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Medicine

Gesamte Gehirn Segmentierung und Change-Point-Analyse der anatomischen Gehirn MRI-Anwendung in Prämanifesten Huntington-Krankheit

Published: June 9, 2018 doi: 10.3791/57256
Automatic Translation
1, 1, 2,3,4, 5, 1,6, 2,3,7
1The Russell H. Morgan Department of Radiology and Radiological Science, Johns Hopkins University School of Medicine, 2Center for Imaging Science, Johns Hopkins University, 3Institute for Computational Medicine, Johns Hopkins University, 4Department of Applied Mathematics and Statistics, Johns Hopkins University, 5Division of Neurobiology, Departments of Psychiatry, Neurology, Neuroscience and Pharmacology, and Program in Cellular and Molecular Medicine, Johns Hopkins University School of Medicine, 6F.M. Kirby Research Center for Functional Brain Imaging, Kennedy Krieger Institute, 7Department of Biomedical Engineering, Johns Hopkins University

Summary

Dieses Whitepaper beschreibt ein statistisches Modell für Volumetrische MRI-Daten-Analyse, die "Wechselpunkt" identifiziert, wenn Hirnatrophie im Premanifest Chorea Huntington beginnt. Ganz-Brain Mapping von die wechselpunkte erfolgt basierend auf Gehirn Volumen mit einer Atlas-basierte Segmentierung-Pipeline von T1-gewichteten Bildern erzielt.

Abstract

Jüngste Fortschritte in der MRT bieten eine Vielzahl nützlicher Marker, Neurodegenerative Erkrankungen zu identifizieren. Bei der Huntington-Krankheit (HD) regionale Hirnatrophie beginnt viele Jahre vor dem motor auftreten (während der "prämanifesten" Periode), aber das räumlich-zeitliche Muster der regionalen Atrophie über das Gehirn nicht vollständig charakterisiert. Hier zeigen wir eine Online-Cloud-computing-Plattform, "MRICloud", die Atlas-basierte ganze Gehirn Segmentierung von T1-gewichteten Bildern auf mehreren Ebenen der Granularität, und dabei kann wir auf die regionalen Besonderheiten der Anatomie des Gehirns zuzugreifen. Dann beschreiben wir ein Regressionsmodell, das statistisch signifikante Wendepunkte bei denen regionale Hirnatrophie beginnt erkennt zu spüren, d. h. der "Change-Point", im Hinblick auf eine Krankheit Fortschreiten Index. Wir verwendet die CAG-Alter Produkt (CAP) Partitur, um das Fortschreiten der Krankheit bei Huntington-Patienten zu indizieren. Wechselpunkt Analyse der volumetrischen Messungen aus der Segmentierung Pipeline liefert wichtige Informationen und Muster der strukturelle Atrophie daher über das Gehirn. Das Papier zeigt die Verwendung dieser Techniken auf T1-gewichteten MRT-Daten aus einer großen multizentrischen Studie der PREDICT-HD prämanifesten HD-Themen. Dieses Design hat breite Anwendungen möglicherweise in einer Reihe von neurodegenerativen Erkrankungen, die dynamischen Veränderungen der Anatomie des Gehirns zu untersuchen.

Introduction

Magnetresonanz-Bildgebung (MRI) wurde wesentlich verbessert, unsere Fähigkeit zu prüfen, die Anatomie des Gehirns und Funktionen bei neurodegenerativen Krankheiten1,2,3. T1-gewichteten strukturelle MRI ist einer der am weitesten verbreitete Annahme imaging-Tools im klinischen Alltag zur Beurteilung der Anatomie des Gehirns und damit verbundene Pathologie. Quantitative Analyse von hochauflösenden T1-gewichteten Bildern bietet nützliche Marker um anatomische Veränderungen während der Degeneration des Gehirns messen. Insbesondere Segmentierung basierend Quantifizierung Ansätze reduziert effektiv die Bild-Dimensionalität von Voxel-Ebene (in der Größenordnung von (106)), anatomische Strukturebene ((102)) für Hochdurchsatz-Neuroinformatik4 , 5. automatisierte Gehirn Segmentierung erreicht werden kann, mit Atlas-basierte Methoden6,7,8,9 , die die vordefinierten anatomischen Beschriftungen aus einem Atlas auf den Patienten Bilder zuordnen . Unter den Atlas-basierte Methoden ergab Algorithmen für Multi-Atlas10,11,12,13,14 überlegene Segmentierung Genauigkeit und Robustheit. Unsere Gruppe hat eine vollautomatische T1 Multi-Atlas Segmentierung Pipeline mit fortgeschrittenen Diffeomorphic Bild Anmeldung Algorithmen15, Multi-Atlas Fusion Methoden16,17und reiche Multi-Atlas-Bibliotheken entwickelt. 18. die Pipeline wurde auf eine Cloud-computing-Plattform, MRICloud19, seit 2015 verteilt und es wurde verwendet, um Neurodegenerative Erkrankungen wie Alzheimer-Krankheit (AD)20,21, Grundschule studieren Progressive Aphasie22und Chorea Huntington23.

