İnsan Subcortex yüksek çözünürlüklü yapısal Manyetik Rezonans Görüntüleme İn Vivo Ve Postmortem
December 30th, 2015
Burada, subkortikal yapıları çözmek ve LGN'nin tek tek katmanlarının fizyolojik gürültü yokluğunda çözülüp çözülemeyeceğini test etmek için kaydedilmesi ve ortalaması alınması gereken minimum görüntü sayısını belirlemek için bir protokol sunuyoruz.
Bu deneyin genel amacı, hem postmortem hem de yaşayan insan beynindeki subkortikal yapıları çözmek ve karşılaştırmak için yapısal MRG'nin çözünürlük sınırlarını test etmektir. Laboratuvarımızdaki araştırmalar, hasta popülasyonları içindeki küçük subkortikal çekirdeklerin incelenmesini içermektedir. Küçük boyutları ve beyindeki çoğalmaları göz önüne alındığında, incelenmesi zordur.
Hem ölüm sonrası hem de yaşayan insan beynindeki bu subkortikal yapıları çözen bir protokol geliştirdik. Bu tekniğin avantajı, klinik uygulamalarda yararlı olan tarama süresinin kısalmasıdır. MRI çözünürlüğü gürültü ile sınırlıdır, bu nedenle nihai çözünürlüğün ne olacağını belirlemek istedik.
En büyük gürültü kaynaklarının, yani denek kafa hareketi, nabız ve solunumun yokluğunda, bu protokolde açıklanan tüm görüntülemeleri, 32 kanallı kafa bobini ile donatılmış üç TMRI tarayıcı ile elde edin. Bu videoda, çalışma katılımcısı görüntüleme oturumları için bir Siemens MAGOME TRIO üç TMRI tarayıcı kullanılarak adımlar gösterilmektedir. Önce bir MRI güvenlik taraması yaptığınızdan emin olun.
Daha sonra nörogörüntüleme protokolünün ayrıntılarını gözden geçirin ve katılımcıyı tarama için ayarlarken bir hasta onay formu imzalamalarını sağlayın. Katılımcının kulaklarına kulak tıkacı takılır. Ardından, baş hareketini en aza indirmek için başlarını pedlerle sabitleyin.
Görüntüleme sırasında, ölüm sonrası bir beyinle taramalar alırken, beynin nöro görüntülemeden önce sabitlendiğinden ve MRI kafa bobinine uyan su geçirmez bir çanta veya kap içinde bulunduğundan emin olun. Beyni, Z ekseni tarayıcının deliği ile aynı hizada, beyin sapı tarayıcı yatağının ayağına bakacak şekilde kafa bobinine yerleştirin. Ayrıca ek destek için beynin etrafına vakum yastıkları yerleştirin.
Taramadan önce sol üst köşedeki hasta sekmesini seçin. Uygun konu bilgilerini doldurmak için kayıt sekmesini kullanın. Ardından sınav gezgini sekmesindeki sınav sekmesine tıklayın.
Önce yeni bir LOCALIZER tarama protokolü oluşturarak başlayın Kurulum penceresinde, parametreleri burada ekranda görüldüğü gibi girmek için rutin kontrast ve çözünürlükler sekmesini kullanın. Ardından, yüksek çözünürlüklü proton yoğunluğu ağırlıklı taramaları elde etmek için kullanılacak yeni bir protokol oluşturun. Burada ekranda görülen parametreleri kullanarak bunu koronal yönde ayarlayın.
Sinyal-gürültü oranını en üst düzeye çıkarmak için bant genişliğini mümkün olan en aza düşürün. Tarama süresini azaltmak için, her biri bir milimetre kalınlığında ve 160 milimetre görüş alanına sahip 18 dilim seçin. Ardından, yerelleştirici üzerinde proton yoğunluğu görüntülerini almak için dilim seçim kutusunu kaplayın.
Talamus içindeki subkortikal çekirdekleri ve çevredeki yapıları kapladığınızdan emin olun. Ardından subkortikal yapıların güvenilir bir şekilde tanımlanması için taramayı başlatın. Bu parametrelerle beş çalıştırma elde edin.
Postmortem beyin görüntülemesi yapılırken, aynı tarama protokolünü takiben toplam süresi yaklaşık üç dakika olan tek bir taramada subkortikal yapıların güvenilir bir şekilde tanımlanması gözlemlenebilir. Verileri analiz etmek için ücretsiz olarak sunulan FSL yazılımını kullanın. Bir terminal penceresi açarak başlayın.
Ardından, her proton yoğunluk hacmi için tarayıcıdan gelen ham DICOM dosyalarını şık bir formata dönüştürün. Komut satırında, komut sahnesini buraya, DCM'den NII'ye ve ardından her görüntünün dizinini yazın. Koşmak. Ardından, orijinal proton yoğunluğu taramasının parametrelerini elde edin.
