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Segmentazione del intero-cervello e analisi del punto di svolta di anatomico del cervello MRI — applicazione in premanifesti sulla malattia di Huntington

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

Questo articolo descrive un modello statistico per analisi di dati di MRI volumetrica, che identifica il "punto di svolta" quando l'atrofia del cervello inizia in pre malattia di Huntington. Intero-cervello mapping dei punti di cambiamento viene realizzato sulla base dei volumi di cervello ottenute tramite una pipeline di segmentazione basata su Atlante delle immagini di T1-weighted.

Abstract

Gli avanzamenti recenti nella risonanza magnetica offrono una varietà di indicatori utili per identificare malattie neurodegenerative. Nella malattia di Huntington (HD), atrofia regionale del cervello inizia molti anni prima dell'inizio motore (durante il periodo di "premanifesti"), ma il modello spaziotemporali dell'atrofia regionale attraverso il cervello non è stato pienamente caratterizzato. Qui dimostriamo una piattaforma di cloud computing online, "MRICloud", che fornisce basato su Atlante del intero-cervello segmentazione delle immagini di T1-weighted a diversi livelli di granularità e quindi, ci permette di accedere alle caratteristiche regionali di anatomia del cervello. Descriviamo quindi un modello di regressione che rileva i punti di flesso statisticamente significativa, in cui atrofia regionale del cervello inizia a essere evidente, cioè il "punto di svolta", rispetto a un indice di progressione di malattia. Abbiamo utilizzato il Punteggio di CAG-età prodotto (CAP) per indicizzare la progressione di malattia nei pazienti con MH. Punto di svolta analisi delle misurazioni volumetriche dalla pipeline di segmentazione, pertanto, fornisce importanti informazioni dell'ordine e del modello di atrofia strutturale attraverso il cervello. La carta viene illustrato l'utilizzo di queste tecniche su dati di T1-weighted MRI dei soggetti premanifesti di HD da un grande studio multicentrico PREDICT-HD. Questo disegno ha potenzialmente ampie applicazioni in una gamma di malattie neurodegenerative per indagare i cambiamenti dinamici di anatomia del cervello.

Introduction

La formazione immagine a risonanza magnetica (MRI) ha sostanzialmente migliorato la nostra capacità di esaminare l'anatomia del cervello e le funzioni in neurodegenerative malattie1,2,3. Strutturale di T1-weighted che MRI è uno dei più ampiamente adottato strumenti di imaging nella pratica clinica di routine per valutare l'anatomia del cervello e la patologia correlata. Analisi quantitativa delle immagini di T1-weighted ad alta risoluzione fornisce utili indicatori per misurare i cambiamenti anatomici durante la degenerazione del cervello. In particolare, gli approcci di quantificazione di segmentazione basata riduce efficacemente la dimensionalità di immagine dal livello voxel (dell'ordine di (106)) a livello strutturale anatomico ((102)) per high throughput neuroinformatica4 , 5. segmentazione cervello automatizzato può essere raggiunto utilizzando metodi basati su Atlante6,7,8,9 che mappa le etichette anatomiche pre-definite da un Atlante sulle immagini dei pazienti . Tra i metodi basati su Atlante, algoritmi multi-atlas10,11,12,13,14 hanno dato i superior segmentazione precisione e robustezza. Il nostro gruppo ha sviluppato una pipeline di multi-Atlante segmentazione T1 completamente automatizzata, con avanzate diffeomorfo immagine registrazione algoritmi15, multi-Atlante fusione metodi16,17e ricche multi-Atlante librerie 18. la pipeline è stata distribuita su una piattaforma di cloud computing, MRICloud19, dal 2015, ed è stato utilizzato per lo studio di malattie neurodegenerative quali la malattia di Alzheimer (AD)20,21, primaria Afasia progressiva22e la malattia di Huntington23.