Sobald die hochauflösenden Bilder in Gehirnstrukturen segmentiert sind, können regionale Besonderheiten, wie Volumen, werden zum Herstellen verwendet mathematische Modelle, um die neuroanatomischen Veränderungen zu charakterisieren. Eine Änderung-Punkt-Analyse-Methode wurde vor kurzem eingerichtet, von unserer Fraktion, die zeitliche Ordnung, in der statistisch signifikanten gehirnveränderungen morphometrische auftreten, anhand von längs- bzw. Querschnitt MRI-Daten zu analysieren. Diese statistischen Modell wurde zuerst entwickelt, um Form-basierte Diffeomorphometry älter als AD Patienten21,24zu quantifizieren; und es wurde später angepasst, um strukturelle Veränderungen im Gehirn bei der Huntington Krankheit (HD), sowie um Entwicklungsstörungen gehirnveränderungen im neonatalen Gehirn25beschreiben zu untersuchen. Bei Huntington-Patienten wurde der Wechselpunkt mit Respekt auf die CAG-Alter Produkt (CAP) Partitur, als Indikator für das Ausmaß der Exposition gegenüber der CAG-Ausbau in HTT 26definiert. Es ist bekannt, dass striatalen Atrophie einer der frühesten Marker in HD ist, gefolgt von der Globus Pallidus27. Doch die Veränderungen im Striatum in Bezug auf andere Strukturen der grauen und weißen Substanz in das Gehirn bleibt unklar. Diese Beziehung ist entscheidend für uns, das Fortschreiten der Erkrankung zu verstehen. Wechselpunkt Analyse der volumetrischen Veränderungen in allen Hirnstrukturen wird wahrscheinlich systematische Hirnatrophie in prämanifesten Phase der Huntington-Krankheit informieren.

Hier zeigen wir die Verfahren um ganze Gehirn Segmentierung mit MRICloud (www.mricloud.org), und Schritte zu Wechselpunkt volumetrischer Daten in prämanifesten HD Themen analysieren durchzuführen. Die MRT-Daten wurden gesammelt von einem Großteil der Bevölkerung multizentrischen PREDICT-HD Studie28,29 mit ca. 400 Kontrollen und prämanifesten HD Themen. Die Kombination von Atlas-Segmentierung und Wechselpunkt Analyse bringt einzigartige Informationen über die räumlich-zeitliche Reihenfolge der die strukturellen Veränderungen im Gehirn und das Krankheitsbild Fortschreiten über das Gehirn. Die Techniken sind potenziell für eine Reihe von neurodegenerativen Erkrankungen mit verschiedene Biomarker, die Degeneration des Gehirns abzubilden.