Ardından, bu parametrelerin voksel boyutunun yarısı kadar yüksek çözünürlüklü boş bir görüntü hedef hacmi oluşturun. Bunu herhangi bir metin düzenleyici programında yapmak için öncelikle burada görüldüğü gibi bir kimlik matrisi kullanarak dönüşümü tanımlayın ve identity dot matt adlı bir metin dosyası olarak kaydedin. Ardından, dönüştürmeyi uygulamak için flört komutunu kullanın ve toplam çözünürlüğü iki katına çıkarmak için her orijinal çalıştırmayı örnekleyin.
Bu, 10: 24'lük bir matris ile sonuçlanır ve her boyuttaki voksel boyutunu yarıya indirir. Şimdi tüm yüksek çözünürlüklü görüntüleri yeni bir klasöre taşıyın. Ardından, her katılımcı için, UPS örneklenmiş tüm proton yoğunluğu görüntülerini tek bir dört D dosyasında birleştirin.
FSL birleştirme komut hareketini kullanarak bu birleştirilmiş dosyaları düzeltin. URT komutunu kullanarak, daha fazla doğruluk için daha fazla optimizasyon geçişi olarak senkronizasyon enterpolasyonunu kullanan dört aşamalı bir düzeltme seçin. Ardından, FSL matematiğini kullanarak 3B ortalama görüntüyü oluşturun.
Ardından, FSL görünüm komutunu kullanarak nihai sonucu, 3D yüksek çözünürlüklü görüntüyü görselleştirin. Şimdi, ROI olarak da adlandırılan ilgi alanları oluşturun. FSL görünümünü kullanarak yüksek çözünürlüklü görüntüyü yükleyin.
Ardından, araçlar sekmesinde, ROI'leri çizmek için görünümü büyütmek üzere tek görüntü sekmesini seçin. Ardından, dosya sekmesine ve ardından maske oluştur'a tıklayın, ROI'de bir çizgi çizin ve kaydedin. Son olarak, yeni oluşturulan ROI maskelerinin görüntüsünü, yoğunluklarını ve konumunu çıkarmak için AF acne'nin 3D maske dökümü komutunu kullanın.
Sonuçlar, daha fazla analiz için kullanılabilecek bir metin dosyası olarak çıkarılacaktır. Bu görüntü serisi, in vivo ve postmortem beyinlerdeki hacim ortalamalarını karşılaştırır. Postmortem beynin, bir proton yoğunluğu ağırlıklı hacimde subkortikal yapıların net bir şekilde sınırlandığını gösterdiğini, oysa in vivo beyin için en az beş ortalama görüntünün gerekli olduğunu unutmayın, bu koronal dilim in vivo beyin görüntüsü, LGN ve diğer subkortikal yapıların net bir şekilde tanımlanmasını gösterir ve burada, aynı oturumda aynı oturumda 40 proton yoğunluğu hacminde ortalaması alınan aynı beynin başka bir dilimini görüyoruz. aynı görüntüleme parametreleri.
Bu postmortem beyin dilimi, bir proton yoğunluğu hacim taramasında elde edildi ve sağ ve sol LGN dahil olmak üzere subkortikal yapıların net bir şekilde tanımlanmasını sağladı. Bu dilim, aynı dilim reçetesi ile 100 proton yoğunluğu hacminde ortalaması alınan bir ölüm sonrası beyni göstermektedir. Yakınlaştırılmış görünüm, subkortikal yapıların net bir şekilde sınırlandırılmasını gösterir.
Burada in vivo sol ve sağ, LGN ve ölüm sonrası sol ve sağ, LGN için çizgi yoğunluğu profillerini görüyoruz. Bu çizgiler in vivo olarak 40 maksimum ortalama ve ölüm sonrası 100 ortalama içindir. Ölüm sonrası beyinde, in vivo beyindeki katmanlara atfedilebilecek yoğunlukta bir değişiklik yoktu.
Katmanlara atfedilebilecek yoğunlukta farklılıklar vardı. Bu videoyu izledikten sonra, yüksek riskli çözüm elde etmek için bu optimize edilmiş protokolün nasıl izleneceğini iyi anlamış olmalısınız, subkortikal bölgelerin proton yoğunluğu görüntüleri bir kez izlendikten sonra bu yöntem, uygun şekilde uygulandığında tarama sürelerini canlı insanlarda 15 dakikadan daha aza ve ölüm sonrası beyinlerde üç dakikadan daha kısa bir süreye indirmek için klinik ortamlarda uygulanabilir.