Una volta che le immagini ad alta risoluzione sono segmentate in strutture cerebrali, caratteristiche regionali, come volumi, possono essere utilizzati per stabilire modelli matematici per caratterizzare i cambiamenti neuroanatomici. Un metodo di analisi del punto di svolta è stato recentemente istituito dal nostro gruppo per analizzare l'ordine temporale, in cui si verificano cambiamenti morfometrici statisticamente significativo del cervello, sulla base dei dati di MRI longitudinali o trasversali. Questo modello statistico è stato sviluppato per quantificare diffeomorphometry basati su forma sopra l'età AD pazienti21,24; e più tardi fu adattato per studiare i cambiamenti strutturali del cervello nella malattia di Huntington (HD), anche per quanto riguarda descrivere cambiamenti inerenti allo sviluppo del cervello nel cervello neonatale25. Nei pazienti con MH, il punto di svolta è stato definito rispetto al Punteggio CAG-età prodotto (CAP), come un indicatore del grado di esposizione all'espansione CAG HTT 26. È ben noto che l'atrofia striatale è uno dei primi marcatori in HD, seguito dal globus pallidus27. Ancora, i cambiamenti nel corpo striato in relazione alle altre strutture di materia grigia e bianca attraverso il cervello rimane poco chiaro. Tale rapporto è fondamentale per noi comprendere la progressione di malattia. Punto di svolta analisi delle variazioni volumetriche in tutte le strutture del cervello probabilmente fornirà informazioni sistematiche di atrofia del cervello in premanifesti fase di HD.

Qui dimostriamo le procedure per eseguire la segmentazione del intero-cervello utilizzando MRICloud (www.mricloud.org) e passaggi per eseguire l'analisi del punto di svolta di dati volumetrici in soggetti premanifesti di HD. I dati di MRI sono stati raccolti da uno studio multicentrico di grande popolazione28,,29 , con circa 400 controlli e premanifesti HD soggetti di studio PREDICT-HD. La combinazione dell'analisi di segmentazione e punto di svolta basata su Atlante porta informazioni univoche sull'ordine spatiotemporal dei cambiamenti strutturali del cervello e il modello di progressione di malattia attraverso il cervello. Le tecniche sono potenzialmente applicabili ad una gamma di malattie neurodegenerative con vari biomarcatori per mappare la degenerazione del cervello.

