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Behavior

Segmentazione e registrazione dell'infarto cerebrale su risonanza magnetica o TC per la mappatura lesioni-sintomo

Published: September 25, 2019 doi: 10.3791/59653
Automatic Translation
1, 2, 1, 3, 4, Meta VCI Map Consortium, 1
1Department of Neurology and Neurosurgery, UMC Utrecht Brain Center, University Medical Center Utrecht, Utrecht University, 2Image Sciences Institute, University Medical Center Utrecht, 3BrainNow Research Institute, 4Institute for Stroke and Dementia Research, University Hospital, LMU Munich

Summary

Di seguito è riportata un'esercitazione pratica per una pipeline di elaborazione delle immagini standardizzata ad accesso aperto allo scopo di eseguire la mappatura dei sintomi di lesione. Viene fornita una procedura dettagliata per ogni fase di elaborazione, dalla segmentazione infarto manuale sulla TC/RM alla successiva registrazione allo spazio standard, insieme a raccomandazioni pratiche e illustrazioni con casi esemplari.

Abstract

Nella mappatura di lesioni-sintomi (LSM), la funzione cerebrale viene dedotta mettendo in relazione la posizione delle lesioni cerebrali acquisite ai sintomi comportamentali o cognitivi in un gruppo di pazienti. Con i recenti progressi nell'imaging cerebrale e nell'elaborazione delle immagini, LSM è diventato uno strumento popolare nelle neuroscienze cognitive. LSM può fornire informazioni fondamentali sull'architettura funzionale del cervello umano per una varietà di funzioni cognitive e non cognitive. Un passo cruciale nell'esecuzione di studi LSM è la segmentazione delle lesioni sulle scansioni cerebrali di un grande gruppo di pazienti e la registrazione di ogni scansione in uno spazio stereotaxico comune (chiamato anche spazio standard o un modello di cervello standardizzato). Descritto qui è un metodo standardizzato ad accesso aperto per la segmentazione e la registrazione infarto ai fini di LSM, nonché una procedura dettagliata e pratica basata su casi esemplari. Viene fornito un tutorial completo per la segmentazione manuale degli infarti cerebrali sulle scansioni TC e le sequenze di risonanza magnetica DWI o FLAIR, che include criteri per l'identificazione degli infarti e insidie per i diversi tipi di scansione. Il software di registrazione fornisce più schemi di registrazione che possono essere utilizzati per l'elaborazione di dati CT e MRI con parametri di acquisizione eterogenei. Viene fornita un'esercitazione sull'utilizzo di questo software di registrazione e sull'esecuzione di controlli di qualità visiva e correzioni manuali (necessarie in alcuni casi). Questo approccio fornisce ai ricercatori un quadro per l'intero processo di elaborazione delle immagini cerebrali necessario per eseguire uno studio LSM, dalla raccolta dei dati ai controlli di qualità finali dei risultati.

Introduction

La mappatura lesioni-sintomi (LSM), chiamata anche mappatura del comportamento di lesione, è uno strumento importante per studiare l'architettura funzionale del cervello umano1. Negli studi sulle lesioni, la funzione cerebrale viene dedotta e localizzata studiando i pazienti con lesioni cerebrali acquisite. I primi casi di studio che collegano i sintomi neurologici a specifiche posizioni cerebrali eseguite nel XIX secolo hanno già fornito informazioni fondamentali sulle correlazioni anatomiche del linguaggio e su diversi altri processi cognitivi2. Eppure, le correlazioni neuroanatomiche di molti aspetti della cognizione e altre funzioni cerebrali sono rimaste sfuggente. Negli ultimi decenni, il miglioramento dei metodi strutturali di imaging cerebrale e dei progressi tecnici ha permesso studi LSM in vivo su larga scala ad alta risoluzione spaziale (ad esempio, a livello di singoli voxel o specifiche regioni corticali/subcorticali di interesse)1 ,2. Con questi progressi metodologici, LSM è diventato un metodo sempre più popolare nelle neuroscienze cognitive e continua a offrire nuove intuizioni sulla neuroanatomia della cognizione e dei sintomi neurologici3. Un passo cruciale in qualsiasi studio LSM è l'accurata segmentazione delle lesioni e la registrazione a un modello di cervello. Tuttavia, manca un tutorial completo per la pre-elaborazione dei dati di imaging cerebrale ai fini dell'LSM.

A condizione di qui è un tutorial completo per un metodo standardizzato di segmentazione e registrazione delle lesioni. Questo metodo fornisce ai ricercatori una pipeline per l'elaborazione standardizzata delle immagini cerebrali e una panoramica delle potenziali insidie che devono essere evitate. La pipeline di elaborazione delle immagini presentata è stata sviluppata attraverso collaborazioni internazionali4 e fa parte del quadro del consorzio di mappe Meta VCI recentemente fondato, il cui scopo è l'esecuzione di studi multicentrici sulla mappatura delle lesioni-sintomo in danno cognitivo vascolare 5. Questo metodo è stato progettato per elaborare scansioni TC e RM da più fornitori e protocolli di scansione eterogenei per consentire l'elaborazione combinata di set di dati di imaging da fonti diverse. Il software RegLSM richiesto e tutti gli altri software necessari per questo protocollo sono liberamente disponibili ad eccezione di MATLAB, che richiede una licenza. Questa esercitazione si concentra sulla segmentazione e la registrazione degli infarti cerebrali, ma questa pipeline di elaborazione delle immagini può essere utilizzata anche per altre lesioni, ad esempio iperintensità della materia bianca6.

Prima di entrare in uno studio LSM, è necessaria una comprensione di base dei concetti generali e delle insidie. Diverse linee guida dettagliate e una guida per autostoppista sono disponibili1,3,6. Tuttavia, queste recensioni non forniscono un tutorial pratico dettagliato per i passaggi pratici coinvolti nella raccolta e conversione scansioni cerebrali in un formato corretto, segmentando il cervello infarto, e la registrazione delle scansioni a un modello di cervello. Il presente documento fornisce un tale tutorial. I concetti generali di LSM sono forniti nell'introduzione con riferimenti per ulteriori letture sull'argomento.

Scopo generale degli studi di mappatura di lesioni-sintomi

Dal punto di vista della neuropsicologia cognitiva, la lesione cerebrale può essere utilizzata come condizione modello per comprendere meglio le basi neuronali di alcuni processi cognitivi e per ottenere un quadro più completo dell'architettura cognitiva del cervello1 . Questo è un approccio classico in neuropsicologia che è stato applicato per la prima volta negli studi post-mortem nel XIX secolo da pionieri come Broca e Wernicke2. Nell'era dell'imaging cerebrale funzionale, l'approccio alla lesione è rimasto uno strumento cruciale nelle neuroscienze perché fornisce la prova che le lesioni in una specifica regione del cervello interrompono le prestazioni del compito, mentre gli studi di imaging funzionale dimostrano le regioni cerebrali che sono attivata durante le prestazioni dell'attività. Di conseguenza, questi approcci forniscono informazioni complementari1.

Dal punto di vista della neurologia clinica, gli studi LSM possono chiarire la relazione tra la posizione della lesione e il funzionamento cognitivo in pazienti con infarto sintomatico acuto, iperintensità della materia bianca, lacune o altri tipi di lesioni (ad esempio, tumori ). Recenti studi hanno dimostrato che tali lesioni nelle regioni strategiche del cervello sono più rilevanti nello spiegare le prestazioni cognitive rispetto al carico di lesione globale2,5,7,8. Questo approccio ha il potenziale per migliorare la comprensione della fisiopatologia di disturbi complessi (in questo esempio, danno vascolare vascolare) e può fornire opportunità per lo sviluppo di nuovi strumenti diagnostici e prognostici o il trattamento di supporto strategie2.

LSM ha anche applicazioni al di là del campo della cognizione. Infatti, qualsiasi variabile può essere correlata alla posizione di lesione, compresi sintomi clinici, biomarcatori e esito funzionale. Ad esempio, uno studio recente ha determinato posizioni infartiche che erano predittive del risultato funzionale dopo l'ictus ischemico10.

