Name: 3D Baskı Teknolojisini kullanan Histoloji ile MRG Birleştirme: Beyin için Protokol Kesit (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2016-12-06T13:00:00.000+00:00
Duration: 15 min 53 s
Description: Keşfedin, 3D baskılı özel beyin tutucuları kullanarak MRI görüntülerini histoloji kesitleriyle hassas şekilde hizalama protokolünü. Marmoset beyin dokusunda gösterilen bu yöntem, radyolojik-histopatolojik korelasyonu iyileştirir ve insan dahil diğer türlere uyarlanabilir.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

playerTrialDesktop

NINDS'nin Intramural Araştırma Programı bu çalışmayı destekledi. NIH Fonksiyonel Manyetik Rezonans Görüntüleme Tesisine teşekkür ederiz. Jennifer Lefeuvre ve Cecil Chern-Chyi Yen'e otopsi çekimi konusundaki yardımları için teşekkür ederiz. 3D baskı konusundaki yardımları için John Ostuni'ye ve Enstrümantasyon Çekirdek Tesisi Bölümü'ne teşekkür ederiz. Bu çalışmanın Şekil 1'inde, 3D-CoForm projesinin desteğiyle geliştirilen bir araç olan MeshLab'dan anlık görüntüler kullanılmıştır.

<ol><li>Evans, A. C., Frank, J. A., Antel, J., Miller, D. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+role+of+MRI+in+clinical+trials+of+multiple+sclerosis%3A+comparison+of+image+processing+techniques%5BTitle%5D)+AND+%22Ann+Neurol%22%5BJournal%5D)">The role of MRI in clinical trials of multiple sclerosis: comparison of image processing techniques.</a> Ann Neurol. 41 (1), 125-132 (1997).</li>
<li>'t Hart, B. A., van Kooyk, Y., Geurts, J. J. G., Gran, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+primate+autoimmune+encephalomyelitis+model%3B+a+bridge+between+mouse+and+man%5BTitle%5D)+AND+%22Ann+Clin+Transl+Neurol%22%5BJournal%5D)">The primate autoimmune encephalomyelitis model; a bridge between mouse and man.</a> Ann Clin Transl Neurol. 2 (5), 581-593 (2015).</li>
<li>Ontaneda, D., Hyland, M., Cohen, J. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Multiple+sclerosis%3A+new+insights+in+pathogenesis+and+novel+therapeutics%5BTitle%5D)+AND+%22Annu+Rev+Med%22%5BJournal%5D)">Multiple sclerosis: new insights in pathogenesis and novel therapeutics.</a> Annu Rev Med. 63, 389-404 (2012).</li>
<li>Guy, J. R., Sati, P., Leibovitch, E., Jacobson, S., Silva, A. C., Reich, D. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Custom+fit+3D-printed+brain+holders+for+comparison+of+histology+with+MRI+in+marmosets%5BTitle%5D)+AND+%22J+Neurosci+Methods%22%5BJournal%5D)">Custom fit 3D-printed brain holders for comparison of histology with MRI in marmosets.</a> J Neurosci Methods. 257, 55-63 (2016).</li>