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Protocol

1. basato su Atlante intero cervello segmentazione

  1. Preparazione dei dati
    1. Convertire tridimensionale (3D) immagini T1-weighted, in genere acquisite con la sequenza MPRAGE (magnetizzazione-preparato rapida pendenza-eco), dal formato DICOM (Digital Imaging and Communication) specifici del fornitore in formato Analyzed. Si noti che il calcolo cloud richiede i dati degli utenti per essere trasferito al cluster remoto. Secondo l'Health Insurance Portability e Accountability Act (HIPPA), è possibile rimuovere informazioni personali di identificazione dei pazienti dai file immagine.
      Nota: MRICloud offre un convertitore DICOM--Analyze (https://braingps.mricloud.org/t1prep) per la conversione del formato di file, nonché l'identificazione dei momenti di informazioni personali di salute.
      1. Fare doppio clic per aprire Dcm2Analyze.exe. (Figura 1A) si aprirà una finestra di popup.
      2. Specificare il percorso di directory di dati DICOM input come input e il nome di percorso e il file di immagine Analyzed come output.
      3. Clicca su "Vai" per completare la conversione.
        Nota: La conversione deve essere eseguita per ogni singolo paziente, e che sarebbe vantaggioso per l'output di tutte le immagini convertite in uno studio cartella per (1.2.2.1) di elaborazione batch.
  2. Multi-atlas base di segmentazione di immagini T1 utilizzando MRICloud19.
    1. Log-in "Cervello GPS" (registro for first-time users) da https://mricloud.org. Selezionare strumento di "Segmentazione" dal menu principale (Figura 1B). Ci sono due opzioni di interfaccia (API) programmazione applicazione sotto "Segmentazione": "T1-MultiAtlas" per singole segmentazione di immagini T1 e "T1-MultiAtlas Batch" per l'elaborazione batch. L'analisi del punto di svolta richiede dati di grande popolazione, e in tal modo, l'elaborazione in batch è spesso la scelta.
    2. Inviare i lavori sull'API "T1-MultiAtlas Batch".
      1. Comprimere più file di immagine Analyzed in un file zip. Fare clic su "+. zip" in Figura 1B per caricare il file zip.
        Nota: Il portale cloud corrente limita il numero di immagini a 30 in ogni cartella zip. DataSet di grandi dimensioni può essere suddivisa in più cartelle zip da elaborare. Richiesta speciale può essere fatta per ospitare più immagini al file zip. In futuro, potremmo potenzialmente aumentare il numero limitato o addirittura rimuovere il limite quando più remote risorse computazionali diventano disponibili.
      2. Compilare i campi obbligatori in Figura 1B.
        1. Server di elaborazione: scegliere "Gateway di scienza computazionale anatomia".
        2. Tipo di sezione: Scegliere da "Sagittale", "Assiale" o "Sagittale convertito in assiale".
          Nota: "Sagittale" si riferisce alle immagini acquisite con orientamento sagittale con vista in piano in antero-posteriore e direzioni di testa-piedi. "Assiale" si riferisce all'orientamento assiale di immagini acquisite con vista in piano in direzione sinistra-destra e antero-posteriore. "Sagittale convertito in assiale" fa riferimento a immagini che erano originariamente acquistati nel orientamento assiale, ma più tardi convertiti in immagini sagittali (quelli sono in genere "assiale" immagini con zona di collo lungo).
        3. Libreria di multi-Atlante: scegliere la libreria di Atlante con Fascia di età più vicina ai dati utente per ottimizzare la precisione di segmentazione. Forniamo precompilati multi-Atlante DataSet18 con fasce di età diverse, ad esempio, "Pediatrico 4-8 anni", "Pediatrico 8-12 anni", "adulto 22-50", e "adulto 50-90", così come le versioni differenti Atlante. Informazioni sulle versioni di Atlante possono essere trovati in https://braingps.mricloud.org/atlasrepo.
    3. Controllare lo stato di lavoro attraverso "Il mio stato lavoro" (Figura 1). Una volta che i lavori sono finiti, verrà visualizzato un pulsante "Scarica risultati" che permette agli utenti di scaricare i risultati di segmentazione come file zip.
    4. Visualizzare i risultati. Per il singolo soggetto, i volumi ottenuti dal risultato della segmentazione possono essere visualizzati online (non fattibile per risultati di elaborazione batch).
      1. Fare clic sul pulsante "Mostra il risultato" nella Figura 1. La pagina Web si trasformerà per l'interfaccia di visualizzazione (Figura 1). La vista assiale, sagittale e corona della mappa segmentazione è sovrapposti sull'immagine anatomica T1-weighted. Rendering 3D delle strutture del cervello segmentato sono mostrati nella finestra di sinistra superiore. Colore della segmentazione overlaying mappa indica il Punteggio di z dei volumi strutturali.
      2. Regolare le opzioni di visualizzazione, tra cui sovrapposizione ON/OFF, opacità della sovrapposizione, zoom in e out e affettare posizioni dal riquadro in alto a destra nella Figura 1.
      3. Raggruppare i migliori pacchi di segmentazione in diverse granularità. In nostri atlanti, abbiamo definito cinque livelli di granularità con due tipi ontologia relazioni18,30. Una visualizzazione albero delle definizioni anatomiche multi-livello gerarchiche è mostrata nel pannello sinistro inferiore (Figura 1). Fare clic sui numeri del livello per espandere le strutture presso il corrispondente livello di ontologia. Le mappe di segmentazione commuterà contemporaneamente il corrispondente livello di ontologia.
        Nota: Bi-mensile MRICloud workshop sono aiuto alla Johns Hopkins University School of Medicine di offrire esercitazioni hands-on delle operazioni sopra descritte. Workshop informazioni possono essere trovati da https://braingps.mricloud.org/workshops.
    5. Scarica i risultati di segmentazione per l'analisi successiva. Decomprimere i risultati in una directory di studio di utente, ad esempio, mettere insieme i risultati di segmentazione da tutti i soggetti in uno studio directory, ciascuno nelle rispettive cartelle del singolo soggetto.
      Nota: I risultati includono
    • example.img: immagine T1 originale nell'orientamento assiale.
    • example_MNI.img: T1 immagine nello spazio MNI seguendo le coordinate di Talairach.
    • example_7Labels.img ed example_7Labels_MNI.img: segmentazione grossolana con 7 pacchi (materia grigia, materia bianca, liquido cerebrospinale, ventricolo laterale, cranio e sfondo) nella nativa e MNI lo spazio, rispettivamente.
    • example_283Labels_M2.img ed example_283Labels_M2_MNI.img: multa segmentazione con 283 pacchi (atlas versione V9B) in nativi e spazio MNI, rispettivamente. Il numero esatto di etichette dipende dalla versione di atlas.
    • example_corrected_MNI_stats.txt ed example_MNI_stats.txt: statistiche di volumi di ogni cervello pacchi nel nativo e MNI nello spazio.
    • multilevel_lookup_table.txt: definizione di ontologia multilivello delle parcelle del cervello.
  3. Eseguire l'elaborazione batch per ottenere volumi cerebrali in una popolazione. Uso un in-House batch di Matlab (www.mathworks.com) l'elaborazione di script per estrarre volumi cerebrali da cartelle risultato individuale e combinare i dati volumetrici di tutte le materie a tutti i livelli di granularità in un foglio di calcolo. Un'interfaccia utente grafica (GUI) viene utilizzata per specificare gli input e output.
    1. Matlab.exe aperto, eseguire Main.fig e una GUI che uscirà (Figura 2A).
    2. il "estrazione T1 Volume da MRICloud" pannello (pannello superiore nella Figura 2A), specificare gli input, compresa la directory di studio dove lo scaricati i risultati di segmentazione sono salvati (Vedi 1.2.5); e la tabella di ricerca multi-livello percorso e il nome del file.
    3. Specificare il foglio di calcolo nome file di output percorso e dove il volume dei dati sarà scrivere.
    4. Fare clic sul pulsante "Estrai volume" per eseguire l'analisi. Risultati possono essere controllati nel foglio di calcolo definiti dall'utente.
      Nota: inoltre, un pacchetto di R è sviluppato al processo il MRICloud uscite ed effettuare ulteriori analisi statistiche, fornite dal Dr. Brian Caffo31. Il pacchetto può essere scaricato da https://github.com/bcaffo/MRIcloudT1volumetrics.