Ossare-based rispetto alla regione di mappatura dei sintomi di lesione basata sugli interessi

Per eseguire la mappatura dei sintomi di lesione, le lesioni devono essere segmentate e registrate in un modello di cervello. Durante la procedura di registrazione, il cervello di ogni paziente è allineato spazialmente (cioè normalizzato o registrato a un modello comune) per correggere le differenze nelle dimensioni del cervello, nella forma e nell'orientamento in modo che ogni voxel nella mappa di lesione rappresenti la stessa anatomica anatomica struttura per tutti i pazienti7. Nello spazio standard, è possibile eseguire diversi tipi di analisi, che sono brevemente riassunti qui.

È possibile eseguire un'analisi di sottrazione di lesioni grezze per mostrare la differenza nella distribuzione delle lesioni nei pazienti con deficit rispetto ai pazienti senza deficit. La mappa di sottrazione risultante mostra le regioni che sono più spesso danneggiate in pazienti con deficit e risparmiate in pazienti senza deficit1. Sebbene un'analisi di sottrazione delle lesioni possa fornire alcune informazioni in correlazioni di una funzione specifica, non fornisce alcuna prova statistica e viene ora utilizzata principalmente quando la dimensione del campione è troppo bassa per fornire una potenza statistica sufficiente per la funzione f.

Nella mappatura dei sintomi di lesione basata su voxel, un'associazione tra la presenza di una lesione e le prestazioni cognitive è determinata a livello di ogni singolo voxel nel cervello (Figura 1). Il vantaggio principale di questo metodo è l'alta risoluzione spaziale. Tradizionalmente, queste analisi sono state eseguite in un approccio di massa univariato, che garantisce la correzione per più test e introduce una distorsione spaziale causata da correlazioni inter-voxel che non sono prese in considerazione1,10 , 11.Gli approcci sviluppati di recente che tengono conto delle correlazioni intervoxel (di solito denominati metodi di mappatura multivariati per lesioni-sintomi, come l'analisi bayesiana13, supportano la regressione vettoriale4, 14, o altri algoritmi di apprendimento automatico15) mostrano risultati promettenti e sembrano migliorare la sensibilità e la specificità dei risultati delle analisi LSM voxel-saggio rispetto ai metodi tradizionali. Un ulteriore miglioramento e convalida dei metodi multivariati per l'LSM voxel-saggio è un processo continuo. La scelta migliore per una specifica mappatura dei sintomi di lesione dipende da molti fattori, tra cui la distribuzione delle lesioni, la variabile di risultato e le ipotesi statistiche sottostanti dei metodi.

Nella mappatura dei sintomi di lesione basata sul ROI, viene determinata un'associazione tra il carico di lesione all'interno di una specifica regione del cervello e le prestazioni cognitive (vedere la figura 1 in Biesbroek et al.2 per un'illustrazione). Il vantaggio principale di questo metodo è che considera il carico di lesione cumulativa all'interno di una struttura anatomica, che in alcuni casi può essere più informativo di una lesione in un singolo voxel. D'altra parte, le analisi basate sul ROI hanno una potenza limitata per rilevare modelli che sono presenti solo in un sottoinsieme di voxel nella regione16. Tradizionalmente, la mappatura dei sintomi di lesione basata sul ROI viene eseguita utilizzando la regressione logistica o lineare. Recentemente sono stati introdotti metodi multivariati che si occupano meglio della collinearità (ad esempio, analisi della rete bayesiana17, supporto alla regressione vettoriale4,18o altri algoritmi di apprendimento automatico19),che possono migliorare la specificità dei risultati degli studi di mappatura della lesione-sintomo.

Selezione del paziente

Negli studi LSM, i pazienti sono di solito selezionati in base a un tipo di lesione specifico (ad esempio, infarti cerebrali o iperintensità di materia bianca) e l'intervallo di tempo tra diagnosi e valutazione neuropsicologica (ad esempio, ictus acuto contro cronico). La progettazione ottimale dello studio dipende dalla domanda di ricerca. Ad esempio, quando si studia l'architettura funzionale del cervello umano, i pazienti colpiti da ictus acuto sono idealmente inclusi perché la riorganizzazione funzionale non si è ancora verificata in questa fase, mentre i pazienti con ictus cronico dovrebbero essere inclusi quando studiano il effetti a lungo termine dell'ictus sulla cognizione. Una descrizione dettagliata delle considerazioni e delle insidie nella selezione del paziente è fornita altrove7.

Pre-elaborazione dell'immagine cerebrale ai fini della mappatura dei sintomi di lesione

La segmentazione e la registrazione accurate delle lesioni a un modello di cervello comune sono passaggi cruciali nella mappatura dei sintomi di lesione. La segmentazione manuale delle lesioni rimane il gold standard per molti tipi di lesioni, compresi gli infarti7. Fornito è un tutorial dettagliato sui criteri per la segmentazione manuale degli infarti sulle scansioni TC, l'imaging ponderato di diffusione (DWI) e le sequenze di risonanza MRI di recupero dell'inversione con attenuazione fluida (FLAIR) sia in fasi acute che croniche. Gli infarti segmentati (ad esempio, le mappe di lesione binaria 3D) devono essere registrati prima di qualsiasi analisi su tutti i argomenti. Questo protocollo utilizza il metodo di registrazione RegLSM, sviluppato in un'impostazione multicentrica4. RegLSM applica algoritmi di registrazione lineari e non lineari basati su elastix20 sia per La TC che per la risonanza magnetica, con un'ulteriore fase di elaborazione TC specificamente progettata per migliorare la qualità di registrazione delle scansioni TC21. Inoltre, RegLSM consente di utilizzare diversi modelli di cervello di destinazione e un (opzionale) passaggio di registrazione intermedio per un modello di CT/MRI specifico per età22. La possibilità di elaborare scansioni TC e RM e la sua personalizzazione per quanto riguarda i modelli cerebrali intermedi e target rende RegLSM uno strumento di elaborazione delle immagini altamente adatto per LSM. L'intero processo di preparazione e segmentazione delle scansioni TC/RM, la registrazione a un modello di cervello e le correzioni manuali (se necessario) sono descritti nella sezione successiva.

Figure 1
Figura 1: Illustrazione schematica del concetto di mappatura dei sintomi di lesione basata su voxel. La parte superiore mostra le fasi di pre-elaborazione dell'immagine del cervello che contrattaccano la lesione (un infarto acuto in questo caso) seguita dalla registrazione a un modello di cervello (il modello MNI-152 in questo caso). Di seguito, una parte della mappa di lesione binaria registrata dello stesso paziente viene mostrata come una griglia 3D, dove ogni cubo rappresenta un voxel. Insieme alle mappe di lesione di altri 99 pazienti, viene generata una mappa di sovrapposizione delle lesioni. Per ogni voxel, viene eseguito un test statistico per determinare l'associazione tra lo stato della lesione e le prestazioni cognitive. Il test del chi quadrato mostrato qui è solo un esempio, qualsiasi test statistico potrebbe essere utilizzato. Tipicamente, centinaia di migliaia di voxel sono testati in tutto il cervello, seguita da una correzione per confronti multipli. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

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Protocol

Questo protocollo segue le linee guida del comitato etico della ricerca umana delle nostre istituzioni.

1. Raccolta di scansioni e dati clinici

  1. Raccogli le scansioni TC o RM cerebrale di pazienti con ictus ischemico. La maggior parte degli scanner salva le scansioni come file DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) che possono essere copiati su un disco rigido o su un server.
    NOT: È possibile utilizzare scansioni da ogni tipo di scanner, protocollo di scansione e forza del campo di risonanza magnetica, purché 1) i requisiti di intervallo di tempo per il tipo di scansione utilizzato (vedere la tabella 1) e 2) non ci siano artefatti che ostacolano una corretta delineazione incerta. Un tutorial dettagliato sul rilevamento di artefatti su TC e RM è fornito altrove23,24. Un esempio di artefatti di movimento comuni in CT è disponibile nella Figura 2e negli esempi di analisi di buona qualità vengono forniti esempi di buona qualità nella sezione dei risultati. Gli infarti possono essere segmentati su scansioni con qualsiasi spessore di sezione e qualsiasi risoluzione dell'immagine in piano. Tuttavia, le sezioni sottili e l'alta risoluzione in piano consentiranno una rappresentazione più accurata dell'infarto al modello del cervello.
  2. Raccogliere le variabili cliniche in un file di dati (ad esempio Excel) creando righe separate per ogni caso e colonne per ogni variabile clinica. Per la segmentazione infarto, includere almeno le variabili data del tratto e della data dell'imaging o una variabile che indica l'intervallo di tempo tra tratto e imaging.
  3. Assicurarsi che siano rispettate le linee guida etiche e le normative in materia di privacy. Assicurarsi che i dati siano anonimi o codificati. Prestare particolare attenzione alla rimozione dei dati del paziente, ad esempio il nome, l'indirizzo e la data di nascita archiviati nei file DICOM come tag. Questi tag possono essere cancellati utilizzando dcm2niix (download gratuito disponibile all'indirizzo )25.