<li>Breen, M. S., Lazebnik, R. S., Wilson, D. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Three-dimensional+registration+of+magnetic+resonance+image+data+to+histological+sections+with+model-based+evaluation%5BTitle%5D)+AND+%22Ann+Biomed+Eng%22%5BJournal%5D)">Three-dimensional registration of magnetic resonance image data to histological sections with model-based evaluation.</a> Ann Biomed Eng. 33 (8), 1100-1112 (2005).</li>
<li>Dauguet, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Three-dimensional+reconstruction+of+stained+histological+slices+and+3D+non-linear+registration+with+in-vivo+MRI+for+whole+baboon+brain%5BTitle%5D)+AND+%22J+Neurosci+Methods%22%5BJournal%5D)">Three-dimensional reconstruction of stained histological slices and 3D non-linear registration with in-vivo MRI for whole baboon brain.</a> J Neurosci Methods. 164 (1), 191-204 (2007).</li>
<li>McGrath, D. M., Vlad, R. M., Foltz, W. D., Brock, K. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Technical+note%3A+fiducial+markers+for+correlation+of+whole-specimen+histopathology+with+MR+imaging+at+7+tesla%5BTitle%5D)+AND+%22Med+Phys%22%5BJournal%5D)">Technical note: fiducial markers for correlation of whole-specimen histopathology with MR imaging at 7 tesla.</a> Med Phys. 37, 2321-2328 (2010).</li>
<li>Schormann, T., Zilles, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Three-Dimensional+linear+and+nonlinear+transformations%3A+An+integration+of+light+microscopical+and+MRI+data%5BTitle%5D)+AND+%22Hum+Brain+Mapp%22%5BJournal%5D)">Three-Dimensional linear and nonlinear transformations: An integration of light microscopical and MRI data.</a> Hum Brain Mapp. 6, 339-347 (1998).</li>
<li>Jiang, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Combined+MR%2C+fluorescence+and+histology+imaging+strategy+in+a+human+breast+tumor+xenograft+model%5BTitle%5D)+AND+%22NMR+Biomed%22%5BJournal%5D)">Combined MR, fluorescence and histology imaging strategy in a human breast tumor xenograft model.</a> NMR Biomed. 26 (3), 285-298 (2013).</li>
<li>Absinta, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Postmortem+magnetic+resonance+imaging+to+guide+the+pathologic+cut%3A+individualized%2C+3-dimensionally+printed+cutting+boxes+for+fixed+brains%5BTitle%5D)+AND+%22J+Neuropathol+Exp+Neurol%22%5BJournal%5D)">Postmortem magnetic resonance imaging to guide the pathologic cut: individualized, 3-dimensionally printed cutting boxes for fixed brains.</a> J Neuropathol Exp Neurol. 73 (8), 780-788 (2014).</li>
<li>Gaitán, M. I., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Perivenular+brain+lesions+in+a+primate+multiple+sclerosis+model+at+7-tesla+magnetic+resonance+imaging%5BTitle%5D)+AND+%22Mult+Scler%22%5BJournal%5D)">Perivenular brain lesions in a primate multiple sclerosis model at 7-tesla magnetic resonance imaging.</a> Mult Scler. 20 (1), 64-71 (2014).</li>
</ol>