2. punto di svolta l'analisi dei dati volumetrici

Nota: Fare riferimento la teoria e particolari matematici del modello punto di svolta per il nostro precedente Pubblicazioni21,24,23. Brevemente, per dati HD, viene stabilito un modello di regressione per definire un cambiamento-punto critico (in termini di Punteggio di CAP), a partire da cui, la regressione lineare tra CAP e volume diventa statistica significativa, durante la correzione per gli effetti dell'età del paziente, genere e il volume intracranico. In-House script Matlab, insieme con una GUI (Figura 2A, pannello inferiore), è stato sviluppato per calcolare i punti di cambiamento per singole strutture ed eseguire analisi statistiche. Gli script sono disponibili agli utenti su richiesta.

  1. Calcolare il cambiamento-punti per le strutture del cervello individuale.
    1. Nel pannello "analisi del punto di svolta" nella Figura 2A, specificare il percorso del file e il nome del foglio di calcolo volume multilivello, che è generato secondo 1.3.
    2. Specificare il percorso e il nome del file di testo di output, che verranno scritti i risultati del punto di svolta.
    3. Scegliere il livello di granularità e tipo di definizione di ontologia nella casella a discesa (livello 1-5), in cui verrà eseguita l'analisi del punto di svolta.
    4. Fare clic sul pulsante "Calculate cambiamento-punto" per eseguire l'analisi del punto di svolta, come descritto nel riferimento23e i punti di cambiamento risultanti verrà salvato nel file di testo di output.
  2. Valutazioni statistiche dei punti di cambiamento.
    1. In Matlab GUI (Figura 2A, pannello inferiore), specificare i parametri per test statistici, tra cui il numero di permutazione (predefinito 10.000), numero di bootstrap (predefinito 10.000) e p-valore soglia (dopo la correzione di FDR, predefinito 0.05).
    2. Fare clic sul pulsante "Prova statistica" per eseguire il test. Dopo questo passaggio, il p-value (dalla prova di permutazione), prima e dopo false discovery rate correzione (FDR), così come la deviazione standard e l'intervallo di confidenza 95% (di bootstrap) dei punti di cambiamento sarà scritto nel file di testo di output come colonne aggiuntive . Vedi i dettagli delle procedure di test statistico in23,24.
  3. Generare mappe di cambiamento-punto (opzionale). In Matlab GUI (Figura 2A, pannello inferiore), fare clic sul pulsante "Mappa cambiamento-punto" per generare mappe punto di svolta. Valori di punto di cambiamento statisticamente significativo verranno mappati sull'immagine per visualizzare il modello spaziale anatomico MNI-spazio. Questo mapping può avvenire a livelli di granularità diversi, a seconda del livello anatomico specificato al punto 2.1. Le mappe di cambiamento-punto possono essere sovrapposti sulle immagini di T1-weighted utilizzando MRIcro (Figura 2B) (http://www.cabi.gatech.edu/mricro/mricro/).

