Abstract
这项研究的重点是测试一个死后的大脑结构MRI相比,活体人脑的分辨率极限。结构的MRI的体内分辨率最终由生理噪声,包括脉动,呼吸和头部运动的限制。虽然成像硬件的不断提高,但仍难以解决结构上的毫米级。例如,在外侧膝状体初级视觉感觉通路突触(LGN),一个视觉继电器和控制核中,通常被组织成六个交错单眼层丘脑。神经影像学研究一直无法可靠地区别这些层由于它们的小尺寸是小于1毫米厚。
结构的MRI的分辨极限,在死后的大脑进行了测试用的多个图像平均长持续时间(〜24小时)。的目的是测试是否有可能解决各个升所述LGN在没有生理噪声的艾尔斯。质子密度(PD)1加权脉冲序列用于具有不同分辨率和其他参数来确定必要要登记的图像的最小数目并取平均值以可靠区分LGN和其他皮质下区域。结果进行了比较,以在活的人脑获取的图像。 体内受试者进行扫描,以确定对区分皮层下结构,在临床应用中有用的PD所需的最小扫描次数生理噪声的附加 效果。
Introduction
这项研究的目的是测试结构性MRI的分辨率限制在没有生理噪声。质子密度(PD)的加权图像在死后的大脑获得在较长的持续时间(2〜24小时,会话),以确定需要被登记的图像的最小数目并取平均值,以解决皮层下结构。为了比较,PD加权图像在活人在若干会话还获得。具体地,其目的是要确定它是否有可能在一个最好的情况下,以解决人类LGN的所有六个单独的层,这是大约1毫米厚的(图1)。
图1.人类外侧膝状体层,原理图LGN的层状结构。大细胞(M)的层由较大的神经元的细胞大小和更小的细胞密度是负责解决运动当然轮廓(层1-2,描绘为深灰色)。小细胞亚核层(P)是由较小的神经元细胞的尺寸和更大的细胞密度是负责解决精细形式和颜色(层4-6,描绘为浅灰色)。比例条1毫米。图的基础上染色的人LGN 12。
在MRI中的空间分辨率时,矩阵尺寸增大得到改善,而当字段的视图(FOV)和切片厚度被减少。然而,增加的分辨率降低了信号噪声比(SNR),这是成比例的体素的体积。信噪比也正比于测量次数的平方根。在人类的生活,尽管多个图像可以通过许多单独的成像会被收购,最终分辨率由生理噪声的限制,诸如呼吸,循环脉动和头部运动。
高- 分辨率(0.35毫米面体素),PD被收购加权扫描。 PD扫描提高灰色和白色的对比在丘脑1,并导致在最小化T1和T2 2的效果的图像。其图像是依赖于质子在水和大分子的形式,例如在成像体积的蛋白质和脂肪的密度。在一个组织中的结果在图像上亮信号质子由于磁化2的较高纵向分量的数量增加。
收集的PD加权扫描,因为它们提供皮层下结构与周围组织更高的对比度。其他的对比,如T1和T2加权像导致难以划定,如LGN皮层下结构,由于较小的对比噪声比,所确定的ƒ1,3。
同样,早期的研究发现福尔马林的PD加权像固定验尸的大脑resulte比T1和T2加权图像,也有类似的灰质和白质图像强度3,4 d在灰质和白质之间更高的对比度差异。底层生物物理因素可以解释这些差异。氢质子T1(纵向)和T2(横向)弛豫时间取决于水如何在组织内移动。固定剂,例如通过交联蛋白质福尔马林工作。被还原的不同组织类型之间的水流动性之间的差异,当固定剂的使用。减压T1组织对比度已固定后已经观察到,而在脑组织的增加而固定内质子的相对密度的差异,从而提供更好的对比度分化3,4。
使用1.5T的5,6,7以前的研究已经确定了LGN在PD加权扫描,并在3个T扫描仪8,9。要能精确地勾画的程度是至关重要的获得这些扫描在LGN。为了保持皮层下核的全覆盖,18 PD加权切片丘脑内获得。每个卷被重新采样到第1024矩阵两次,(0.15毫米的平面内的体素尺寸),级联,运动校正和平均化,以产生皮层下结构的高分辨率3D图像。所需以下切片处方的PD图像的最佳数量为5,从而减少扫描时间为小于15分钟,在活的人类。仅1 PD图象被要求明确地划分皮层下区域中的死后脑,减少扫描时间少于3分钟( 图2 和 3)。