2. Conversione di immagini DICOM in file Nifti

  1. Per convertire le immagini DICOM in file nifti non compressi utilizzando lo strumento dcm2niix, digitare "[percorso cartella di dcm2niix.exe]-dcm2niix %d_%p [percorso cartella dei file dicom]" nel prompt dei comandi. Un esempio del comando con i percorsi delle cartelle inseriti potrebbe essere C:. Questo comando eseguirà l'eseguibile dcm2niix, convertirà le immagini DICOM nella cartella selezionata e salverà i file nifti nella stessa cartella.
    NOT: L'aggiunta %d_%p garantisce che la descrizione della serie e il nome del protocollo vengano inseriti nel nome del file. Ulteriori funzionalità, incluse le opzioni per la conversione batch, sono disponibili nel manuale dcm2niix all'indirizzo . Altri strumenti open source possono essere utilizzati per la conversione di immagini DICOM in file nifti, pure.
  2. Assicurarsi che il nome del tipo di scansione (CT, FLAIR, DWI o altri nomi di sequenza) venga copiato nel nome del file durante la conversione (questa opzione è disponibile in dcm2niix).
  3. Per le scansioni RM, selezionare le sequenze DWI o FLAIR per la segmentazione. In alternativa, è possibile utilizzare qualsiasi altra sequenza strutturale su cui è visibile l'infarto. Vedere la Tabella 1 per le finestre temporali appropriate dopo la corsa in cui è possibile utilizzare CT, DWI o FLAIR per la segmentazione infarto.
  4. Organizzare i file nifti in una comoda struttura di cartelle con una sottocartella per ogni caso (vedere il manuale di RegLSM e supplementari figura 1). Questo manuale può essere scaricato da .
    NOT: Questa struttura di cartelle è un requisito per il software di registrazione RegLSM (vedere la sezione 4). Un aggiornamento di RegLSM, rendendolo compatibili con BIDS (brain imaging data structure26, see ), è attualmente in fase di sviluppo e sarà presto rilasciato.

3. Segmentazione infarto

  1. Osservazioni generali applicabili a tutti i tipi di scansione
    1. Assicurarsi che la persona che esegue e valuta la segmentazione e la registrazione sia accecata alla variabile del risultato (di solito una misura cognitiva) per evitare distorsioni.
    2. Si noti che gli infarti sono in genere segmentati su sezioni trasversali, ma la segmentazione può essere eseguita in qualsiasi orientamento della sezione.
    3. Garantire condizioni di visualizzazione ottimali durante la segmentazione infarto utilizzando uno schermo monitor ad alta risoluzione e una luce ambiente ottimale per fornire un ambiente confortevole. Regolare manualmente il contrasto dell'immagine durante la segmentazione per fornire un contrasto ottimale tra tessuto cerebrale sano. Sii coerente nell'applicare impostazioni simili tra i soggetti.
  2. Segmentazione infarto sulla TC
    1. Verificare innanzitutto se la scansione è stata eseguita almeno 24 h dopo l'insorgenza del sintomo del colpo. Entro 24 h, l'infarto acuto non è o solo parzialmente visibile sulla TC e la scansione non può essere utilizzata per la segmentazione7. Vedere Figura 3 per un'illustrazione.
    2. Aprire il CT nativo utilizzando il software ITK-SNAP (download gratuito disponibile all'indirizzo )27. In ITK-SNAP, fare clic su File : aprire l'immagine principale dal menu a discesa. Fare clic su Sfoglia e selezionare il file per aprire la scansione. Se l'impostazione di contrasto di default fornisce scarso contrasto tra tessuto cerebrale sano e la lesione, regolare le impostazioni di contrasto. A tale scopo, fare clic su Strumenti - Contrasto immagine - Regolazione contrasto.
      NOT: Qualsiasi software open source può anche essere utilizzato.
    3. Se disponibile, aprire una TC eseguita entro 24 h dopo l'insorgenza di sintomi da ictus in un'istanza separata come riferimento per distinguere l'infarto acuto dalle vecchie lesioni ischemiche come lacune, infarti (sub) corticali o iperintensità della materia bianca.
    4. Identificare l'infarto in base alle seguenti caratteristiche. Gli infarti hanno un segnale basso (cioè ipodensa) rispetto al normale tessuto cerebrale.
      1. Nella fase acuta (prime settimane), grandi infarti possono causare effetti di massa con conseguente spostamento dei tessuti circostanti, compressione dei ventricoli, spostamento della linea mediana e cancellazione dei solci. Ci può essere una trasformazione emorragica che è visibile come regioni con segnale alto (cioè iperdens) all'interno dell'infarto.
      2. Nello stadio cronico (da mesi ad anni), l'infarto sarà costituito da un centro cavitato iporato (con una densità simile a quella del liquido cerebrospinale) e un bordo meno ipodensato che rappresenta il tessuto cerebrale danneggiato. Sia il centro cavitato che il bordo degli ipodens devono essere segmentati come infarto. In caso di infarto di grandi dimensioni, ci può essere l'allargamento ex vacuo di solchi o ventricoli adiacenti.
        NOT: Lo spostamento dei tessuti a causa dell'effetto di massa o dell'allargamento delle strutture ex vacuo non deve essere corretto durante la segmentazione (cioè, solo l'estensione completa dell'infarto deve essere segmentata). La correzione per lo spostamento dei tessuti avviene durante la registrazione e le fasi successive.
    5. Segmentare il tessuto cerebrale infarto utilizzando la modalità pennello dalla barra degli strumenti principale (fare clic con il pulsante sinistro del mouse per disegnare, fare clic con il pulsante destro del mouse per cancellare). In alternativa, utilizzare la modalità poligono per posizionare i punti di ancoraggio ai bordi della lesione (questi punti sono collegati automaticamente con le linee) o tenere premuto il pulsante sinistro del mouse mentre si sposta il mouse sui bordi della lesione. Una volta collegati tutti i punti di ancoraggio, fare clic su Accetta per riempire l'area delineata.
    6. Evitare la fase di appannamento, che si riferisce alla fase in cui l'infarto diventa isodensa sulla TC (che co-verifica con infiltrazione del tessuto infarto con fagociti). Ciò si verifica in genere 14-21 giorni dopo l'insorgenza dell'ictus, ma in rari casi può verificarsi anche primadi 28. Durante questo periodo, l'infarto può diventare invisibile o i suoi confini diventano meno chiari, rendendo questa fase inadatta per la segmentazione infarto. Dopo la fase di appannamento, la lesione diventa di nuovo ipodense quando si verificano cavitazione e gliosi. Vedere Figura 4 per due esempi.
    7. Dopo aver terminato la segmentazione, salvarla come file nifti binario nella stessa cartella della scansione facendo clic su segmentazione , salva immagine di segmentazione dal menu a discesa, quindi salvare la segmentazione assegnandole esattamente lo stesso nome della scansione segmentata, con l'estensione di .lesion (ad esempio, se la scansione è stata salvata come "ID001. CT.nii" salva la segmentazione come "ID001. CT.lesion.nii").
  3. Segmentazione infarto su DWI
    1. Verificare innanzitutto se il DWI è stato eseguito entro 7 giorni dall'inizio della corsa. Gli infarti sono visibili su DWI entro diverse ore dall'inizio del tratto e la loro visibilità su DWI diminuisce gradualmente dopo circa 7 giorni (vedi paragrafo 2 nella discussione per maggiori dettagli).
    2. Aprire il DWI in ITK-SNAP (come fatto nel passaggio 3.2.2).
      NOT: Una sequenza DWI genera almeno due immagini per la maggior parte dei protocolli di scansione, una con un valore b 0, che è un'immagine standard con ponderata T2, e una con un valore b più alto, ovvero la scansione che cattura le proprietà di diffusione effettive del tessuto. Più alto è il valore b, più forti sono gli effetti di diffusione. Per il rilevamento ipermamiche del tratto, viene spesso utilizzato un valore b di circa 1000 s/mm2, in quanto ciò fornisce un buon rapporto contrasto/rumore nella maggior parte dei casi29. L'immagine con un valore b elevato viene utilizzata per la segmentazione infata.
    3. Aprire la sequenza di coefficiente di diffusione apparente (ADC) in un'istanza separata di ITK-SNAP come riferimento.
    4. Identificare e annotare il tessuto cerebrale infarto in base al segnale alto (cioè iperintenso) su DWI e segnale basso (cioè ipointenso) sull'ADC (vedere Figura 5). I valori ADC nell'infarto aumentano gradualmente fino a quando ADC non normalizza in media 1 settimana dopo il colpo30, ma in alcuni casi, l'ADC può già essere (quasi) normalizzato dopo diversi giorni se c'è molto edema vasogenico.
      NOT: Nelle immagini DWI con bassi valori b, le lesioni cerebrali con un segnale T2 elevato intrinseco (come le iperintensità della materia bianca) possono anche apparire iperintense. Questo fenomeno è chiamato T2 shine-through31. Tuttavia, con l'aumento dei valori b, questo fenomeno diventa meno rilevante, poiché il segnale sull'immagine DWI riflette più fortemente le proprietà di diffusione invece del segnale T2 intrinseco. Con i moderni protocolli di scansione DWI (di solito con b-value - 1000 o superiore), gli effetti shine-through T2 sono limitati32.
    5. Non confondere un segnale DWI elevato vicino alle interfacce tra aria e tessuto o osso, che sono un artefatto comunemente osservato, per un infarto. Vedere la Figura 5.
    6. Salvare l'annotazione come file nifti binario, assegnandole esattamente lo stesso nome della scansione segmentata, con l'estensione di .lesion (come fatto nel passaggio 3.2.7).
  4. Segmentazione infarto su FLAIR
    1. In primo luogo, controllare se la scansione è stata eseguita >48 h dopo l'insorgenza del sintomo del tratto. Nella fase iperacuta, l'infarto di solito non è visibile sulla sequenza FLAIR o i confini esatti dell'infarto non sono chiari31 (vedere Figura 6).
    2. Aprire il FLAIR in ITK-SNAP nello stesso modo come fatto nel passaggio 3.2.2.
    3. Aprire il T1 un'istanza separata di ITK-SNAP per riferimento, se disponibile.
    4. Identificare e segmentare il tessuto cerebrale infarto in base alle seguenti caratteristiche.
      1. Nella fase acuta (prime settimane), l'infarto è visibile come una lesione iperintensa più o meno omogenea, con o senza apparente gonfiore ed effetto di massa (Figura 5).
      2. Nella fase cronica (da mesi ad anni), l'infarto è cavitato, il che significa che il centro diventa ipo- o isointenso su FLAIR. Questa cavità può essere identificata con maggiore precisione sul T1. Nella maggior parte dei casi, il centro cavitato è circondato da un bordo iperintenso sul FLAIR, che rappresenta la gliosi. 33.
        NOT: Tuttavia, c'è una notevole quantità di variazione nel grado di cavitazione e gliosi degli infarti cronici. Segmentare sia la cavità che il bordo iperintenso come infarti (vedere il passaggio 3.2.5). Una lesione iperintensa FLAIR non è sempre un infarto. Nella fase acuta, piccoli infarti subcorticali possono essere facilmente distinti dalle iperintensità della materia bianca o da altre lesioni croniche come le lacune di presunta origine vascolare quando è disponibile un DWI (vedi Figura 5). Nella fase cronica, può essere più difficile. Cfr. paragrafo 3 della discussione per ulteriori informazioni su come discriminare questi tipi di lesione nella fase cronica.
    5. Salvare l'annotazione come file nifti binario, assegnandole esattamente lo stesso nome della scansione segmentata, con l'estensione di .lesion (come fatto nel passaggio 3.2.7).
Tipo di scansione Finestra temporale dopo il tratto Proprietà infarto Scansione di riferimento Insidie
Ct >24 h Acuta: ipodense - - Fase di fogging
Caratteristica cronica: cavità di ipodensazione con CSF e bordo meno ipodense - Trasformazione emorragica
Dwi <7 giorni Iperintensa ADC: tipicamente ipointensa - T2 shinethrough
- Segnale DWI elevato vicino alle interfacce tra aria e osso/tessuto
talento >48 h Acuta: iperintensa Acuta: DWI/ADC, T1 (isointensa o ipointensa) - Iperintensità della materia bianca
Cronico: ipointensa o isointensa (cavità), cerchio iperintenso Cronico: T1 (cavità ipointensa con caratteristiche CSF). - Lacune