Yazarlar, rekabet eden hiçbir finansal çıkarları olmadığını beyan ederler.

Burada özetlenen protokol MRG ve histoloji bölümleri arasında doğru bir karşılaştırma sağlar. protokol, marmosetler ve kemirgenler olarak insanlara veya küçük hayvanların beyinlerinde uygulanabilir birleşik biçiminde sunulmaktadır. büyük (insan) özgü ve beyinleri vurgulanır (insan dışı primat ve kemirgen), küçük ve beraberindeki video ve şekillerde farklılıklar biz marmoset uygulamayı göstermektedir. yaklaşım, basit olmasına rağmen, bu yöntem birçok adım hem de yazılımın çeşitli türleri kullanılmasını gerektirir. Ayrıca, potansiyel olarak bu yöntemin doğruluğunu etkileyen çeşitli sorunlar söz önemlidir. In vivo MR görüntü kalitesi önemli bir faktördür. MRG ve dijitalleşen histoloji görüntüleri arasında görüntü çözünürlüğünde eşitsizliği en aza indirmek için, mümkün olan en küçük MR voksel boyutu kullanılmalıdır. Bu kavram aynı zamanda postmortem MR görüntü kalitesi için de geçerlidir. artarkenpostmortem MRG kazanım süresi hazırlık böyle hava kabarcıkları ile ilgili odak sinyal terkinde gibi görüntü eserler tanıtabilirsiniz, çok daha yüksek görüntü çözünürlüğü sağlar. Bu eserler dokusunu belirsiz yanı sıra konturu etkileyebilir. Dahası, postmortem MR doku boyutları tespit süreci ve süresine göre etkilenme olasılığı vardır. In vivo, ex vivo MR maçı yakından edinimi sırasında dilim geometri kurulumunda anatomik yerlerinden kullanarak yaklasık edilebilir olsa da, doğrusal olmayan bir kayıt hala bu iki MR görüntüleri eşleşen bir doğruluk yüksek derecede ulaşmak için gerekli olacaktır. Beyin tutucu ve dilimleme makinesi tasarımı da çok önemli bir adımdır. Beynin dijital model yaratırken, bir yumuşatma algoritması biraz sabit beyne modeli göreceli büyütür olduğu uygulanır. Bu, tutucu ve dilimleme makinesi içine beynin kolay takılmasını sağlar ve tutucu keskin kenarları azaltır ve# 39; ın kontur. Model çok büyükse Ancak, (örneğin, daha fazla% 5), beyin postmortem MR ve / veya kesit sırasında hareket edebilir. Bir diğer önemli nokta Beyincik düzgün 3D baskılı nesnenin içine yerleştirilir ve böylece beyin modelinin tasarımını adapte etmektir. Beyincik otopside beyin çekimi sırasında zarar görmüşse, bu özellikle zor olabilir. Beyin dilimleme makinesi ve tutucu yazdırırken, 3D yazıcı türü de dikkatle seçilmelidir. Bazı çoklu püskürtmeli yazıcılar destek malzemesi çıkarmak için bir fırın kullanarak post-processing gerektirir. bu yazıcıların su geçirmez ve masaüstü erimiş birikim modelleme (FDM) yazıcılara göre nispeten daha dayanıklı nesneleri üretmek mümkün olmakla birlikte, ısıtma işlemi beyin kontur mükemmel dik olmayan bıçak boşlukları oluşturarak, biraz kutuyu çözgü destekleri kaldırın. Beyin kesit işlemi başka önemli bir adımdır. th kesme öncee levhalar halinde tüm beyin, beyin, beyin dilimleme makinesi içinde sıkıca oturuyor emin olmak için önemlidir: hafif basınç beynin üzerine tatbik edilir hiçbir hareket olmamalıdır. Bu mümkün bıçakları araştırmacılar tarafından belirlenen kesin bir yerde beyin aracılığıyla kesmek için yapacaktır. keserken sürekli, dengeli basınç hem bıçak sahiplerine uygulanmalıdır. Bıçakların netlik ve doku sertliğine bağlı olarak, hafif çapraz kesim hareketi düz kesim yüzeylerini korumak için avantajlı olabilir. parafin gömme işlemi de MRG ve histoloji arasındaki hiza bir kaynak olabilir. Doku levha gömme işlemi sırasında kaset karşı düz oturan değilse, microtome kesme düzleminin ve levhanın yüzey yeri arasında bir eğim olacak. Bu, tüm doku maruz kaldığı düz uçağı bulmak için kullanılamaz bölümleri kesme gerektirecektir. eğilmelerini düzeltmek için bir yolduryüksek izotropik çözünürlüklü postmortem MR görüntüleme düzlemin açısını değiştirerek gereğidir. Ancak, bu genellikle anizotropik çözünürlük (genellikle kalın koronal dilim) ile kazanılır in vivo MR gerçekleştirmek neredeyse imkansızdır. Son olarak, doku, yanı sıra (kırışıklık, çatlama, katlama) slaytlar hazırlanması sırasında formalin sabitleme dönemi ve parafine (büzülme) sırasında bazı deformasyon yaşayabilirsiniz. Bu deformasyonlar bazıları Slaytlarınıza aktarmadan önce bir su banyosunda 4-5 mikron bölümleri koyarak düzeltilebilir. Diğer deformasyonlar kısmen postmortem MR görüntüleri histolojik dijital görüntülerin deforme olabilen görüntü coregistration yaparak çözülebilir. Bununla birlikte, dikkatli ve yetenekli uygulama ile deformasyonları en aza bölümleri histoloji için MRG hacimleri eşleşen en etkili yaklaşımdır. Sonuç olarak, burada sunulan metodoloji inv sağlarestigators doğru MRG bulguları altta yatan patolojiyi değerlendirmek için. Daha genel olarak, tanımlanması ve / veya iltihap veya remiyelinizasyon gibi belirli patolojik süreçler, hedef araştırmalar için yeni MR biyobelirteçlerini doğrulamak için umut verici bir yaklaşımdır.