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Protocol

1. Atlas-basierte Whole Brain Segmentierung

  1. Aufbereitung der Daten
    1. Dreidimensionale (3D) T1-gewichteten Bilder, in der Regel erworben mit MPRAGE (Magnetisierung vorbereitet schnelle Gradienten-Echo) Reihenfolge von herstellerspezifischen DICOM (Digital Imaging and Communication) Format analysiert-Format zu konvertieren. Beachten Sie, dass die Wolke Berechnung erfordert Benutzerdaten auf remote-Cluster übertragen werden. Entfernen Sie nach der Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) die Patienten personenbezogene Daten von Image-Dateien.
      Hinweis: MRICloud bietet einen analysieren DICOM Konverter (https://braingps.mricloud.org/t1prep) für die Datei-Format-Konvertierung sowie die Anonymisierung von Gesundheitsdaten.
      1. Doppelklicken Sie auf Dcm2Analyze.exe. Ein Popup-Fenster öffnet sich (Abbildung 1A).
      2. DICOM Daten Verzeichnis Eingabepfad als Input und analysiert Image-Pfad und Dateinamen Namen als Ausgabe angeben.
      3. Klicken Sie auf "Go", um die Konvertierung abzuschließen.
        Hinweis: Die Konvertierung muss für jeden einzelnen Patienten durchgeführt werden, und es wäre vorteilhaft für alle konvertierten Bilder im Ordner "eine Studie" für Batch-Verarbeitung (1.2.2.1) ausgeben.
  2. Multi-Atlas Basis T1 Bild Segmentierung mit MRICloud19.
    1. Log-in "Gehirn GPS" (Register für Erstbenutzer) ab https://mricloud.org. Wählen Sie "Segmentierung" Werkzeug aus dem Hauptmenü (Abbildung 1 b). Es gibt zwei Anwendung Programmier-Schnittstelle (API) Optionen unter "Segmentierung": "T1-MultiAtlas" für einzelne T1 Image Segmentation und "T1-MultiAtlas Batch" für die Stapelverarbeitung. Die Wechselpunkt Analyse erfordert große Bevölkerungsdaten und Batch-Verarbeitung ist dabei oft die Wahl.
    2. Senden Sie Aufträge auf "T1-MultiAtlas Batch" API.
      1. Komprimieren Sie mehrere analysiert-Image-Dateien in eine Zip-Datei. Klicken Sie auf "+ .zip" in Abbildung 1 b die Zip-Datei hochladen.
        Hinweis: Die aktuelle Cloud-Portal beschränkt die Anzahl der Bilder bis 30 in jeder Zip-Ordner. Große Datenmengen können in mehrere Zip-Ordner zu bearbeitenden getrennt werden. Besonderen Antrag kann gestellt werden, um mehr Bilder pro Zip-Datei unterzubringen. In Zukunft können wir möglicherweise erhöhen die begrenzte Anzahl oder sogar die Grenze zu entfernen, wenn die weiter entfernte computational Ressourcen verfügbar sind.
      2. Füllen Sie die erforderlichen Felder in Figur 1 b.
        1. Verarbeitenden Server: Wählen Sie "Computational Anatomie Wissenschaft Gateway".
        2. Slice-Typ: Wählen Sie aus "Sagittal", "Axial" oder "Sagittal in Axial umgewandelt".
          Hinweis: "Sagittal" bezieht sich auf Bilder mit sagittaler Ausrichtung mit Blick auf einer Ebene im Anterior-posterioren und Kopf-Fuß Richtungen erworben. "Axial" bezieht sich auf Bilder erworben axiale Ausrichtung mit Blick in die Ebene in Links-Rechts und Anterior-posterioren Richtungen. "Sagittal in Axial konvertiert" bezieht sich auf Bilder, die ursprünglich in axialer Richtung erworben waren, aber später umgewandelt in sagittaler Bilder (das sind in der Regel "Axial" Bilder mit langem Hals-Bereich).
        3. Multi-Atlas-Bibliothek: Wählen Sie die Atlas-Bibliothek mit engsten Altersspanne auf die Benutzerdaten, die Segmentierung Genauigkeit zu optimieren. Wir bieten vorgefertigte Multi-Atlas Datasets18 verschiedener Altersstufen, z. B. "Pädiatrische 4-8 yr", "Pädiatrische 8-12 Jahre", "Erwachsene 22-50" und "Erwachsene 50-90", sowie verschiedene Atlas-Versionen. Informationen über Atlas-Versionen finden Sie im https://braingps.mricloud.org/atlasrepo.
    3. Überprüfen Sie den Status über "Mein Auftragsstatus" (Abbildung 1). Sobald die Aufträge fertig sind, erscheint eine Schaltfläche "Download Ergebnisse", die Benutzern erlaubt, die Segmentierung Ergebnisse als ZIP-Datei herunterladen.
    4. Visualisieren Sie die Ergebnisse. Für einzelne Subjekt, die Bände aus der Segmentierung Ergebnis gewonnen online visualisiert werden können (nicht möglich für Batch-Verarbeitung Ergebnisse).