整整福尔马林固定死后的大脑标本采自于谁岁时死于心肺骤停82岁的女人扫描。审查病历显示,她有:慢性阻塞性肺疾病,心绞痛,三搭桥手术8年死前,子宫癌与子宫切除术7年之前死亡,高脂血症,青光眼,和白内障手术。死后脑样品浸没固定在10%中性缓冲福尔马林中至少3周,在4℃C.The死后的大脑进行扫描具有相同的成像协议,以及与其他参数超过许多小时的过程中进行的图像质量比较。仅优化参数将描述的协议。
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Protocol
1.参与者和死后的大脑建立
注:使用3个T磁共振成像扫描仪具有32通道头线圈和所有的MRI扫描被收购所有图像在RT进行,约20℃。所有与会者都用右手,并签署知情同意书。每个参加者是在良好的健康与神经系统疾病史。实验方案获得批准,遵循约克大学人类受试者审查委员会的指导方针。
- 要求每个参与者填写并签署,详细MRI安全准则和神经影像学协议病人的知情同意书。
- 对于每个参与者,将耳塞的每只耳朵和保护他们的头垫,以尽量减少头部运动。
- 对于验尸脑成像,确保之前的神经影像学大脑是固定的,包含在该MRI头部线圈的夹缝之中袋或容器。将死后的大脑中的头部线圈,其z轴(优于INFerior)对准用扫描器的孔。脑干(后)应朝向扫描仪床脚。
- 将真空垫手周围的验尸的大脑获得更多支持。
2,本地化和处方皮层下
注:丘脑是位于位于中脑和大脑皮层之间的大脑中央的双裂结构。位于背侧丘脑中,人的LGN是一个小的皮质下结构,扩展最大至10毫米。
- 要注册一个新的参与者,打开核磁共振成像软件并点击左上角的患者标签。然后点击注册。
- 在合适的患者填写信息,然后单击考试选项卡。
- 为了获得一个定位扫描,点击考试资源管理器选项卡上创建一个新的协议。观察设置窗口在屏幕上,单击常规选项卡,并输入以下参数:收购时间28秒,采集矩阵160×160,1片,厚1.6毫米的各向同性体素尺寸,FOV = 260毫米,相的FoV = 100%,切片分辨率= 69%,相位和切片部分相傅里叶= 6/8,TR = 3.15毫秒,TE = 1.37毫秒,翻转角= 8°。
- 叠加用于获取对PD图象在定位覆盖丘脑内皮层下细胞核以及周围结构(图4)的切片选择框。
3.高分辨率结构参数
- 创建获取高分辨率的PD加权扫描一个新的协议。在屏幕上的设置窗口中,单击常规选项卡,并输入在冠状方向以下参数:采集时间179秒,采集矩阵512×512,0.3×0.3×1 立方毫米像素大小,TR = 3.25秒,TE = 32毫秒,翻转角= 120°,交错片采集,读取的FoV = 160毫米,相的FoV = 100%,平行成像(GRAPPA)与为2的加速因子。
- 使用快速自旋回波序列,与5。第一回波在32毫秒的回声列车长度为有效呼应此序列。减少带宽(BW),以最小的可能,40赫兹/像素,以最大化信噪比。为了减少扫描时间,选择18片,每次1毫米厚,与FOV = 160毫米。该板提供了足够的覆盖范围感兴趣皮质下区域。
注:为了保证可靠的识别皮层下结构,获得5次操作,上述参数。总的扫描持续时间仅为〜15分钟( 图5)。脂肪的饱和度没有采用。
- 使用快速自旋回波序列,与5。第一回波在32毫秒的回声列车长度为有效呼应此序列。减少带宽(BW),以最小的可能,40赫兹/像素,以最大化信噪比。为了减少扫描时间,选择18片,每次1毫米厚,与FOV = 160毫米。该板提供了足够的覆盖范围感兴趣皮质下区域。
- 在验尸脑成像,可靠识别皮层下结构可以只在一个扫描中观察到的唯一〜3分钟以下的相同的扫描协议为在3.1(图6)的总持续时间。
4.图像分析
注:要分析MRI数据,使用免费提供的FMRIB的软件库(FSL)包可供下载(https://www.fmrib.ox.ac.uk/fsl/)。
- 打开一个终端窗口,并从扫描仪对每个PD卷到NIfTI格式与DICOM到NIfTI转换器转换成原始DICOM文件。都可以免费下载其中一些(例如,https://www.nitrc.org/projects/mricron)。在命令行中键入dcm2nii其次是每个PD加权像奔跑的目录。