Tabella 1: Riepilogo dei criteri per la segmentazione infarto per diversi tipi di scansione.

4. Registrazione allo spazio standard

  1. Scaricare RegLSM da 4. Utilizzare questo strumento per elaborare le scansioni TC e qualsiasi tipo di sequenza di risonanza magnetica. La procedura di registrazione è illustrata nella figura 7.
    NOT: Le funzioni opzionali di RegLSM includono la registrazione a un modello di TC/RM intermedio che assomiglia più alle scansioni dei pazienti più anziani con atrofia cerebrale22. Per impostazione predefinita, la TAC e la risonanza magnetica sono registrate nel modello MNI-15234, ma questo può essere sostituito da altri modelli se questo si adatta meglio allo studio. Diversi schemi di registrazione sono illustrati nella Figura 7. Per questo passaggio è possibile utilizzare anche altri strumenti di registrazione open source.
  2. Controllare 1) se i file nifti non sono compressi, 2) che il nome del file della scansione segmentata contiene il termine CT, FLAIR o DWI e 3) che il nome file dell'annotazione di lesione contiene lo stesso termine con un'aggiunta ".lesion". Se questi primi tre passaggi vengono seguiti, i dati sono completamente preparati per la registrazione e non è necessario modificare nulla.
  3. Aprire MATLAB (versione 2015a o successiva), impostare la cartella corrente su RegLSM (questa cartella può essere scaricata da 35 (versione 12 o successiva, download gratuito all'indirizzo ) digitando addpath SPM. Successivamente, digitare RegLSM per aprire la GUI.
  4. Selezionare la modalità di test nel menu a discesa di registrazione per eseguire la registrazione per un singolo caso. Nel pannello della modalità di test, selezionare la scansione (CT, FLAIR o DWI), l'annotazione e, facoltativamente, il T1, utilizzando il pulsante apri immagine. Selezionare lo schema di registrazione: CT, FLAIR con o senza T1, DWI con o senza T1.
  5. In alternativa, selezionare la modalità batch per registrare le scansioni di tutti i case nella cartella selezionata in modalità batch.
  6. Assicurarsi che RegLSM salvi i parametri di registrazione risultanti e le scansioni registrate (inclusi i passaggi intermedi) e la mappa delle lesioni registrata nelle sottocartelle generate automaticamente. Durante questo processo, le scansioni registrate e le mappe di lesione vengono ricampionate in modo da corrispondere alla risoluzione (isotropico 1 mm3 voxel) e all'angolazione del modello MNI-152.

5. Rivedere i risultati della registrazione

  1. Selezionare i risultati del controllo delle opzioni nella GUI regLSM e passare alla cartella principale con i risultati della registrazione. La GUI selezionerà automaticamente la scansione registrata con la mappa di lesione registrata e il modello MNI-152 con la mappa di lesione registrata negli orientamenti trasversali, sagittali e coronali (vedere Figura 8).
  2. Scorrere la scansione registrata e utilizzare il mirino per verificare l'allineamento della scansione registrata e del modello MNI-152. Prestare particolare attenzione all'allineamento di punti di riferimento anatomici riconoscibili come i gangli basali, ventricoli e teschio.
  3. Contrassegnare tutte le registrazioni non riuscite in una colonna separata nel file di dati (effettuata nel passaggio 1.2) per la successiva correzione manuale nella sezione 6.
    NOT: Errori comuni nella registrazione sono allineamento imperfetto a causa dell'effetto di massa causato dalla lesione nella fase acuta, o ex vacuo allargamento dei ventricoli nella fase cronica. Vedere Figura 3 e Figura 5 per esempi di tale disallineamento. Un altro errore comune è un disallineamento del tetorio cerebelli, nel qual caso un infarto occipitale può sovrapporsi al cervelletto nel modello. Il disallineamento dei tessuti che non vengono lesionati non è un problema quando solo le mappe di lesione binarie vengono utilizzate nelle successive analisi di mappatura lesioni-sintomo. In questi casi, solo le lesioni devono essere perfettamente allineate.