      1. Klicken Sie auf "Ergebnis anzeigen" in Abbildung 1. Die Webseite schaltet auf der visualisierungsoberfläche (Abbildung 1). Die axialen, sagittalen und koronalen Ansichten der Segmentierung Karte sind im T1-gewichteten anatomischen Bild überlappt. 3D-Rendering der segmentierten Gehirnstrukturen werden im oberen linken Fenster angezeigt. Farbe der Überlagerung Segmentierung Karte zeigt die Z-Score der strukturellen Bände.
      2. Passen Sie die Visualisierungsoptionen, einschließlich Overlay ein-/Deckkraft der Überlagerung, vergrößern Sie und verkleinern und schneiden Sie Positionen aus den oberen rechten Bereich in Abbildung 1in Scheiben.
      3. Gruppieren Sie feinste Segmentierung Parzellen in unterschiedlicher Granularität. In unseren Atlanten haben wir fünf Ebenen der Granularität zwei Arten Ontologie Beziehungen18,30definiert. Eine Strukturansicht der hierarchischen mehrstufigen anatomische Definitionen zeigt im unteren linken Bereich (Abbildung 1). Klicken Sie auf das Niveau Zahlen um die Strukturen auf der entsprechenden Ebene der Ontologie zu erweitern. Die Segmentierung Karten schaltet gleichzeitig die entsprechenden Ontologie-Level.
        Hinweis: Alle zwei Monate MRICloud Workshops sind Hilfe bei Johns Hopkins University School of Medicine, Hands-on-Tutorials der oben beschriebenen Online-Operationen bieten. Werkstatt-Informationen finden Sie aus https://braingps.mricloud.org/workshops.
    5. Die Segmentierung Ergebnisse für spätere Analysen herunterladen. Entpacken Sie die Ergebnisse einer Studie Benutzerverzeichnis, z.B., zusammenstellen Sie die Segmentierung Ergebnisse aus allen Fächern in einem Studienverzeichnis, jeweils in ihren individuellen Subjekt-Ordnern.
      Hinweis: Die Ergebnisse enthalten
    • example.img: T1 Originalbild in axialer Richtung.
    • example_MNI.img: T1 Bild im MNI Raum nach dem Talairach-Koordinaten.
    • example_7Labels.img und example_7Labels_MNI.img: grobe Unterteilung mit 7 Parzellen (graue Substanz, weiße Substanz, Liquor cerebrospinalis, seitlichen Ventrikel, Schädel und Hintergrund) in Native und MNI Raum, beziehungsweise.
    • example_283Labels_M2.img und example_283Labels_M2_MNI.img: feine Segmentierung mit 283 Parzellen (Atlasversion V9B) in Native und MNI Raum, beziehungsweise. Die genaue Anzahl der Etiketten ist von der Atlasversion abhängig.
    • example_corrected_MNI_stats.txt und example_MNI_stats.txt: Statistik der Mengen an jedes Gehirn Parzellen in Native und MNI Raum.
    • multilevel_lookup_table.txt: Multi-Level-Ontologie Definition des Gehirns Parzellen.
  3. Führen Sie die Batch-Verarbeitung um Gehirn Bände in einer Population zu erhalten. Eine hauseigene Matlab (www.mathworks.com) Stapelverarbeitung Skript zum Gehirn Bände aus Einzelergebnis Ordner extrahieren und kombinieren die volumetrische Daten aller Fächer an allen Ebenen Granularität in eine Kalkulationstabelle verwenden. Eine grafische Benutzeroberfläche (GUI) wird verwendet, um die ein- und Ausgänge angeben.
    1. Offene Matlab.exe, Main.fig und eine GUI laufen wird (Abbildung 2A) herausspringen.
    2. In "T1 Volumen Extraktion von MRICloud" Panel (oberen Bereich in Abbildung 2A), Eingänge, einschließlich das Studienverzeichnis angeben wo die heruntergeladene die Segmentierung Ergebnisse gespeichert werden (siehe 1.2.5); und die Multi-level-Lookup-Tabelle Datei-Pfad und Dateinamen.
    3. Geben Sie die Kalkulationstabelle Pfad und Dateiname der Name der Ausgabedatei wo schreiben Sie das Volumen, die Daten werden an.
    4. Klicken Sie auf "Extract Volume"-Taste, um die Analyse zu starten. Ergebnisse können in der benutzerdefinierten Tabelle überprüft werden.
      Hinweis: darüber hinaus ist eine R-Paket entwickelt zum Prozess der MRICloud Ausgänge und weitere statistische Auswertung zur Verfügung gestellt von Dr. Brian Caffo31durchführen. Das Paket kann von https://github.com/bcaffo/MRIcloudT1volumetrics heruntergeladen werden.