- 在终端窗口得到原始的PD扫描的参数。在命令行随后在NIfTI格式PD扫描类型fslinfo。
- 创建高分辨率空白图像目标卷具有该分辨率的两倍和由参数从fslinfo从原来的PD扫描给定的一半的体素尺寸。是数据输入该命令的命令如下:
fslcreatehd <xsize> <ysize> <ž大小> <TSIZE> <xvoxsize> <yvoxsize> <zvoxsize> <TR> <xorigin> <yorigin> <zorigin> <数据类型> <headername>
注:例如,如果与在3.1中所述的下列参数原来的PD扫描收集( 即 512×512矩阵,18片,0.3×0.3×1 立方毫米像素大小,TR = 3.25 S),键入以下在命令窗口中:
fslcreatehd 1024×1024 36 1 0.15 0.15 0.5 3.25 0 0 0 4 blankhr.nii.gz - 定义使用单位矩阵的转变。键入任何文本编辑器程序的文本文件保存为“identity.mat”,看起来像这样:
0 0 0
1 0 0
0 1 0
0 0 1 - 使用调情命令应用转换,上采样每个原始PD加权运行从512的总分辨率增加一倍,达到1024矩阵,减半体素大小在每个维度造成0.15×0.15的分辨率×0.5 立方毫米。在终端窗口中的每个PD卷,键入以下命令调情改变每个运行原始和输出的名称:
调情-interp正弦-in originalPD.nii.gz -ref blankhr.nii.gz -applyxfm -init identity.mat退房手续highresPD.nii.gz
注:其中originalPD.nii.gz是源卷,blankhr.nii.gz是所需的输出分辨率,并且highresPD.nii.gz是输出卷的名称。 - 将所有的高分辨率图像到一个新的文件夹,然后导航到在一个终端窗口。
- 对于每一个参与者,串接所有采样的局部放电图像转换成使用fslmerge一个4D文件。在终端窗口中输入:
fslmerge -t concat_highresPD * .nii.gz
注:此创建一个名为concat_highresPD.nii.gz四维文件。 - 使用mcflirt 10动态校正串联文件。该工具允许一个强大的自动注册线性(仿射)间及多式联运的大脑图像。选择4级校正,其利用正弦内插(内部),为进一步优化过程获得更高的精度。在终端窗口中输入:
mcflirt -in concat_highresPD退房手续mcf_concat_highresPD.nii.gz -stages 4 -plots
注:此创建一个名为mcf_concat_highresPD.nii.gz四维文件。 - 最后,创建3D意味着使用图像fslmaths。在终端窗口中输入:
fslmaths mcf_concat_highresPD.nii.gz -Tmean mean_highresPD.nii.gz
注:此创建一个名为mean_highresPD.nii.gz一个3D文件,是高品质的 - 可视化使用fslview命令的最终结果的3D高清晰度的图像。在其中,您的图片所在的目录,键入一个终端窗口如下:
fslview mean_highresPD.nii.gz。“ - 有关检查ROI的强度分布。创建使用fslview的ROI(这可以是跨LGN的区域画出的实施例的垂直线)。在fslview加载高分辨率的PD图象。单击工具选项卡上,然后点击单个图像选项卡上的放大图像绘制的ROI。然后,单击文件选项卡随后创建模板标签。绘制在感兴趣的ROI的线。通过单击文件,然后另存为保存的投资回报率。投资回报率的强度比较,并在问题的其他投资回报之内重复线路口罩多个领域。
- 使用AFNI的3dmaskdump命令来分析所得的图像的强度。投资回报率面具在那里的图像,使用以下命令在终端窗口提取图像亮度和位置的目录(给出result_mask.txt):