İn vivo MRG, makroskopik düzeyde doku bütünlüğünün noninvaziv ve hassas bir ölçümünü sağlar. İn vivo olarak görülen MRG sinyal yoğunluğundaki değişiklikler, devam eden birçok klinik çalışmada sonuç ölçütleridir. 1 MRG ile görülen yoğunluk değişiklikleri, tüm beyin bağlamında anormallik alanlarını tanımlayabilirken, genellikle patolojik süreçleri ayırt etmek için yeterince spesifik değildir. Bu, özellikle birden fazla patolojiyi içeren dinamik süreçler için geçerlidir. Örneğin, multipl skleroz (MS) veya hayvan modelinde, deneysel otoimmün ensefalomiyelit (EAE), iltihaplanma, ödem, miyelin bozulması, aksonal yıkım, gliozis ve nöronal ölüm örtüşür. 2, 3 Altta yatan patoloji ile ilgili gerekli özgüllüğü elde etmek için, MRG ile tanımlanan anormal dokuların histolojisi bilgisi ile birlikte bağlam dikkate alınmalıdır.
Bununla birlikte, iyi kontrol edilen hayvan deneylerinde bile, histolojiyi in vivo MRG ile eşleştirmek, çeşitli nedenlerden dolayı temelde zordur. İlk olarak, histoloji bölümleri ve MRG arasındaki boyutsal ölçeklerdeki fark birkaç büyüklük sırasına sahiptir. 4 İkinci olarak, uygun karşılaştırma için, MRI dilim düzleminin oryantasyonu, kesildiğinde beyin dokusunun kesit düzlemine uygun olmalıdır. Beynin şekli nedeniyle, beyin düz bir yüzeyde otururken tutarlı bir şekilde düz ve doğru kesimler yapmak çok zordur. Üçüncüsü, beynin potansiyel olarak küçük bir ilgi alanına (lezyon, tümör vb.) göre büyük boyutu, dokuyu işleyen patolog için bir "samanlıkta iğne" senaryosu yaratır. Dördüncüsü, hedef doku bulunduğunda bile, genellikle orijinal MRI verileriyle bir ilişkiyi neredeyse imkansız kılacak şekilde işlenir. Son olarak, beyin dokusunun geleneksel patolojik kesiti genellikle kesin olmayan ve tutarsızdır, bu da histoloji bölümleri ile MRI görüntüleri arasındaki karşılaştırmayı daha da karmaşık hale getirir. 
 Bu zorlukların üstesinden gelmeye yönelik önceki girişimler, verileri birlikte kaydetmek için deformasyon algoritmalarının kullanılmasına ve/veya referans olarak doku içinde veya çevresinde referans olarak referans belirteçlerin yerleştirilmesine dayanıyordu. 5, 6, 7, 8 Eski yaklaşım, veri biçimlendirme, görüntüleme artefaktları ve doku işlemenin neden olduğu değişikliklerden kaynaklanan komplikasyonlara özellikle duyarlı olan karmaşık hesaplama modelleri gerektirir. 4 Öte yandan, ikinci yaklaşım, dokunun kendisini kirletme veya başka bir şekilde zarar verme olasılığını ortaya koymaktadır. 9
Burada açıklanan yaklaşım, in vivo MRG ve histoloji arasındaki boşluğu kapatmak için postmortem MRG kullanımı yoluyla modaliteler arasındaki geçişi iyileştirir. Postmortem MRG, in vivo olarak elde edilebilenden daha yüksek çözünürlükte beynin üç boyutlu (3D) görüntülerini sağlar ve ayrıca beyin yüzeyinin morfolojik olarak doğru bir modelini üretmek için gereken verileri sağlar. Bu dijital model daha sonra beyin için 3D baskılı özel bir tutucu oluşturmak için kullanılabilir. Dikkatli konumlandırma ile beyin tutucu, hassas, MRI odaklı beyin kesitlerine izin vererek karmaşık matematiksel algoritmalara olan ihtiyacı azaltır ve hedeflenen örnekleme için belirli bölgelere odaklanmayı sağlar. 
Laboratuvarımız kısa süre önce insan10 ve marmoset beyinleri için ölüm sonrası MRI ve 3D baskı teknolojisini kullanarak özel beyin tutucular ve dilimleyiciler oluşturmak için yeni yöntemler tanıttı. 4 İki yöntem, bir araştırma ortamında MRG ve histoloji arasında daha doğru bir korelasyon sağlar ve sonuçta MRG anormalliklerinin altında yatan spesifik patolojinin daha derin bir şekilde anlaşılmasına izin verir. Beynin zaman içinde in vivo olarak tekrar tekrar örneklendiği dikkatlice tasarlanmış deneyler, patolojinin yorumlanması için bağlam sağlayabilir ve bu da MRG'nin yorumlanmasına özgüllük katabilir. Burada, insan olmayan primatlardan, kemirgenlerden veya insanlardan türetilmiş olsun, herhangi bir beyin dokusuna uygulanabilecek birleşik bir çerçevede değiştirilmiş bir protokol sunuyoruz. Marmoset bölümlemesi için ayrıntılı talimatlar ve buna karşılık gelen bir video sunuyoruz. Genel protokol herhangi bir beyin türü için geçerli olsa da, MRG edinimi ve doku boyutundaki farklılıkların yanı sıra belirli beyin tipleriyle uğraşırken karşılaşılan zorluklar nedeniyle, işlenen beyin tipine bağlı olarak yaklaşımda bazı farklılıklar vardır. Bu sunumda, "insan" ile geçen bölümler, insan beynine özgü protokol farklılıklarını ifade edecektir.