2. Change-Point-Analyse der volumetrischen Daten

Hinweis: Lesen Sie bitte die Theorie und die mathematischen Details des Modells Wechselpunkt unsere bisherigen Veröffentlichungen21,24,23. Kurz, für HD-Daten entsteht ein Regressionsmodell, definieren Sie einen kritischen Änderung-Punkt (im Sinne von CAP-Score), ab, die die lineare Regression zwischen Kappe und Volumen wird statistische signifikant, während die Korrektur für die Auswirkungen von Alter des Patienten, Geschlecht und intrakranielle Volumen. Hauseigene Matlab-Skripte, zusammen mit einer GUI (Abb. 2A, untere Leiste), wurde entwickelt, um die wechselpunkte für individuelle Strukturen zu berechnen und statistische Analysen durchführen. Die Skripte sind für Benutzer auf Anfrage verfügbar.

  1. Änderung-Punkte für die einzelnen Hirnstrukturen zu berechnen.
    1. Geben Sie im Fenster "Change-Point-Analyse" in Abbildung 2Aden Dateipfad und-Namen der mehrstufige Volume-Tabelle, die nach 1.3 erzeugt wird.
    2. Geben Sie den Dateipfad und-Namen des Ausgabe-Text-Datei, die den Wechselpunkt Ergebnisse geschrieben werden sollen.
    3. Wählen Sie die Ebene der Granularität und Art der Ontologie-Definition in der Dropdown-Box (Level 1-5), bei denen die Wechselpunkt Analyse durchgeführt wird.
    4. Klicken Sie "Berechnen Wechselpunkt" Durchführung die Wechselpunkt Analyse, wie in Referenz23und die daraus resultierende wechselpunkte beschrieben wird in der Ausgabe-Text-Datei gespeichert werden.
  2. Statistische Auswertungen der wechselpunkte.
    1. Legen Sie in der Matlab GUI (Abb. 2A, untere Leiste) Parameter für statistische Tests, einschließlich der Anzahl der Permutation (Standard 10.000), Anzahl der Bootstrap (Standard 10.000) und p-Wert-Schwelle (nach der FDR-Korrektur, Standard 0,05).
    2. Klicken Sie auf "Statistische test" um die Tests auszuführen. Nach diesem Schritt wird der p-Wert (von Permutationstest), vor und nach False Discovery rate (FDR)-Korrektur, sowie die Standardabweichung und der 95 %-Konfidenzintervall (von Bootstrap) die wechselpunkte geschrieben werden in die Ausgabedatei Text als zusätzliche Spalten . Finden Sie die Details des statistischen Testverfahren in23,24.
  3. Wechselpunkt Karten (optional) zu generieren. Klicken Sie im Matlab GUI (Abb. 2A, untere Leiste) "Map Change-Point" Wechselpunkt Karten zu generieren. Statistisch signifikante Veränderung-Punktwerte werden auf der MNI-Raum anatomische Bild zu visualisieren, das räumliche Muster abgebildet werden. Diese Zuordnung kann auf unterschiedliche Granularität Ebenen, je nach anatomischen gemäß 2.1 erfolgen. Wechselpunkt Karten können auf T1-gewichteten Bildern mit MRIcro (Abb. 2 b) (http://www.cabi.gatech.edu/mricro/mricro/) überlagert werden.

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Representative Results

Verwenden die nachfolgend beschriebenen 1.1-1.3, ganze gehirnkarten Segmentierung von MRICloud erhalten. In der aktuellen Version des Atlas (V9B), 283 Parzellen sind segmentiert feinster Granularität (Stufe 5), die sich auf verschiedenen Ebenen der Granularität, z.B.einteilen lassen., Hemisphäre, Läppchen und Pakete nach bestimmten Ontologie Definitionen. Abbildung 3 zeigt zwei Arten von mehrstufigen Segmentierungen auf fünf Ebenen, axiale und koronale Ansichten. Geben Sie z. B. auf die gröbsten Ebene-ich Segmentierung definiert klassische Hirnregionen Telencephalon, Zwischenhirn, mittelhirnes, Metencephalon und Myelencephalon (Abbildung 3A), während Typ II klinisch und radiologisch genutzten definiert Konventionen der Hemisphären, Kleinhirn und Hirnstamm (Abb. 3 b). Hier verwenden wir Typ-II-Definitionen für die folgende Analyse und wir durchschnittlich die Bände aus der linken und rechten Gehirnhälfte, da gibt es keine bekannten Lateralität in HD Pathologie.

Wechselpunkt Analyse der Gehirn-Volumes erfolgt anhand der Segmentierung Ergebnisse nach Abschnitt 2.1-2.2. In Abbildung 4nehmen wir den Basalganglien als Vorbild, der damit verbundenen wechselpunkte unterschiedlicher Granularität Ebene zu untersuchen. Die 3D hierarchische strukturelle Definitionen der Basalganglien sind in der obersten Zeile dargestellt. Streudiagrammen Wechselpunkt Analyse in einzelnen Strukturen werden in der untersten Zeile, wo die blauen Punkte die Z-Scores der strukturellen Bände aus der prämanifesten Huntington-Patienten (normiert auf Steuerelemente), bezeichnen nach Korrektur für Alter, Geschlecht, angezeigt und Intrakranielle Volumen; die schwarzen Kurven sind angepasste Lautstärke Z-Scores, der Wechselpunkt Komponente in das Modell23zurückgebildet; und die roten Linien zeigt die Positionen der gefundenen wechselpunkte. Auf Stufe 1, nur halbkugelförmigen Trennung vorhanden, und die entsprechenden Streudiagramm die ganze Hemisphäre zeigt hat eine allmähliche Atrophie als CAP Gäste erhöht, mit einem Wechselpunkt am CAP von 360 und 95 %-Konfidenzintervall des [352.8, 367.2] (p = 0,011 nach FDR -Korrektur). Auf Ebene 2, den Basalganglien ist ein Teil der zerebralen Zellkerne, und die zerebrale Kerne zeigt einen Wechselpunkt am CAP 232 [227.7, 236.3] (p < 0,01 nach FDR). Auf Ebene 3, Basalganglien ist eine unabhängige Struktur und es zeigt eine Wechselpunkt am CAP von 233 [228.6, 237,4] (p < 0,01 nach FDR). Auf Stufe 4 Basalganglien gliedert sich in das Striatum und der Globus Pallidus, die wechselpunkte am CAP 230 [225,6, 234,4] und 243 [238,6, 247.4], bzw. haben (beide p < 0,01 nach FDR). Auf Ebene 5, das Striatum weiter gliedert sich in caudatus und Putamen, die wechselpunkte am CAP von 240 [234,9, 245,1] und 211 [206,8, 215.2], bzw. zeigen (beide p < 0,01 nach FDR).