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Representative Results

Utilizzando le procedure descritte al punto 1.1-1.3, intero cervello segmentazione mappe possono essere ottenute da MRICloud. Nella versione corrente di Atlante (V9B), 283 pacchi sono segmentati presso la granularità migliori (livello 5), che possono essere raggruppate per diversi livelli di granularità, ad es., dall'emisfero di lobuli e pacchi, in base alle definizioni di ontologia specifica. La figura 3 Mostra due tipi di segmentazioni multi-livelli a cinque livelli, nelle viste assiali e coronale. Ad esempio, a livello più grossolano, digitare-ho segmentazione definisce regioni del cervello classica del telencefalo, diencefalo, mesencefalo, Metencefalo e myelencephalon (Figura 3A), mentre il tipo II definisce clinicamente e radiologicamente usate convenzioni di emisferi, del cervelletto e del tronco cerebrale (Figura 3B). Qui, usiamo le definizioni di tipo II per la seguente analisi, e abbiamo una media i volumi dagli emisferi destro e sinistro, come non c'è nessun lateralità noto in patologia HD.

Analisi del punto di svolta dei volumi cerebrali viene eseguita sulla base dei risultati di segmentazione, conformemente al punto 2.1-2.2. Nella Figura 4, prendiamo i gangli basali come esempio per esaminare i punti di cambiamento correlati a livelli diversi di granularità. Le definizioni strutturali gerarchiche 3D dei gangli basali sono illustrate nella riga superiore. Grafici a dispersione dell'analisi del punto di svolta in strutture individuali vengono visualizzati nella riga inferiore, dove i punti blu indicano i z-segni dei volumi strutturali da premanifesti pazienti di HD (normalizzati ai controlli), dopo correzione per età, sesso, e intracraniche volumi; le curve nere sono i volume montato z-score, regrediti al componente punto di svolta nel modello23; e le linee rosse indica le posizioni dei punti rilevati cambiamento. Al livello 1, solo separazione emisferica è disponibile, e il corrispondente grafico a dispersione Mostra l'intero emisfero ha un'atrofia progressiva come CAP punteggio aumenta, con un punto di svolta al CAP di 360 e 95% intervallo di confidenza di [352,8, 367.2] (p = 0,011 dopo FDR correzione). Al livello 2, i gangli basali è una parte dei nuclei cerebrali, e i nuclei cerebrali Mostra un punto di svolta presso CAP 232 [227.7, 236,3] (p < 0.01 dopo FDR). Al livello 3, dei gangli basali è una struttura indipendente e si vede un punto di svolta al CAP di 233 [228.6, 237.4] (p < 0.01 dopo FDR). Al livello 4, dei gangli basali è diviso in corpo striato e il pallidus di globus, che i punti di cambiamento al tappo di 230 [225,6, 234,4] e 243 [238,6, 247.4], rispettivamente (entrambe p < 0.01 dopo FDR). Al livello 5, il corpo striato è ulteriormente suddivisa in caudato e putamen, che mostrano i punti di cambiamento al CAP di 240 [234,9, 245.1] e 211 [206.8, 215,2], rispettivamente (entrambe p < 0.01 dopo FDR).