6. Correggere manualmente gli errori di registrazione

  1. Per le mappe di lesione che necessitano di correzione, aprire il modello MNI-152 T1 in ITK-SNAP e selezionare dal menu di segmentazione . segmentazione aperta - mappa di lesione registrata, che ora è sovrapposta al modello.
  2. Aprire la scansione del cervello registrata in un'istanza separata di ITK-SNAP come riferimento.
  3. Correggere la mappa di lesione registrata in ITK-SNAP per qualsiasi tipo di disallineamento menzionato nel passaggio 5.3 utilizzando la funzione pennello per aggiungere voxel (clic sinistro) o rimuovere i voxel (clic destro). Confrontare attentamente la mappa di scansione e lesione sovrapposta registrata (vedere il passaggio 5.2) con il modello MNI-152 e la mappa delle lesioni sovrapposte in ITK-SNAP (vedere il passaggio 6.1) per identificare le aree di disallineamento. Vedere Figura 3 e Figura 5.
  4. Dopo aver corretto manualmente la mappa di lesione nello spazio MNI, eseguire un controllo finale confrontando la scansione nativa segmentata del paziente con la mappa di lesione corretta nello spazio MNI (ad esempio, i risultati del passaggio 6.3). Assicurarsi che la mappa di lesione corretta nello spazio MNI ora rappresenti con precisione l'infarto nello spazio nativo. Prestare particolare attenzione ai punti di riferimento riconoscibili come gangli basali, ventricoli e cranio (simile al passaggio 5.2).
  5. Salvare la mappa di lesione corretta nello spazio MNI come file nifti binario nella stessa cartella della mappa di lesione non corretta nello spazio MNI-152, assegnandole lo stesso nome della mappa di lesione non corretta, con l'estensione .corrected.

7. Preparazione dei dati per la mappatura dei sintomi di lesione

  1. Rinominare tutte le mappe di lesione. Per impostazione predefinita, RegLSM ha salvato le mappe di lesione in una sottocartella con il nome file "risultati". Includere l'ID oggetto nel nome del file. In caso di correzione manuale, assicurarsi di selezionare e rinominare il file corretto.
  2. Copiare tutte le mappe di lesione in un'unica cartella.
  3. Eseguire un controllo di integrità dei dati selezionando e controllando in modo casuale diverse mappe di lesione in ITK-SNAP e confrontarle con le scansioni native per escludere errori sistematici nell'elaborazione dei dati, ad esempio il capovolgimento da sinistra a destra.
  4. Utilizzare MRIcron per eseguire un altro controllo di integrità dei dati creando un'immagine di sovrapposizione delle lesioni per verificare se non si trovano lesioni al di fuori del modello di cervello. Fare questo selezionando il menu a discesa di disegno statistiche - creano immagini sovrapposte.
    NOT: La mappa di sovrapposizione delle lesioni risultante può essere proiettata sul modello MNI-152 e ispezionata utilizzando, ad esempio, MRIcron o ITK-SNAP.
  5. Le mappe di lesione sono ora pronte per essere utilizzate per la mappatura dei sintomi di lesione basata su voxel o per il calcolo dei volumi infarto all'interno di specifiche regioni di interesse utilizzando un atlante registrato nello stesso spazio standard delle mappe di lesione (in questo caso, mNI-152 che molti atlanti sono disponibili, solo alcuni dei quali sono citati sotto36,37,38).

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Representative Results

Esempi di segmentazioni infarto del cervello sulle immagini CT (Figura 3), DWI (Figura 5) e FLAIR ( Figura6) e la successiva registrazione al modello MNI-152 sono forniti qui. I risultati della registrazione illustrati nella Figura 3B e nella Figura 5C non sono stati del tutto riusciti, in quanto vi è stato un disallineamento vicino al corno frontale del ventricolo. Le mappe di lesione registrate di queste registrazioni non riuscite sono state corrette manualmente, i cui risultati sono riportati nelle cifre. Dopo questa correzione manuale, le mappe di lesione di ciascuno di questi tre casi esemplari sono una rappresentazione accurata degli infarti nello spazio nativo e le mappe di lesione sono pronte per essere utilizzate per la successiva mappatura dei sintomi di lesione. Figura 6C mostra un esempio di un risultato di registrazione adeguato che non richiede alcuna correzione manuale.

Queste cifre evidenziano anche diverse potenziali insidie nella segmentazione dell'infarto cerebrale su ciascuna di queste modalità di scansione. Figura 2 mostra un esempio di artefatti di movimento su una TAC, nel qual caso il paziente deve essere escluso dagli studi LSM. Figura 4 mostra un esempio di fogging su una scansione TC, che in genere si verifica 14-21 giorni dopo la corsa, che porta ad una sottovalutazione della dimensione infarto. Le scansioni TC effettuate in questo intervallo di tempo non devono quindi essere utilizzate per la mappatura dei sintomi di lesione. Figura 7 Mostra i risultati di tre schemi tipici di registrazione delle immagini cerebrali generati utilizzando il software RegLSM. Figura 8 Mostra i risultati della registrazione di un'immagine DWI al modello MNI-152 T1 nel visualizzatore risultati registrazione RegLSM.

Questi risultati illustrano l'intero processo di segmentazione infarto su TC e RM, la registrazione allo spazio standard, i successivi controlli di qualità e, se necessario, la correzione manuale dei risultati della registrazione. Le mappe di lesione risultanti sono pronte per essere utilizzate nella mappatura dei sintomi di lesione basata sugli interessi.