Sobald die Einzelpunkte Änderung für alle Gehirnstrukturen berechnet werden, können ganze-räumliche gehirnkarten die wechselpunkte nach 2.3 erreicht werden. Abbildung 5 zeigt den Wechselpunkt auf unterschiedlicher Granularität Ebenen mit Typ-II ontologische Definitionen Karten. Beachten Sie, dass nur die Strukturen mit erheblichen wechselpunkte (p < 0,05 nach FDR-Korrektur) zugeordnet sind. Auf Stufe 1, das gesamte Gehirn Parenchym (außer Kleinhirn) zeigt eine deutliche aber relativ spät Wechselpunkt am CAP von 360 [352.8, 367.2] (p = 0,011 nach FDR); während der Liquor cerebrospinalis (CSF, einschließlich der seitlichen Ventrikel, III und IV Ventrikel und Furchen Raum) einen etwas früheren Wechselpunkt am CAP von 319 [313.0, 325,0 zeigt] (p = 0,022 nach FDR). Die Regionen mit erheblichen wechselpunkte werden mehr lokalisierten Granularität Ebene geht höher, und die räumliche Abweichung beginnt zu enthüllen. Z. B. auf Ebene 3, die schlechter als weiße Substanz Exponate einer früheren Wechselpunkt (CAP = 305 [298.8, 311.2], p = 0,038 nach FDR), verglichen mit der vorderen weißen Substanz (CAP = 371 [363.9, 378.1], p = 0,042 nach FDR). Auf Ebene 5 werden die Unterschiede zwischen Putamen, caudatum, und Globus Pallidus erkennbar, mit dem Putamen zeigen die frühesten Wechselpunkt, gefolgt von caudatus und Globus Pallidus.

Die Änderung-Tarife werden als der Prozentsatz der Volumetrische Änderungen (normiert auf gesunden Kontrollpersonen) pro CAP Partitur, nach den Wechselpunkt berechnet. Die Änderung-Preise der entsprechenden Strukturen sind in Abbildung 6, wo die warmen Farben kennzeichnen Volumensteigerungen im Ventrikel und Furchen CSF und die kalten Farben kennzeichnen Volumen sinkt in der Anwesenheit von zugeordnet. Auf Ebene 3 zeigen die Tiefe graue Substanz Strukturen höchste Änderungsrate, gefolgt von den vorderen weißen Substanz und dann schlechter als weiße Substanz. Auf Ebene 5 zeigen das Putamen und Globus Pallidus die schnellste Atrophie (0,1 % volumetrischen Verlust pro Kappe), gefolgt von der caudatus (0,07 % pro Kappe). Die Granularität höher geht, werden die Änderung-Preise in lokalisierten Regionen höher.

Figure 1
Abbildung 1: Darstellung der T1-gewichteten Bild Segmentierung auf MRICloud. (A) Nutzung der Dcm2Analyzed.exe analysiert Format DICOM-Dateien umwandeln und Anonymisierung durchführen. (B) Webseite für die "T1-MultiAtlas Stapelverarbeitung". (C) Webseite "Meine Auftragsstatus". (D) Webseite zur Visualisierung der Segmentierung Ergebnisse. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.

Figure 2
Abbildung 2: graphische Benutzeroberfläche (GUI) Volumen Analyse durchführen und Wechselpunkt Analyse. (A) Matlab GUI für Batch-Extraktion von volumetrischen Daten aus MRICloud Segmentierung Ausgänge (obere Abdeckung) und Wechselpunkt Analyse (untere Leiste). (B) MRICro Schnittstelle um zu die Wechselpunkt Karten zu visualisieren. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.

Figure 3
Abbildung 3: Atlas-basierte ganze Gehirn Segmentierung auf mehreren Ebenen der Granularität mit zwei Arten von ontologische Beziehungen. Axiale und koronale Ansichten von mehrstufigen Segmentierung Karten sind T1-gewichteten anatomischen Bildern überlagert, je nach Typ-I (A) und Typ-II (B) ontologische Definitionen. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.

Figure 4
Abbildung 4: Change-Point-Analyse der Basalganglien auf mehreren Ebenen der Granularität. Die hierarchische anatomischen Verhältnisse zwischen Hemisphäre (Stufe 1), zerebrale Kerne (Ebene 2), Basalganglien (Stufe 3), Striatum und Globus Pallidus (Stufe 4) und Putamen und caudatus (Stufe 5) sind in der obersten Zeile mit 3D-Rendering dargestellt. Die Streudiagrammen demonstrieren Wechselpunkt Analyse dieser Strukturen, wo die blauen Punkte Z-Scores der volumetrischen Daten (normiert auf gesunden Kontrollpersonen) bezeichnen, nach Korrektur für Alter, Geschlecht und intrakranielle Volumen; die schwarzen Kurven sind ausgestattet Z-Scores, Rückschritte zu den Wechselpunkt abhängige CAP Komponente; und die roten Linien zeigen die Positionen der Änderung-Punkte. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.