Una volta che i singoli punti di cambiamento sono calcolati per tutte le strutture del cervello, del intero-cervello mappe spaziali dei punti di cambiamento possono essere ottenute secondo 2.3. La figura 5 Mostra che il punto di svolta mappe a livelli di granularità diversi con definizioni ontologiche di tipo II. Si noti che solo le strutture con punti di cambiamento significativi (p < 0,05 dopo la correzione di FDR) vengono mappati. Al livello 1, parenchima del cervello intero (ad eccezione di cervelletto) Mostra un punto di svolta significativo ma relativamente tardivo al CAP di 360 [352.8, 367,2] (p = 0,011 dopo FDR); considerando che il liquido cerebrospinale (CSF, tra cui il ventricolo laterale, III e IV ventricolo e spazio di sulci) dimostra un punto di cambiamento leggermente precedente al CAP di 319 [313.0, 325,0] (p = 0,022 dopo FDR). Le regioni con significativi cambiamento-punti diventano più localizzate, come il livello di granularità va più in alto, e la varianza spaziale comincia a svelare. Ad esempio, al livello 3, la materia bianca inferiore esibisce un cambiamento-punto precedente (CAP = 305 [298.8, 311,2], p = 0.038 dopo FDR), rispetto alla materia bianca anteriore (CAP = 371 [363,9, 378.1], p = 0,042 dopo FDR). Al livello 5, le differenze tra putamen, caudato e globus pallidus diventano evidenti, con il putamen Mostra il primo punto di cambiamento, seguito dal pallidus di globus e caudato.

Le tariffe di cambio sono calcolate come la percentuale di modifiche volumetriche (normalizzato ai comandi sani) per ogni punteggio CAP, dopo il punto di svolta. Le tariffe di cambiamento delle strutture corrispondenti vengono mappate in Figura 6, dove i colori caldi indicano aumenti di volume nei ventricoli e sulci CSF e i colori freddi indicano le diminuzioni di volume nel parenchima del cervello. Al livello 3, le strutture di materia grigia profonda mostrano il più alto tasso di cambiamento, seguita dalla materia bianca anteriore e quindi inferiore della materia bianca. Al livello 5, il putamen e globus pallidus esibiscono l'atrofia più veloce (0,1% perdita volumetrica al CAP), seguito dal caudato (0,07% al CAP). Come la granularità va più in alta, i tassi di cambiamento diventano più alti nelle regioni più localizzate.

Figure 1
Figura 1: illustrazione di segmentazione di immagini di T1-weighted su MRICloud. (A) uso di Dcm2Analyzed.exe per convertire file DICOM Analyzed formato ed eseguire trattamenti e identificazione. (B) pagina Web per l'elaborazione "Batch T1-MultiAtlas". Pagina Web (C) "Il mio status di lavoro". (D) pagina Web per la visualizzazione dei risultati di segmentazione. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figure 2
Figura 2: interfaccia utente grafica (GUI) per eseguire analisi del volume e cambiamento-punto di analisi. (A) Matlab GUI per estrazione di batch di dati volumetrici da MRICloud segmentazione uscite (pannello superiore) e analisi del punto di svolta (pannello inferiore). MRICro (B) interfaccia per visualizzare le mappe di punto di svolta. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figure 3
Figura 3: segmentazione basata su Atlas intero cervello a più livelli di granularità con due tipi di relazioni ontologiche. Viste assiali e coronale di mappe multi-livello di segmentazione sono overlaid sulle immagini di T1-weighted anatomiche, secondo tipo-I (A) e tipo II (B) definizioni ontologiche. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figure 4
Figura 4: analisi del punto di svolta dei gangli basali a diversi livelli di granularità. Relazioni gerarchiche anatomiche tra emisfero (livello 1), i nuclei cerebrali (livello 2), dei gangli basali (livello 3), corpo striato e globus pallidus (livello 4) e putamen e caudato (livello 5) sono illustrati nella riga superiore con rendering 3D. I grafici a dispersione dimostrano analisi del punto di svolta di queste strutture, dove i punti blu indicano i z-score di dati volumetrici (normalizzati ai comandi sani) dopo la correzione per età, sesso e volumi intracranici; le curve nere sono la misura z-score, regrediti a componente dipendente di CAP il punto di svolta; e le linee rosse indicano le posizioni dei punti di cambiamento. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figure 5
Figura 5: punto di svolta intero cervello mappe a più livelli di granularità. Le regioni che mostrano significative cambiare punti (al 5% FDR) vengono poi tradotte in un'immagine di T1-weighted, e i colori indicano i valori di punto di svolta nell'unità del Punteggio di CAP. Abbreviazioni: Materia WM:white; LV: ventricolo laterale; AntWM: anteriore della materia bianca; InfWM: inferiore della materia bianca; BG: gangli basali; ST: striato; GP: globus pallidus; ALIC: braccio anteriore della capsula interna; PLIC: membro posteriore della capsula interna; Caud: caudato; Messo: putamen. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figure 6
Figura 6: cervello intero cambio mappe a più livelli di granularità. Tassi di cambio sono calcolati come percentuale delle variazioni di volume per CAP, dopo il punto di svolta (normalizzata a sano controlli), nelle regioni che mostrano i punti di cambiamento significativi (5% FDR), mappato su un'immagine di T1-weighted. Abbreviazioni: WM: materia bianca; LV: ventricolo laterale; AntWM: anteriore della materia bianca; InfWM: inferiore della materia bianca; BG: gangli basali; ST: striato; GP: globus pallidus; ALIC: braccio anteriore della capsula interna; PLIC: membro posteriore della capsula interna; Caud: caudato; Messo: putamen. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