Figure 2
Figura 2 : Esempio di artefatti di movimento su una TAC, che si presenta come ombreggiatura, striature e sfocatura nell'immagine. Vengono visualizzate due diverse sezioni di una singola scansione TC. Alcuni esempi di striature e sfumature nell'immagine sono indicati da frecce. In questo caso, un infarto con un componente emorragico nell'emisfero cerebellare destro è chiaramente visibile, ma una precisa delineazione del bordo anteriore e mediale della lesione è difficile a causa di questi artefatti. Questa scansione non deve quindi essere utilizzata per LSM. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figure 3
Figura 3 : segmentazione e registrazione di un infarto su una TAC. (A) la TC è in tre punti di riferimento per un singolo paziente. La CT <24 h non può essere utilizzata per la segmentazione perché l'infarto non è ancora visibile anche se le mappe di CT-perfusione mostrano l'ischemia in una grande regione frontale destra. Leggende alle mappe di CT-perfusione: flusso sanguigno cerebrale (CBF in mL/100 g/min) compreso tra 0 (blu scuro) e 200 (rosso) e tempo medio di transito (MTT in s) che va da 0 (rosso) a blu scuro (20). La TAC del giorno 6 mostra gonfiore del tessuto cerebrale infarto, con lievi spostamenti in linea mediana e trasformazione emorragica visibile come una regione con una maggiore densità all'interno dell'infarto. La TAC dopo 4 mesi mostra la perdita di tessuto cerebrale con allargamento ex vacuo di ventricoli e solchi nelle vicinanze. La registrazione dovrà compensare il conseguente spostamento di strutture adiacenti. (B) Risultato della registrazione al modello MNI-152. L'algoritmo di registrazione non compensato sufficientemente per il turno della linea mediana e la compressione del ventricolo sinistro, che richiedeva una correzione manuale (mostrata a destra). Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figure 4
Figura 4 : Esempi dell'effetto di appannamento sull'imaging CT. Le scansioni a tre diversi orari sono mostrate per due pazienti diversi per illustrare perché una TAC effettuata nella fase di fogging (cioè 14-21 giorni dopo l'ictus) dovrebbe essere evitata. (A) Per il paziente 1, la TAC eseguita 24 h dopo l'inizio dell'ictus mostra un infarto ben delimitato nel lobo frontale sinistro. 20 giorni dopo l'inizio del ictus, l'infarto non è ben delimitato e l'utilizzo di questa scansione per la segmentazione comporterebbe la sottovalutazione della dimensione infarto. La risonanza magnetica di follow-up (3 anni dopo) mostra che la TAC dopo 24 h era una rappresentazione accurata della dimensione dell'infarto, mentre la TAC al giorno 20 non lo era. (B) Per il paziente 2, la TAC entro 24 h mostra sottili segni precoci di ischemia con perdita di differenziazione della materia grigio-bianca e gonfiore diffuso nelle giuste regioni temporali e insulari. La TAC al giorno 4 mostra un infarto ben delimitato. Sulla TAC del giorno 18, gran parte della regione infami di ipodense è diventata isodensa, il che comporterebbe una sottosegmentazione dell'infarto. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figure 5
Figura 5 : segmentazione e registrazione di un infarto su una sequenza di RMD. La risonanza magnetica ha eseguito 12 h dopo l'inizio della corsa. (A) la lesione ischemica acuta è iperintensa sulla sequenza d'InWI (valore b - 1000) e ipointensa sull'ADC, indicando una diffusione limitata a causa dell'edema citotossico. L'infarto è segmentato sull'immagine DWI. Va notato che c'è un sottile aumento del segnale sul FLAIR, ma questo non è sufficientemente chiaro per consentire la segmentazione delle lesioni in questo momento. (B) L'ellisse tratteggiata mostra artefatti vicini alle configurazioni dell'aria ossea sul DWI (immagine superiore) e ADC (immagine inferiore). (C) Confronto tra la sequenza DWI registrata (immagine a sinistra; stessa scansione come mostrato nei pannelli A e B)e il corrispondente infarto registrato con il modello MNI-152 (immagine centrale). Si noti il lieve errore alla testa del nucleo caudato destro, dove i ventricoli non sono perfettamente allineati. Ciò ha richiesto una correzione manuale della segmentazione nello spazio standard (mostrato a destra). Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figure 6
Figura 6 : Segmentazione e registrazione di un infarto su una sequenza MRI FLAIR. Le scansioni RM sono state eseguite in due diversi momenti dopo l'ictus per un singolo paziente. (A) Nelle scansioni MRI del terzo giorno l'infarto acuto lacunar (indicato con frecce bianche) può essere distinto in modo affidabile dalle lesioni iperintense croniche, come le iperintensità della materia bianca (indicate con cerchi tratteggiati), perché solo gli infarti acuti mostrare la restrizione di diffusione sul DWI. Va notato che in questo momento, il DWI può essere utilizzato anche per la segmentazione. (B) A 7 mesi, il DWI non è più utile per distinguere l'infarto dalle iperintensità della materia bianca. Invece, il T1 dovrebbe essere utilizzato per identificare l'infarto in base alla presenza di una cavità cerebrospinale riempita di liquido che ha un segnale basso su T1 (e segnale alto su ADC). In questa fase cronica, sia la cavità che il segnale iperintenso circostante su FLAIR devono essere segmentati come infarto. (C) Ciò indica i risultati della registrazione del FLAIR il giorno 3, che è adeguato e non richiede alcuna correzione manuale. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figure 7
Figura 7 : Panoramica dei sistemi di registrazione utilizzati di frequente implementati in RegLSM. L'uso di modelli intermedi che forniscono una migliore corrispondenza con il paziente rispetto al modello di destinazione è facoltativo. Questo è di particolare importanza quando una TAC è registrata a un modello di risonanza magnetica (vedi paziente 1). Durante la segmentazione su FLAIR o DWI, la scansione segmentata può essere registrata in modo co-registrato in un'immagine T1 nativa (vedere il paziente 2), se disponibile o direttamente registrata al modello T1 (paziente 3). Sono disponibili anche altre alternative, come spiegato nelle sezioni pertinenti della discussione. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figure 8
Figura 8 : visualizzatore dei risultati di registrazione implementato in RegLSM. I tre pannelli a sinistra mostrano il modello MNI-152 su tre piani (trasversale, sagittale, coronale), e i tre pannelli di destra mostrano un'immagine DWI registrata su tre piani. Il mirino aiuta può essere utilizzato per verificare se le strutture anatomiche sono accuratamente allineate. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figura supplementare 1: Struttura di cartelle tipica durante l'elaborazione di un'immagine per LSM. La prima sottocartella per l'oggetto ID002 contiene tre scansioni native in formato nifti (FLAIR, T1 e T2, in casella rossa) e la segmentazione della sequenza FLAIR (nella casella blu). Le tre sottocartelle vengono create durante il processo di registrazione da RegLSM. La sottocartella to_MNI contiene la scansione segmentata registrata (in questo caso il FLAIR, in casella verde). La sottocartella successiva contiene la mappa di lesione registrata nello spazio standard (casella viola). Da notare che RegLSM sarà reso compatibile con BIDS nel prossimo aggiornamento. Clicca qui per scaricare questa figura.

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Discussion

LSM è un potente strumento per studiare l'architettura funzionale del cervello umano. Un passo cruciale in qualsiasi studio di mappatura delle lesioni-sintomi è la pre-elaborazione dei dati di imaging, la segmentazione della lesione e la registrazione a un modello di cervello. In questo caso, segnaliamo una pipeline standardizzata per la segmentazione delle lesioni e la registrazione allo scopo di la mappatura dei sintomi di lesione. Questo metodo può essere eseguito con strumenti di elaborazione delle immagini liberamente disponibili, può essere utilizzato per elaborare scansioni TC e RM strutturale e copre l'intero processo di preparazione dei dati di imaging per l'analisi di mappatura di lesioni-sintomi.

Il primo passo importante nell'elaborazione dei dati di imaging cerebrale per la mappatura delle lesioni-sintomo è la segmentazione delle lesioni. Questo protocollo fornisce un tutorial dettagliato che include i criteri per la delineazione infarto, diversi esempi e insidie per facilitare la segmentazione accurata e riproducibile. Come indicato nel protocollo e riepilogato nella tabella 1,ogni tipo di scansione ha un intervallo di tempo specifico in cui può essere utilizzato per la segmentazione incerta. Gli infarti sono visibili su DWI entro diverse ore dall'esordio dell'ictus poiché iperintensa su DWI e ipointensa su ADC (riflettendo la diffusione limitata dell'acqua a causa di edema citotossico), mentre altre sequenze di risonanza magnetica, tra cui FLAIR, (e scansioni TC) non sono abbastanza sensibili per rilevare in modo affidabile gli infarti entro 48 h39. Dopo la prima settimana, l'immagine ADC diventa isointensa ed eventualmente iperintensa come l'edema vasogenico si sviluppa30, mentre il DWI di solito rimane iperintensa per diverse settimane31,39,40. Si consiglia quindi di utilizzare DWI solo entro 7 giorni e di utilizzare la sequenza FLAIR dopo 7 giorni.

Come notato nel passaggio 3.4, una lesione iperintensa FLAIR non è sempre un infarto. Le iperintensità della materia bianca e altre lesioni croniche possono assomigliare a un infarto subcorticale su una sequenza FLAIR. Nella fase acuta, piccoli infarti subcorticali possono essere facilmente distinti dalle iperintensità della materia bianca o da altre lesioni croniche come le lacune di presunta origine vascolare quando è disponibile un DWI, come indicato nel protocollo (vedi Figura 5). Nella fase cronica, la sequenza T1 deve essere attentamente esaminata per cercare piccole cavità (di almeno 3 mm) all'interno di una lesione, indicando che la lesione non è un'iperintensità della materia bianca (vedere Figura 6). Le cavità di <3 mm, in particolare quando sono di forma allungata, all'interno di una lesione iperintensa FLAIR hanno maggiori probabilità di essere uno spazio perivascolare rispetto a un infarto e non devono essere segmentate come infarti33. Se una lesione cavitata cronica si adatta ai criteri di una lacuna (cioè, la cavità è di 3-15 mm)33, può ancora essere difficile garantire che questo sia in realtà l'infarto sintomatico, perché le lacune possono verificarsi in individui senza sintomi neurologici palesi, e alcuni individui hanno più lacune41. Aiuta a conoscere il fenotipo dell'ictus clinico in questi casi per garantire che l'infarto si trovi in una struttura che si adatta ai sintomi iniziali dell'ictus. Quando c'è dubbio che una lacuna corrisponda ai sintomi dell'ictus, è meglio escludere il paziente.