Figure 5
Abbildung 5: Whole Brain Wechselpunkt Karten auf mehreren Ebenen der Granularität. Die Regionen, in denen bedeutende zeigen ändern Punkte (bei 5 % FDR) auf ein T1-gewichteten Bild abgebildet sind und die Farben geben die Änderung Punktwerte in Einheit CAP Partitur. Abkürzungen: WM:white Sache; LV: seitliche Ventrikel; AntWM: vorderen weißen Substanz; InfWM: schlechter als weiße Substanz; BG: Basalganglien; ST: Striatum; GP: Globus Pallidus; ALIC: vordere Glied der internen Kapsel; PLIC: hintere Glied der internen Kapsel; Caud: caudatus; Setzen: Putamen. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.

Figure 6
Abbildung 6: Whole Brain Änderungsrate Karten auf mehreren Ebenen der Granularität. Änderung-Preise werden berechnet als Prozentsatz der Volumenänderungen pro Kappe, nach den Wechselpunkt (normalisierte zu gesunden Kontrollen), in den Regionen, die erhebliche wechselpunkte zeigen (bei 5 % FDR), zugeordnete in ein T1-gewichteten Bild. Abkürzungen: WM: weiße Substanz; LV: seitliche Ventrikel; AntWM: vorderen weißen Substanz; InfWM: schlechter als weiße Substanz; BG: Basalganglien; ST: Striatum; GP: Globus Pallidus; ALIC: vordere Glied der internen Kapsel; PLIC: hintere Glied der internen Kapsel; Caud: caudatus; Setzen: Putamen. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.

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Discussion

Wie in dieser Arbeit gezeigt hat, kann ganze Gehirn Segmentierung der Gehirn-MRT bequem über unsere Online-Plattform MRICloud erreicht werden. T1-gewichteten MRT basierte Volumetrische Marker hat gezeigt, robust und empfindlich gegen eine Reihe von neurodegenerativen Krankheiten1,2,3. Die volumetrische Maßnahmen dienen zur Unterstützung der klinischen Diagnose und Prognose für verschiedene nachgelagerte Analyse, wie mathematische Modellierung und Analyse-Funktionsauswahl und Klassifizierung. Wechselpunkt Analyse des Gehirns Volumen ermöglicht quantitative Charakterisierung der Hirnatrophie bei Fortschreiten der Erkrankung. Diese statistische Analyse beschäftigt ein Regressionsmodell mit einer nicht-linearen Komponente Wechselpunkt im Zuge der Hirnatrophie über eine Krankheit Index, z. B.CAP Score in HD im Vergleich zu herkömmlichen Gruppenanalyse zu definieren, die in den meisten weit verbreitet ist vorhandene Studien der Wechselpunkt Modell sucht für den genauen Beginn Punkten der Hirnatrophie und bietet daher, genauere Informationen der Degeneration des Gehirns. Die Kombination mit einer automatisierten ganze Gehirn Segmentierung-Pipeline, räumliche Karten die wechselpunkte erhalten Sie die enthüllen die räumlich-zeitliche Muster des Fortschreitens der Krankheit in HD-Qualität. Dies ist besonders wichtig in der prämanifesten Phase der Huntington-Krankheit, wenn therapeutische Interventionen am effektivsten sein können.

In der Multi-Atlas auf der Grundlage Bild Segmentierung Gehirn Segmentierungen in mehreren Körnungen stehen zur Verfügung, um die volumetrische Analyse flexibel und skalierbar, um verschiedene Studien zu machen. Beispielsweise sind für die Alzheimer-Krankheit, mehrere kleine Gehirnstrukturen von besonderem Interesse, wie Hippocampus, Amygdala oder Unterteilungen des temporalen Kortex; während für Frontotemporale Demenz, Gehirne bei relativ groben Schuppen, wie der gesamte frontal- und Temporallappen untersucht werden. Nach unserer vorherigen Studie33möglicherweise die Segmentierung Präzision und Reproduzierbarkeit hohe Granularität gefährdet. Darüber hinaus würde die statistischen Herausforderung für mehrere Vergleich höhere Granularität erhöhen, wie in Abbildung 5dargestellt. Darüber hinaus ist eine geeignete Wahl der Atlas Bibliotheken, je nach Alter Range und Krankheit Arten der Studie, wichtig für die Segmentierung Genauigkeit18,32. Die Wechselpunkt Analyse erfordert eine relativ große Anzahl von Daten durchführen der Regressionsanalyse, z.B., n > 50 ist in der Regel erforderlich, basierend auf empirischen Erfahrungen. Interpretation der Wechselpunkt Ergebnisse stützt sich stark auf die statistischen Tests, da das Modell einen Wechselpunkt für jede dynamische Datenreihen hervorbringen wird, die manchmal unbedeutend ist. Wir verwendeten einen Permutationstest um zu bewerten, ob die Zugabe von Wechselpunkt erheblich das Modell Restfehler reduziert, und wir den bootstrap-Vorgang verwendet, um den Einfluss von Ausreißern zu mildern.