<table><tbody><tr><td>7T/30cm USR AVIII Bruker MR</td><td>Bruker Biospin</td><td></td><td></td></tr><tr><td>38 mm Bruker Biospin hacim bobini</td><td>Bruker Biospin</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Fomblin</td><td>Solvay Solexis</td><td></td><td></td></tr><tr><td>50 ml Falcon Santrifüj Tüpleri, Polipropilen, Steril</td><td>Corning</td><td>21008-951</td><td></td></tr><tr><td>Fisherbrand Gazlı Bez Süngerler</td><td>Fisher Scientrific</td><td>13-761-52</td><td></td></tr><tr><td>Parafilm M Çok Amaçlı Laboratuvar Filmi</td><td>Bemis</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Leica RM2235 döner mikrotom ve nbsp;</td><td>Leica</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Leica Tek Kullanımlık Bıçaklar, düşük profilli (819)</td><td>Leica</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Cresil Menekşe Asetat, %0.1 Sulu</td><td>Elektron Mikroskobu Bilimleri</td><td>26089-01</td><td></td></tr><tr><td>Luxol Fast Blue, %0.1 içinde %95 Alkol Elektron</td><td>Mikroskobu Bilimleri</td><td>26056-15</td><td></td></tr><tr><td>ETOH</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Ultimaker 2 Genişletilmiş&nbsp;</td><td>Ultimaker.75</td><td></td><td></td></tr> <tr><td>kg Resmi Ultimaker Markalı PLA&nbsp; Filament, 2.85 mm, Gümüş Metalik</td><td>Ultimaker</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Axio Observer.Z1</td><td>Zeiss</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Zen 2 (Mavi Baskı)</td><td>Zeiss</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Netfabb Professional 5.0.1</td><td>Netfabb</td><td>http://www.netfabb.com/professional.php</td><td></td></tr><tr><td>Meshmixer 10.9.332</td><td>Autodesk</td><td>http://www.meshmixer.com/download.html</td><td></td></tr><tr><td>Mipav 7.2</td><td>NIH CIT</td><td>http://mipav.cit.nih.edu</td><td></td></tr><tr><td>Cura</td><td>Ultimaker</td><td>https://ultimaker.com/en/products/cura-software</td><td></td></tr></tbody></table>

3d baskı teknolojisini kullanan histoloji ile mrg birleştirme: beyin için protokol kesit

Utilizing 3D Printing Technology to Merge MRI with Histology: A Protocol for Brain Sectioning

Manyetik rezonans görüntüleme (MRG), tüm doku hacmini üç boyutlu olarak örnekleyerek makroskopik ölçekte normal ve anormal doku arasındaki tanımlamaya izin verir. MRG, doku anormalliklerini tespit etmek için son derece hassas bir araç olsa da, sinyal değişikliklerinin altta yatan bir patolojik süreçle ilişkisi genellikle basit değildir. Merkezi sinir sisteminde, örneğin, iltihaplanma, demiyelinizasyon, aksonal hasar, gliozis ve nöronal ölüm, MRG'de benzer bulgulara neden olabilir. Bu nedenle, MRG taramalarının yorumlanması bağlama bağlıdır ve bu nedenle radyolojik-histopatolojik korelasyon son derece önemlidir. Ne yazık ki, beyin dokusunun geleneksel patolojik kesiti genellikle kesin olmayan ve tutarsızdır, bu nedenle histoloji bölümleri ile MRG arasındaki karşılaştırmayı karmaşıklaştırır. Bu makale, primat beyin dokularını doğru bir şekilde kesitlemek ve böylece histoloji ile MRG arasında kesin eşleşmeye izin vermek için yeni bir metodoloji sunmaktadır. Bu makalede açıklanan ayrıntılı protokol, araştırmacılara 3D baskılı beyin dilimleyicilerinin oluşturulmasına dayanan bu yöntemi uygulamada yardımcı olacaktır. Biraz değiştirilmiş, insanlar da dahil olmak üzere diğer türlerin beyinleri için kolayca uygulanabilir.