Ci sono diverse considerazioni per quanto riguarda l'identificazione accurata infarto che devono essere presi in considerazione. Il primo riguarda l'affidabilità delle scansioni nel rilevamento di infarti cerebrali. Nei pazienti con ictus ischemico minore con piccoli infarti, la dimensione dell'infarto finale sul follow-up FLAIR è spesso più piccola della lesione DWI iniziale42. In grandi infarti (corticali), vi sono notevoli prove che la lesione DWI nella fase iperacuta (<24 h) rappresenta accuratamente il nucleo infarto (cioè rappresenta un danno irreversibile), anche quando l'imaging DWI viene eseguito prima della terapia di riperfusione 43 (di cine) , 44.Tuttavia, in alcuni casi, la lesione DWI osservata entro 24 h è una sottorappresentazione della dimensione finale dell'infarto, perché la penombra (tessuto cerebrale ipoperfuso ma potenzialmente recuperabile) non è visibile come lesione DWI, ma può ancora progredire fino a formare parte dell'infarto finale43 (in particolare se la terapia di riperfusione non viene eseguita in pazienti con grandi occlusioni arteriose).

Un altro problema con l'utilizzo di DWI entro 24 h è che le lesioni DWI sono in una certa misura dinamico e possono mostrare inversione dopo la terapia di riperinfusione. Tuttavia, le scansioni di follow-up hanno mostrato che questa inversione era transitoria e che la lesione DWI iniziale rappresentava accuratamente il nucleo infarto. Tuttavia, ciò indica che la DWI eseguita diverse ore dopo la terapia di riperfusione potrebbe comportare un'ulteriore sottovalutazione della dimensione in farctfinale 43. Questa potenziale sottostima della dimensione finale dell'infarto è un'importante limitazione dell'utilizzo di DWI eseguita entro 24 h dopo l'esordio dell'ictus negli studi di mappatura di lesioni-sintomo. Tuttavia, va notato che ci sono limitazioni all'utilizzo di altri protocolli di scansione pure. Prima di tutto, le scansioni di qualsiasi modalità che vengono eseguite >24 h dopo l'ictus possono mostrare effetto di massa a causa del gonfiore dell'infarto nella fase acuta, e l'allargamento ex vacuo di ventricoli, allargamento solco, e lo spostamento delle strutture circostanti nella cronica fase7. Questo spostamento deve essere corretto dall'algoritmo di registrazione e, se necessario, una correzione manuale deve essere eseguita da un revisore esperto. Tuttavia, entrambe le condizioni possono influire sull'accuratezza della traduzione della regione infartuata nello spazio standard, anche quando vengono eseguiti rigorosi controlli di qualità.

Da notare, DWI nella fase iperacuta non soffre di questa limitazione, dal momento che non vi è alcun effetto di massa significativo entro 24 h. Alla luce di queste limitazioni specifiche del tipo di scanner, è necessario prendere in considerazione l'ottenimento di un set di dati omogeneo durante la progettazione di uno studio di mappatura dei sintomi di lesione, utilizzando un singolo tipo di scansione in un momento standardizzato. Tuttavia, questo introdurrà un pregiudizio sistematico nell'inclusione dei pazienti, poiché nella maggior parte delle cliniche, i pazienti colpiti da ictus che subiscono la risonanza magnetica sono diversi (cioè, hanno spesso infarti più piccoli e sintomi meno isolati) rispetto ai pazienti sottoposti a TC. Di conseguenza, l'esclusione sistematica dei pazienti con una specifica modalità di imaging limiterà la variabilità nella distribuzione delle lesioni, che a sua volta ha un impatto negativo sulla validità dei risultati di mappatura delle lesioni-sintomo45.

Infine, una limitazione di tutte le modalità di imaging strutturale è che non catturano la presenza di perfusione diminuita intorno all'infarto, anche se la perfusione anomala nelle regioni cerebrali che appaiono normali sull'imaging strutturale può interferire con il cervello funzione7,46. In sintesi, la TC e diverse sequenze di risonanza magnetica strutturale possono essere utilizzate per segmentare gli infarti ai fini della mappatura dei sintomi di lesione, a condizione che vengano seguiti i tempi e i criteri appropriati per il rilevamento delle lesioni e i risultati della registrazione siano attentamente controllati. L'assunzione di limitazioni specifiche del tipo di scanner e di tempo specifici per le finestre è fondamentale per la progettazione e l'interpretazione degli studi di mappatura dei sintomi di lesione.

Un problema importante in qualsiasi metodo di segmentazione delle lesioni è valutarne la riproducibilità. Un addestramento adeguato e la conoscenza dell'anatomia cerebrale sono fondamentali per distinguere le lesioni dalle normali strutture anatomiche e dalle varianti anatomiche. Inoltre, si raccomanda una valutazione della riproducibilità tra inter e intra-osservatore prima di eseguire segmentazioni infarto ai fini della mappatura dei sintomi di lesione. In precedenza abbiamo dimostrato un elevato accordo tra osservatori per il protocollo di segmentazione infarto manuale sulle scansioni TC sia nel punto acuto [Mean Dice Similarity Coefficient (DSC) 0,77; SD 0.11] e cronico (DSC 0.76; SD 0.16), nonché un elevato accordo intra-osservatore (DSC 0,90, SD 0,05 in fase acuta; DSC 0.89, SD 0.06 in fase cronica)16. L'accordo inter-osservatore per la segmentazione dell'infarto su DWI e FLAIR è noto anche per essere alto47.

La limitazione principale del metodo qui descritto è che la segmentazione manuale, i controlli di qualità e le correzioni manuali richiedono molto tempo. Gli strumenti di segmentazione infarto completamente automatizzati in grado di elaborare scansioni TC e RM con diversi protocolli di scansione in modo affidabile sono carenti7,47. Gli strumenti automatizzati di segmentazione dell'infarto ottimizzati per protocolli di scansione specifici forniscono risultati promettenti (ad esempio, per dWI dove il contrasto tra tessuto cerebrale infartuoso e normale è molto elevato48),e ulteriori miglioramenti sono suscettibili di essere fatti nel prossimo futuro. I metodi semi-automatici possono ridurre il tempo necessario per la segmentazione degli infarti, ma richiedono anche un esperto per garantire una classificazione accurata delle lesioni47. Questo controllo di qualità è fondamentale, perché anche alcune segmentazioni infarto fallite possono ridurre significativamente la validità dei risultati di mappatura lesioni-sintomo. Così, segmentazione infarto manuale rimane il gold standard7.

Il secondo passo importante nell'elaborazione dei dati di imaging cerebrale per la mappatura delle lesioni-sintomo è la registrazione delle mappe di lesione a un modello di cervello. RegLSM fornisce più schemi di registrazione convalidati. Per le scansioni TC, l'equalizzazione dell'istogramma viene eseguita per migliorare il contrasto dei tessuti molli21e viene eseguito un passaggio di registrazione intermedio a un modello CT22 per ottimizzare la qualità di registrazione. Per le scansioni RM, la scansione su cui è stata eseguita la segmentazione viene registrata nella sequenza T1 corrispondente, se disponibile, utilizzando la registrazione lineare. Successivamente, il T1 nativo viene registrato in un modello T122 specifico per età intermedio o direttamente al modello T134 di destinazione utilizzando la registrazione lineare e non lineare20. I modelli intermedi, sia CT che T1, sono stati allineati con il modello T1 di destinazione utilizzando una registrazione lineare e non lineare che è stata ottimizzata e verificata manualmente. Quando viene utilizzato il modello intermedio, questa trasformazione precalcolata viene aggiunta come passaggio di trasformazione finale.

Quando non è disponibile alcun T1, la scansione su cui è stata eseguita la segmentazione (di solito un FLAIR o DWI) può essere registrata direttamente al modello T1 di destinazione utilizzando una registrazione lineare e non lineare20. Per le immagini DWI, viene creata una maschera del tessuto cerebrale utilizzando la segmentazione unificata implementata in SPM35,per guidare la registrazione lineare dopo la quale una registrazione non lineare completa la procedura. Gli schemi di registrazione in RegLSM sono altamente personalizzabili e il modello MNI-152 T1 comunemente usato e il modello intermedio possono essere sostituiti da qualsiasi modello che possa fornire una migliore corrispondenza con la scansione segmentata. Una possibilità interessante sarebbe lo sviluppo di modelli di cervello FLAIR e DWI che forniscono una migliore corrispondenza con i singoli pazienti colpiti da ictus. Una limitazione del metodo di registrazione descritto è che la registrazione non riesce in alcuni casi, il che significa che è necessaria un'ispezione visiva dei risultati della registrazione per tutti i pazienti, seguita da una correzione manuale in alcuni casi. Il numero di casi che richiedono una correzione manuale varia in base al sottotipo di tratto. Nella nostra esperienza precedente, sono necessarie correzioni manuali fino a un terzo dei grandi infarti cerebrali49,50,51 ma solo il 13% dei pazienti con piccoli infarti lacunari4. La maggior parte delle registrazioni non riuscite è causata da distorsioni anatomiche dovute alla lesione (come discusso in precedenza), che è particolarmente probabile che si verifichi nei casi di grandi infarti con grave gonfiore o ampliamento ex vacuo delle strutture circostanti. La correzione manuale di questi disallineamenti richiede molto tempo ma è fondamentale prima di eseguire analisi di mappatura dei sintomi di lesione. Il numero di casi che richiedono una correzione manuale è inferiore quando si studiano iperintensità di materia bianca rispetto agli infarti, probabilmente perché queste lesioni non causano distorsioni anatomiche significative. Nel nostro recente studio sulla mappatura dei sintomi di lesione in pazienti con iperintensità di materia bianca, solo il 3% era di qualità insufficiente per procedere senza correzione manuale6.