View the full transcript and gain access to thousands of scientific videos
Genel Bakış
Bu çalışma, insan beynindeki subkortikal yapıları çözmek için kayıt ve ortalamada gereken minimum görüntü sayısını belirlemeye yönelik bir protokol sunmaktadır. Özellikle fizyolojik gürültüyü en aza indirerek lateral genikülat çekirdek (LGN)’in bireysel katmanlarını ayırt etme kabiliyetini test etmektedir.
Çalışmanın Temel Bileşenleri
Bilim Alanı
- Sinirbilim
- Yapısal MRI
- Subkortikal yapılar
Arka Plan
- Subkortikal çekirdekler küçüktür ve çalışılması zordur.
- Araştırmalar bu yapıları anlamak için hasta popülasyonlarına odaklanmıştır.
- MRI’nın çözünürlük sınırlamaları bu çekirdeklerin çalışılmasını engelleyebilir.
- Tarama süresinin azaltılması klinik uygulamalar için faydalıdır.
Çalışmanın Amacı
- Yapısal MRI’nın çözünürlük sınırlarını test etmek.
- Ölüm sonrası ve canlı beyinlerdeki subkortikal yapıları karşılaştırmak.
- Bu yapıları etkili bir şekilde çözen bir protokol geliştirmek.
Kullanılan Yöntemler
- Yapısal MRI görüntüleme teknikleri.
- Görüntülerin kaydı ve ortalaması.
- Fizyolojik gürültü etkisinin değerlendirilmesi.
- Ölüm sonrası ve canlı beyinlerden elde edilen sonuçların karşılaştırılması.
Ana Sonuçlar
- Protokol subkortikal yapıları başarılı bir şekilde çözmektedir.
- LGN’nin bireysel katmanları ayırt edilebilir.
- Tarama süresi önemli ölçüde azaltılmıştır.
- Bulgular, MRI çözünürlük sınırlarını anlamaya katkıda bulunmaktadır.
Sonuçlar
- Geliştirilen protokol subkortikal yapıların çalışılmasını geliştirir.
- Klinik MRI uygulamaları için yararlı bir yaklaşım sağlar.
- Daha fazla araştırma bu bulgulara dayanarak görüntüleme tekniklerini iyileştirebilir.
Sıkça Sorulan Sorular
Executive Industry Relevance
High-resolution structural MRI of the human subcortex enables precise delineation of small nuclei, directly impacting early discovery and translational neuroscience pipelines. By defining the resolution limits and noise constraints in both postmortem and in vivo settings, this protocol informs predictive confidence for subcortical target identification and quantitative biomarker development. The approach supports risk-adjusted decisions in neurotherapeutic portfolio advancement by clarifying anatomical boundaries critical for mechanistic de-risking.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables interrogation of subcortical structure integrity for target validation in neuropsychiatric and neurodegenerative research.
- Reduces mechanistic ambiguity by providing high-resolution anatomical reference data for small nuclei.
- Supports predictive confidence in selecting disease-relevant subcortical targets for further study.
Screening & Assay Development
- Facilitates preparation of validated anatomical regions of interest for downstream imaging-based assays.
- Improves reproducibility and standardization of subcortical ROI delineation across studies.
- Enables quantitative measurement of dependent variables such as signal intensity and volume in defined nuclei.
Translational & Preclinical Research
- Aligns imaging outputs with translational biomarker strategies by enabling cross-species and cross-modal comparisons.
- Provides continuity from discovery imaging to preclinical validation of subcortical targets.
- Supports risk-adjusted advancement by clarifying anatomical endpoints relevant to disease models.
Pipeline & Workflow Integration
This protocol integrates into the discovery-to-preclinical continuum by providing a standardized method for high-resolution subcortical imaging, supporting both hypothesis testing and quantitative analysis.
- Discovery Biology: Supports null hypothesis testing for subcortical target presence and anatomical differentiation.
- Screening: Delivers reproducible, quantitative imaging outputs for ROI-based screening workflows.
- Analytics: Enables statistical comparison of signal intensity and volume across conditions and cohorts.
- Translational Research: Bridges in vivo and postmortem imaging for biomarker alignment and model validation.
- Enterprise Reuse: Establishes a reusable imaging and analysis pipeline for subcortical structure studies.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and anatomical precision for subcortical target validation.
- Operational Value: Standardizes imaging protocols and reduces scan duration for both clinical and research settings.
- Strategic Value: Enables better go/no-go decisions by clarifying anatomical endpoints and reducing biological risk.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization of neurotherapeutic programs targeting subcortical structures.
Implementation Considerations
- Requires expertise in high-field MRI operation and neuroanatomical ROI delineation.
- Needs access to advanced MRI hardware and open-source image analysis tools (e.g., FSL).
- Demands cross-team standardization of imaging parameters and ROI definitions.
- Adaptation may be needed for different subcortical regions or disease models.
- Physiological noise and scan duration constraints must be considered for in vivo applications.