Es kann zu Abweichungen kommen zum Wechselpunkt Modell abhängig von spezifischen Anwendungen. Zum Beispiel der Krankheit-Index, der CAP-Score für Huntington-Patienten ist, kann mit anderen klinischen Variablen ersetzt werden, oder einfach alt. Anderen Kovariaten können auch in das Modell, wie z. B. bildgebende Protokolle23 und andere Faktoren berücksichtigt werden, aufgenommen werden. Darüber hinaus ist das Modell für verschiedene Arten von Biomarkern jenseits von volumetrischen Marker, einschließlich andere bildgebende Marker (aus verschiedenen Kontrast Mechanismen wie Diffusion, Perfusion oder Funktionelle MRI) und nicht-abbildende Marker. Darüber hinaus kann die mathematische Formulierung des Modells nach verschiedenen Annahmen und Hypothesen angepasst werden. Für Beispiele kann das Modell beinhalten eine Basislinie lineare Regression vor den Wechselpunkt und eine zusätzliche lineare Regression, der nach den Wechselpunkt auftritt, wie in Referenz24vorgeschlagen.

Die vorgeschlagene Änderung-Punkt-Analyse in Kombination Atlas-basierte ganze Gehirn Segmentierung kann breite Anwendungen in beiden klinische und Grundlagenforschung Wissenschaftsforschung neurodegenerativer Erkrankungen haben. Allerdings gibt es Einschränkungen bei der vorgeschlagenen Techniken. Die dynamischen Veränderungen von Biomarkern möglicherweise nicht linear, und dabei lineare Komponente im aktuellen Wechselpunkt Modell verwendet möglicherweise nicht optimal. Verallgemeinerte lineare Modelle kann potenziell nichtlineare Situationen integriert werden. Zweitens erfordert die Wechselpunkt Analyse große Population längs- bzw. Querschnitt Daten, z. B. die multizentrischen PREDICT-HD Daten in dieser Studie verwendet. Anderes Bild Erwerb Protokolle von multizentrischen Studien oder Längsschnittstudien, können der Neigung in der Volumen-Messungen zu verhängen. Unsere Multi-Atlas Bild Segmentierung Pipeline hat sich relativ robust, Protokoll Unterschiede, im Vergleich zu biologischen Wirkungen, wie z. B. Alter und Pathologie34werden gezeigt. Dennoch kann es notwendig, den Protokoll-Unterschied vorher entfernen oder den Protokoll-Effekt als Kovariaten im Wechselpunkt Modell wie in23beschrieben enthalten sein. Derzeit nachgelagerten Volumetrische Analyse nicht im MRICloud enthalten ist, und Benutzer müssen Bände aus der Segmentierung Maps zu extrahieren oder verwenden Sie unsere Matlab Toolbox, die Multi-Granularität Volumen-Analyse durchzuführen. Wir können möglicherweise diesen offline-Bearbeitungsschritt in die Cloud-Pipeline in der Zukunft integrieren Wenn dies als einen gemeinsamen Antrag von Benutzer identifiziert wird.

Die vorgeschlagene Änderung-Punkt-Analyse in Kombination Atlas-basierte ganze Gehirn Segmentierung kann breite Anwendungen in beiden klinische und Grundlagenforschung Wissenschaftsforschung neurodegenerativer Erkrankungen haben.

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Disclosures

Die Autoren haben nichts preisgeben.

Acknowledgments

Wir danken der PREDICT-HD Ermittler, insbesondere Dr. Hans Johnson und Dr. Jane S. Pauslen von der University of Iowa für ihre Großzügigkeit in der MRT-Daten und konstruktive Diskussion über die Analyse der Daten und Ergebnisse teilen.

Diese Arbeit wird unterstützt durch NIH R21 NS098018, P50-NS16375, NS40068, R01 NS086888, R01 NS084957, P41 EB015909, P41 EB015909, R01 EB000975, R01 EB008171 und U01 NS082085 gewährt.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
MATLAB Mathworks N/A Version 2015b and above
Dell Workstation Dell Dell Precision T5500 (Intel Xeon CPU)

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

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Medizin Ausgabe 136 Change-Point MRT-Atlas Segmentierung Granularität MRICloud premanifest HD
Gesamte Gehirn Segmentierung und Change-Point-Analyse der anatomischen Gehirn MRI-Anwendung in Prämanifesten Huntington-Krankheit
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