Per impostazione predefinita, RegLSM non applica alcuna forma di mascheramento delle lesioni né riempimento delle lesioni, anche se la natura personalizzabile di RegLSM consente agli utenti di abilitarla. L'uso della metrica52 delle informazioni reciproche nella procedura di registrazione evita la maggior parte delle questioni precedentemente sollevate con la presenza di una lesione che influisce sulla qualità della registrazione. Le informazioni reciproche sono adatte per le registrazioni multimodali (ad esempio, FLAIR to T1) ed è meno influenzata dalla presenza di patologia rispetto ad altre metriche o funzioni di costo. Anche per la registrazione intra-modale (ad esempio, il soggetto T1 al modello T1), le informazioni reciproche dovrebbero essere utilizzate per far fronte alla presenza di patologia. Le lesioni avranno il proprio cluster nell'istogramma congiunto che può essere ottimizzato senza influire sulla qualità della registrazione. In alcuni casi, il mascheramento delle lesioni può anche degradare la qualità di registrazione, poiché rimangono informazioni insufficienti sull'immagine per guidare la registrazione quando il volume della lesione è elevato.

Come commento generale per quanto riguarda il software utilizzato, tra cui la conversione dal formato DICOM al formato nifti, la visualizzazione della scansione e l'annotazione, va notato che esistono molti strumenti ad accesso aperto. Non abbiamo fornito una panoramica sistematica di tutti gli strumenti disponibili, perché questo non rientrava nell'ambito di questo articolo. Inoltre, molte istituzioni sviluppano i propri strumenti di visualizzazione e annotazione delle immagini. Qui, abbiamo scelto di fornire un framework completo che copre l'intero processo di pre-elaborazione CT/MRI, segmentazione e registrazione allo scopo di mappatura di sintomo di lesione utilizzando diversi strumenti di accesso aperto comunemente utilizzati. Quando si utilizza questo metodo, gli strumenti di conversione, visualizzazione o annotazione dell'immagine proposti potrebbero essere sostituiti da altri strumenti disponibili o da strumenti personalizzati, se questo si adatta meglio ai dati o è considerato più conveniente. Inoltre, la pipeline di elaborazione delle immagini può essere ulteriormente personalizzata implementando strumenti segmentati infarto (semi-) automatizzati, se questo si adatta alla progettazione dello studio di un particolare studio di mappatura di lesioni-sintomi. Questo documento si concentra sull'elaborazione di scansioni di pazienti con ictus ischemico, ma il quadro può essere utilizzato anche per l'elaborazione di altri tipi di lesioni (ad esempio, iperintensità o lacune della materia bianca) sostituendo la procedura di segmentazione della lesione (sezione 3 del protocollo) con un'altra procedura di segmentazione appropriata.

Un problema importante nella mappatura dei sintomi di lesione è come affrontare le patologie co-insorgenti. Ad esempio, quando si esegue uno studio in pazienti con ictus ischemico acuto, ci può essere una notevole quantità di iperintensità di materia bianca co-occurring o anche infarti precedenti. Quando si studiano iperintensità della materia bianca, alcuni pazienti possono anche avere (silenziosi o clinicamente overt) infarti cerebrali. Le patologie co-verificanti sull'imaging cerebrale possono avere un contributo indipendente al danno cognitivo e idealmente dovrebbero essere prese in considerazione. Un modo semplice per affrontare questo problema consiste nell'escludere i pazienti con patologie co-verificanti [ad esempio, escludere i pazienti con (grandi) infarti cerebrali quando si concentrano sulle iperintensità della materia bianca], ma questo ha lo svantaggio di limitare generalizzabilità dei risultati a pazienti con un unico tipo di patologia.

Un approccio alternativo che viene spesso utilizzato è regredire gli effetti delle patologie co-occurr (ad esempio, regolare per il volume di iperintensità della materia bianca o la presenza di infarti cerebrali) sulla variabile di risultato prima o durante la mappatura dei sintomi di lesione analisi. Tuttavia, una limitazione di questo approccio è che la posizione di queste patologie co-verificanti non viene presa in considerazione, anche se questo è noto per essere rilevante per gli infarti e le iperintensità della materia bianca2e probabilmente per altri tipi di lesioni. Pertanto, per motivi teorici, l'approccio migliore consiste nell'eseguire un'analisi integrata della mappatura dei sintomi di lesione in cui i risultati del VLSM vengono corretti per la posizione delle patologie co-ambientali a livello di voxel. In un recente studio, è stato utilizzato un metodo multivariato basato sulla regressione vettoriale per eseguire la mappatura integrata di lesioni-sintomo voxel-saggio su più tipi di lesione e le regioni cerebrali identificate in cui le iperintensità della materia bianca sono associate a declino dopo l'ictus, indipendentemente dalla posizione infarto acuta53. Questo studio mostra come un'analisi voxel-wise integrata di più tipi di lesione può fornire nuove informazioni sulla complessa interazione tra diversi tipi di lesione nello sviluppo di deficit cognitivo e demenza53.

In sintesi, la pipeline di elaborazione delle immagini qui fornita serve come metodo standardizzato di segmentazione e registrazione della lesione cerebrale ai fini della mappatura lesioni-sintomi. I punti di forza di questo metodo sono l'affidabilità (1) del metodo di segmentazione e registrazione, che viene a costo di rigorosi controlli di qualità, e in alcuni casi di correzioni da parte di un tasso addestrato, (2) personalizzazione della pipeline di registrazione in cui il lo schema e i modelli di registrazione possono essere regolati per adattarli ai dati nel miglior modo possibile e (3) possibilità di elaborare dati di imaging cerebrale altamente eterogenei, comprese le sequenze di RM e RM strutturale. Le sfide future includono lo sviluppo di robusti strumenti automatizzati di segmentazione delle lesioni per la TC e la RM, ulteriori miglioramenti dei metodi di registrazione e lo sviluppo di modelli di cervello che forniscono una migliore corrispondenza con i singoli pazienti colpiti da ictus, tra cui modelli DWI e FLAIR. Questi miglioramenti possono aumentare ulteriormente la riproducibilità della segmentazione delle lesioni e ridurre il tempo dedicato all'esecuzione di controlli visivi e correzioni manuali.

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Disclosures

Gli autori non rivelano conflitti di interesse.

Acknowledgments

Il lavoro del Dr. Biesbroek è supportato da una Young Talent Fellowship del Brain Center Rudolf Magnus dell'University Medical Center Utrecht. Questo lavoro e il consorzio Meta VCI Map sono supportati da Vici Grant 918.16.616 di .onMw, Paesi Bassi, Organizzazione per la ricerca e lo sviluppo della salute, a Geert Jan Biessels. Gli autori desiderano ringraziare la dott.ssa Tanja C.W. Nijboer per aver condiviso le scansioni utilizzate in una delle figure.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
dcm2niix N/A N/A free download https://github.com/rordenlab/dcm2niix
ITK-SNAP N/A N/A free download www.itksnap.org
MATLAB MathWorks N/A Version 2015a or higher
MRIcron N/A N/A free download https://www.nitrc.org/projects/mricron
RegLSM N/A N/A free download www.metavcimap.org/support/software-tools
SPM12b N/A N/A free download https://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/

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References

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Comportamento problema 151 mappatura lesioni-sintomo mappatura del comportamento di lesione infarto ictus segmentazione registrazione registrazione delle immagini normalizzazione spaziale danno cognitivo vascolare
Segmentazione e registrazione dell'infarto cerebrale su risonanza magnetica o TC per la mappatura lesioni-sintomo
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