3dmaskdump -o result_mask.txt -noijk -xyz -mask ROI_linemask.nii.gz PDaverage_image.nii.gz
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Representative Results
一旦皮层下被规定丘脑内,PD加权图像中的切片选择框(图4)收集。信噪比通过增加在两个死后和体内扫描平均次数提高。以确定的图像质量,从不同的扫描平均数信噪比是由在脑外的某些区域的平均脑区域的信号除以标准偏差进行比较。信噪比被计算为SNR = 0.655 *μ 组织 /σ 空气 11,其中,μ 组织表示脑区域内的ROI的平均像素强度值,σ 空气表示ROI的噪声的标准偏差在背景中空气图像是免费重影伪影,和0.655因子表示所述背景噪声的莱斯分布在一个幅值图像( 图2)。在死后的大脑显示效果清晰demarca灰皮质结构中只有1 PD加权体积(〜3分钟的采集时间)的,而最小为5的PD加权平均的图像(〜15分钟),需要用于体内脑显示皮层下结构的明确划分(图3) 。 体内 5体积平均显示清晰皮层下细节类似于40体积平均(图5);单个尸检体积显示类似的细节,以100体积平均(图6)。我们绘制的线的强度分布的最大平均扫描(体内40,100尸检)。左和右体内 LGN清楚地表明强度的6峰对应六个层。为了确保这不只是一个虚假的结果,由于噪声,我们测量了每LGN三线轮廓在不同的水平位置,观察每一个相同的峰值。在LGN,层之间的区域具有较少的细胞体和预期将是密度较小和第 erefore显示出较低的PD强度。在验尸脑,有在强度上没有变化,可以归因于层(图7)。从一个在体内和一个验尸脑继MRI收购上述协议代表结果进行了比较。
信噪比与数的PD-加权平均值在死后和体内脑图像的图2的比较。信噪比通过增加平均的次数中都尸检扫描(以灰色示出),并在体内扫描改善(显示为黑色) 。 请点击此处查看该图的放大版本。
_content“> 图中在体内和死后的大脑图像3.直接比较 。 (A)的塔1的冠状切片(体内)和列5的PD体积平均2(死后)脑使用相同的参数。 (B)4- PD体积平均,(C)的3 PD体积平均,(D)的2 PD体积平均,(E)的 1 PD体积。 体内的脑皮层下显示结构的5 PD均线的明确划分,而死后的大脑皮质显示结构在1 PD体积明确的划分。在A组白比例尺为体内和死后的大脑为10毫米,白色箭头表示的右侧位置和左侧LGN。 请点击此处查看该图的放大版本。图4. PD片的选择范围。解剖图像的矢状图在活的人脑显示切片选区边界(白线)封闭含有LGN及脑干丘脑。切片选择框被用作模板收集PD图像板由18片,每次1毫米厚,在人类的生活,也是死后的大脑。 请点击此处查看该图的放大版本。
图5. 体内大脑图像 (A)女(27岁),平均在5 PD容积扫描的冠状切片:采集时间= 179 S,512矩阵,带宽= 40赫兹/像素,TR = 3.25 S,TE = 32毫秒,18片,0.3&#215; 0.3×1 立方毫米像素[0.15×0.15 * 0.5 立方毫米像素向上取样。在LGN等皮层下结构分界清楚观察。 (二)同一脑的冠状切片平均在40 PD卷在同一个会话(总收购〜2小时),具有相同的成像参数, 如 (A)。为(A)和 (B)的缩放视图白色的比例尺为10毫米,白色箭头表示的右侧位置和左侧LGN。 请点击此处查看该图的放大版本。
图6.死后的大脑图像 (A)在1 PD卷扫描收购死后的大脑冠状切片:采集时间= 179秒,512矩阵,带宽= 40赫兹/像素,TR= 3.25秒,TE = 32毫秒,18片,0.3×0.3×1 立方毫米像素[0.15×0.15 * 0.5 立方毫米像素上采样。皮质结构分界清楚观察。白色比例尺为10毫米,而白色箭头表示的右侧位置和左侧LGN。死后的大脑(二)冠状切片平均在100 PD(〜5小时的扫描时间)卷在同一个片的处方在A.缩放视图,与皮质下结构的明确划分:前丘脑枕核(APul),CA1-CA3领域海马,外侧膝状体(LG),内侧膝状体(MG),丘脑枕(普勒),丘脑网状核(RT),腹后外侧核(VPL)。 请点击此处查看该图的放大版本。