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Discussion

Come dimostrato in questa carta, segmentazione del intero-cervello del cervello MRI può essere comodamente raggiunto utilizzando la nostra piattaforma online MRICloud. T1-weighted MRI basata volumetrica marcatore ha dimostrato di essere robusto e sensibile ad una gamma di malattie di neurodegenerative1,2,3. Le misure volumetriche sono utilizzate per varie analisi a valle, quali modellazione matematica e analisi di funzionalità di selezione e classificazione per assistere la prognosi e la diagnosi clinica. Punto di svolta analisi dei volumi cerebrali consente caratterizzazione quantitativa di atrofia del cervello durante la progressione della malattia. Questa analisi statistica si avvale di un modello di regressione con un componente non lineare per definire un punto di svolta nel corso di atrofia del cervello su un indice di malattia, per esempio, il Punteggio di CAP in HD rispetto all'analisi di gruppo convenzionale che sono ampiamente adottato nella maggior parte gli studi esistenti, il modello di cambiamento-punto Cerca per i punti di inizio esatto di atrofia del cervello e di conseguenza, offre informazioni più specifiche di degenerazione del cervello. Combinando con una pipeline di segmentazione automatizzata del intero-cervello, mappe spaziali dei punti di cambiamento possono essere ottenute, che rivelano il modello spatiotemporal di progressione di malattia in HD. Ciò è particolarmente importante nella fase di premanifesti di HD quando gli interventi terapeutici possono essere più efficaci.

Nella segmentazione immagine basata su multi-Atlante, segmentazioni di cervello alle più granularità sono forniti per rendere l'analisi volumetrica, flessibile e scalabile a vari studi. Ad esempio, per il morbo di Alzheimer, diverse strutture cerebrali piccole sono di particolare interesse, come l'ippocampo, amigdala o suddivisioni della corteccia temporale; considerando che per la demenza frontotemporale, cervelli sono esaminati a scale relativamente grossolane, come ad esempio l'intera lobi frontali e temporali. Secondo il nostro precedente studio33, può essere compromessa la segmentazione precisione e riproducibilità elevata granularità. Inoltre, la sfida statistica per confronto tra più aumenterebbe maggiore granularità, come mostrato nella Figura 5. Inoltre, una scelta appropriata delle librerie di Atlante, a seconda dei tipi di malattia e fascia di età dello studio, è importante per la segmentazione precisione18,32. L'analisi del punto di svolta richiede un numero relativamente elevato di dati per eseguire l'analisi di regressione, per esempio, n > 50 è di solito necessario basato su esperienza empirica. Interpretazione dei risultati del punto di svolta si basa fortemente sul test statistici, perché il modello produrrà un punto di svolta per qualsiasi serie di dati dinamici, che a volte è insignificante. Abbiamo usato un test di permutazione per valutare se l'aggiunta del cambiamento-punto riduce significativamente l'errore residuo del modello, e abbiamo usato l'operazione bootstrap per mitigare l'influenza dei valori anomali.

