampal neuroanatomy. , Oxford University Press. (2006).
  34. Blaizot, X., et al. The human parahippocampal region: I. temporal pole cytoarchitectonic and MRI correlation. Cerebral Cortex. 20 (9), 2198-2212 (2010).
  35. Ding, S. -L., Van Hoesen, G. W. Borders, extent, and topography of human perirhinal cortex as revealed using multiple modern neuroanatomical and pathological markers. Human Brain Mapping. 31 (9), 1359-1379 (2010).
  36. Ding, S. -L., Van Hoesen, G. W., Cassell, M. D., Poremba, A. Parcellation of human temporal polar cortex: a combined analysis of multiple cytoarchitectonic, chemoarchitectonic, and pathological markers. The Journal of Comparative Neurology. 514 (6), 595-623 (2009).
  37. Frankó, E., Insausti, A. M., Artacho-Pérula, E., Insausti, R., Chavoix, C. Identification of the human medial temporal lobe regions on magnetic resonance images. Human Brain Mapping. 35 (1), 248-256 (2014).
  38. Lehmann, M., et al. Atrophy patterns in Alzheimer's disease and semantic dementia: a comparison of FreeSurfer and manual volumetric measurements. Neuroimage. 49 (3), 2264-2274 (2010).
  39. Winterburn, J. L., et al. A novel in vivo atlas of human hippocampal subfields using high-resolution 3T magnetic resonance imaging. Neuroimage. 74, 254-265 (2013).
  40. Malykhin, N. V., Bouchard, T. P., Ogilvie, C. J., Coupland, N. J., Seres, P., Camicioli, R. Three-dimensional volumetric analysis and reconstruction of amygdala and hippocampal head, body and tail. Psychiatry research. Neuroimaging. 155 (2), 155-165 (2007).
  41. 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).
  42. Smith, S. M., et al. Advances in functional and structural MR image analysis and implementation as FSL. Neuroimage. 23, (2004).
  43. Woolrich, M. W., et al. Bayesian analysis of neuroimaging data in FSL. Neuroimage. 45, (2009).
  44. Smith, S. M. Fast robust automated brain extraction. Human Brain Mapping. 17 (3), 143-155 (2002).
  45. Morey, R. A., et al. A comparison of automated segmentation and manual tracing for quantifying hippocampal and amygdala volumes. Neuroimage. 45 (3), 855-866 (2009).
  46. Baldassano, C., Beck, D. M., Fei-Fei, L. Differential connectivity within the parahippocampal place area. Neuroimage. 75, 228-237 (2013).
  47. Shrout, P. E., Fleiss, J. L. Intraclass correlations: uses in assessing rater reliability. Psychological Bulletin. 86 (2), 420-428 (1979).
  48. Bland, J. M., Altman, D. G. A note on the use of the intraclass correlation coefficient in the evaluation of agreement between two methods of measurement. Computers in Biology and Medicine. 20, 337-340 (1990).
  49. Yushkevich, P. A., et al. A high-resolution computational atlas of the human hippocampus from postmortem magnetic resonance imaging at 9.4 T. Neuroimage. 44 (2), 385-398 (2009).

Tags

Nörobilim Sayı 89 Anatomi segmentasyon medial temporal lob MRI Manuel İzleme amigdala peririnal Cortex entorinal Cortex parahipokampal Cortex

Erratum

Formal Correction: Erratum: A Comprehensive Protocol for Manual Segmentation of the Medial Temporal Lobe Structures
Posted by JoVE Editors on 09/01/2014. Citeable Link.

A correction was made to A Comprehensive Protocol for Manual Segmentation of the Medial Temporal Lobe Structures. Table 1 and its legend were updated. References 10 and 14 were also updated.

The references were updated from:

  1. Wager, T. D. & Smith, E. E. Neuroimaging studies of working memory: a meta-analysis. Cognitive, Affective & Behavioral Neuroscience. 3(4), 255-274 (2003).
  1. Scheltens, Ph, et al. Atrophyofmedialtemporallobeson MRIin 'probable' Alzheimer's disease and normal ageing: diagnostic value and neuropsychological correlates. Journal of Neurology, Neurosurgery, and Psychiatry. 55(10), 967-972, (1992).

to:

  1. Wager, T. D., Phan, K. L., Liberzon, I., & Taylor, S. F. Valence, gender, and lateralization of functional brain anatomy in emotion: a meta-analysis of findings from neuroimaging. Neuroimage. 19 (3), 513-31, doi:10.1016/S1053-8119(03)00078-8 (2003).
  1. de Leon, M. J. et al. Imaging and CSF studies in the preclinical diagnosis of Alzheimer's disease. Annals of the New York Academy of Sciences. 1097, 114-145, doi:10.1196/annals.1379.012 (2007).

Table 1 had its legend updated from:

Table 1. Representative volumetric results of the bilateral AMY and the HC of a single subject, from manual tracing using the present protocol and automatic segmentation. Automatic segmentation has underestimated the volume of each of the four structures compared. Corrected volume was calculated as the ratio between Voxel volume and Intracranial volume (ICV). For this subject, ICV = 1446616.73 mm3.

to:

Table 1. Representative volumetric results of the bilateral AMY and the HC of a single subject, from manual tracing using the present protocol and automatic segmentation. Automatic segmentation has misestimated the volume of each of the four structures compared. Corrected volume was calculated as the ratio between Voxel volume and ICV. For this subject, ICV = 1599482.11 mm3. Please click here to view a larger version of this figure.

Medial Temporal Lob Yapıların El segmentasyonu için Kapsamlı Protokolü
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Moore, M., Hu, Y., Woo, S., O'Hearn, … More

Moore, M., Hu, Y., Woo, S., O'Hearn, D., Iordan, A. D., Dolcos, S., Dolcos, F. A Comprehensive Protocol for Manual Segmentation of the Medial Temporal Lobe Structures. J. Vis. Exp. (89), e50991, doi:10.3791/50991 (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