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Discussion
该研究描述了为了得到皮质下区域的高分辨率的PD加权图像采集和分析技术的优化协议。一些扫描参数进行了测试,并修改与最显著那些关于矩阵大小,体素尺寸和带宽,以增加信噪比和减少收购的数量,在能够确定的高分辨率皮质结构的关键步骤。在与人类的生活中找到最佳参数一起使用,这项研究测试的理想条件下的核磁共振成像扫描仪的绝对限制,没有运动伪影和患者的时间限制通过扫描死后的大脑的关注。在今后的研究,这种高分辨率的图像可被用作模板切片和染色标本之前。
先前的研究已经描述了合适的弛豫时间和最佳协议的高分辨率的PD构造成像福尔马林固定验尸的大脑为1.5T的3,13。在这项研究中的参数进行优化,其允许降低的扫描持续时间,优化为临床设置。我们的最大的左和右LGN的体内平均扫描成功报告线强度分布。我们绘制的线的强度分布的最大平均扫描(体内40,100尸检)。左和右体内 LGN清楚地表明强度的6峰对应六个层。为了排除干扰,我们测得的每LGN三线剖面测量。
最近人类的MRI研究已经报道萎缩在青光眼种群LGN其中LGN的高度据报告相比下降对照7,以及在LGN体积减小报告错误的青光眼组8中。作为被收购的那些评估我们研究这两项研究都仅限于他们的形象并不清晰。虽然牛逼他LGN层没有很清楚地观察到,在死后的大脑获得100倍体积的最佳协议的后(〜5小时的扫描持续时间的),许多不同的可能性可以解释为什么LGN层未充分地在验尸平均找到。例如,有可能已被SNR不足和/或层间的对比,从体体积登记太多模糊,从1毫米的切片厚度,固定处理太多模糊,并可能是由于到期LGN的变性青光眼7,8在这个特殊的验尸大脑。此外, 对体内脑控制定量分析中发现的右和左LGN体积分别为167.94毫米和3毫米168.13 3,而全脑体积为1364.47厘米3。验尸左右LGN体积是73.11毫米3和LGN85毫米3,而全脑体积为909.62厘米3。目前似乎没有DIFference在LGN验尸相比在体内的形状。 LGN体积和全脑分析是基于方法进行先前报道9。
虽然我们的研究发现,在医疗环境中的最佳参数使用的关心区域内的切片选择板坯,我们的技术的限制将包括成像全脑体内 ,因为这将增加的扫描持续时间。例如,对于具有128片在1体积相同的参数采集的全脑的PD-加权图像将采取〜21分钟,收集,理想的死后脑的全脑高分辨率成像。然而,用最少的所需体内检测5的平均值,〜,将需要的扫描时间105分钟。
总之,在此研究中所描述的成像方法可以复制为在人的皮质下未来实验和是最高的质量的相对于其他成像modalit独立实体例如CT和PET。包括视觉系统的LGN,上皮层下结构等将来的调查,如多感官皮层下结构如枕,和听觉处理的结构,例如内侧膝状核,下丘和耳蜗核可以检查。
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Materials
Name | Company | Catalog Number | Comments |
Magnetom Trio 3T MRI | Siemens (Erlangen, Germany). | ||
Vacuum cushion hand | Siemens | Mat No: 4765454 | Manufactured by: Johannes-Stark-Stk. 8 D-92224 Amberg |
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