Ci possono essere variazioni al modello punto di cambiamento a seconda delle specifiche applicazioni. Ad esempio, l'indice di malattia, che è il Punteggio di CAP per i pazienti con MH, possono essere sostituiti con altre variabili cliniche, o semplicemente di età. Altre covariate possono anche essere inclusi nel modello, ad esempio imaging protocolli23 e altri fattori devono essere contabilizzati. Inoltre, il modello è applicabile ai vari tipi di biomarcatori oltre marcatore volumetrica, compresi altri marcatori imaging (da meccanismi differenti di contrasto come diffusione, perfusione o MRI funzionale) e marcatori senza ricostruzione dell'immagine. Inoltre, la formulazione matematica del modello può essere adattata secondo la ipotesi e ipotesi diverse. Per alcuni esempi, il modello può comportare una regressione lineare della linea di base prima del punto di cambiamento e un'ulteriore regressione lineare che si verifica dopo il punto di svolta, come proposto in riferimento24.

L'analisi proposta punto di svolta nella segmentazione di combinazione basata su Atlante del intero-cervello può avere ampie applicazioni in entrambi gli studi di scienza clinica e di base delle malattie neurodegenerative. Eppure, ci sono limitazioni con le tecniche proposte. I cambiamenti dinamici di biomarcatori potrebbero non essere lineari, e quindi, la componente lineare utilizzato nel modello di cambiamento-punto corrente potrebbe non essere ottimale. Modello lineare generalizzato può potenzialmente essere integrato per gestire situazioni non lineari. In secondo luogo, l'analisi del punto di svolta richiede grande popolazione longitudinale o trasversale, ad esempio i dati di PREDICT-HD multi-center utilizzati in questo studio. Protocolli di acquisizione immagine diversa, da multi-centro studi o studi longitudinali, possono imporre un bias nelle misure di volume. Nostra pipeline di segmentazione di immagini multi-Atlante ha dimostrato di essere relativamente robusto per differenze di protocollo, rispetto agli effetti biologici, quali età e patologia34. Ancora, potrebbe essere necessario rimuovere la differenza di protocollo in anticipo, o per includere l'effetto di protocollo come uno delle covariate nel modello del punto di svolta, come descritto in23. Attualmente, Analisi volumetrica a valle non è incluso nel MRICloud, e gli utenti dovranno estrarre volumi dalle mappe segmentazione o utilizzare il nostro toolbox di Matlab per eseguire l'analisi di multi-granularità volume. Possiamo potenzialmente integrare questa fase di lavorazione in linea nella pipeline di cloud in futuro, se questo viene identificato come una richiesta comune da parte degli utenti.

L'analisi proposta punto di svolta nella segmentazione di combinazione basata su Atlante del intero-cervello può avere ampie applicazioni in entrambi gli studi di scienza clinica e di base delle malattie neurodegenerative.

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Disclosures

Gli autori non hanno nulla a rivelare.

Acknowledgments

Ringraziamo gli investigatori PREDICT-HD, in particolare, il Dr. Hans Johnson e il Dr. Jane S. Pauslen dall'University of Iowa, per la loro generosità nel condividere i dati di MRI e costruttiva discussione sull'analisi dei dati e i risultati.

Questo lavoro è supportato da NIH concede NS098018 R21, P50 NS16375, NS40068, NS086888 R01, NS084957 R01, P41 EB015909, P41 EB015909, R01 EB000975, EB008171 R01 e U01 NS082085.

Materials

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

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Segmentazione del intero-cervello e analisi del punto di svolta di anatomico del cervello MRI — applicazione in premanifesti sulla malattia di Huntington
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Wu, D., Faria, A. V., Younes, L., Ross, C. A., Mori, S., Miller, M. I. Whole-brain Segmentation and Change-point Analysis of Anatomical Brain MRI—Application in Premanifest Huntington's Disease. J. Vis. Exp. (136), e57256, doi:10.3791/57256 (2018).

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