Bu yöntemin akışı beyin dilimlenmiş sonra, plakların yüzeysel yüzeylerin MR görüntüleri ve resimler arasında görsel bir karşılaştırma birden plaka üzerinde iyi bir yönlendirme maçı (Şekil 2) gösteren Şekil 1&#39;de özetlenmiştir. levhalar parafine gömülü sonra, bir mikrotom üzerinde kesitlere ayrıldı ve boyanır. yüksek çözünürlüklü postmortem MR ve lekeli histoloji bölümleri arasında daha kapsamlı karşılaştırma marmoset beynin bütün yapılar arasında bir doğru ve tutarlı maç (Şekil 3) göstermektedir. MS bu hayvan modelinde, hayvanlar serebral beyaz cevher yayılmış beyaz cevher lezyonları gelişir. Bu lezyonlar MR yaparak noninvaziv tespit edilebilir. Şekil 4 MRG bulguları patolojik alt tabakayı aydınlatmak için bu tekniğin yeteneğini gösterir. In vivo MR tespit Küçük lezyonlar olabilirpostmortem MR ve histoloji hem izlenebilir. ilavelerde gösterildiği gibi, lezyonlar içinde demiyelinizasyon (çevre dokuya kıyasla hiperintensitesi) MR sinyal değişikliği sürüş ana bileşenlerinden biridir. Histoloji ve postmortem MR da in vivo MR (Şekil 4) üzerinde cevapsız lezyonları gösterebilir. <img alt="Şekil 1" src="/files/ftp_upload/54780/54780fig1.jpg" /> Bir marmoset beyin dilimleyici kutusu oluşturmak için 1. iş akışı Şekil. Beyin formalin (A1) ve T2 ağırlıklı MR kenar başına 150 mikron (A2) izotropik vokseller ile kazanılır ile sabittir. Görüntüler işlenir ve bir ikili maske (A3) oluşturmak için eşiklenir edilir. Yüzey daha sonra 3D modelleme yazılımı (A4) işlenir. Bir dilimleyici şablonuna ve beyin modeli arasında bir Boole çıkarma beyin dilimleme makinesi (B1) bir dijital modelini oluşturur. Beyin dilimleyici kutusu 3D yazıcı (B2) yazılıdır. Beyin sonra dilimleyici kutusuna sıkıca yerleştirilirKesme (B3). <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/54780/54780fig1large.jpg" target="_blank">Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a> <img alt="şekil 2" src="/files/ftp_upload/54780/54780fig2.jpg" /> Şekil 2. Soldan sağa: in vivo MRI, postmortem MR ve doku döşeme fotoğrafı. Dilimleme uçaklar tekabül eden in vivo MR dilim (A) ile karşılaştırıldığında görsel postmortem MR (B) dayalı olarak kurulmuş ve bulundu. Daha sonra beyin kesilir ve elde edilen levhalar uyumlu (C) olduğu tespit edildi. <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/54780/54780fig2large.jpg" target="_blank">Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a> <img alt="Şekil 3," src="/files/ftp_upload/54780/54780fig3.jpg" /> Şekil 3. Yüksek çözünürlüklü postmortem MR ve histolojibölüm eşleştirme. Levhalar 4 um bölüme bir mikrotom ile kesilmiş, ve hızlı mavi ve mor kresil (B) ile boyanmış parafin içine gömülmüştür. Kesitler daha sonra görsel 100 mikron T2 * beyin yapıları (A) dayalı MRG -ağırlıklı ile eşleştirildi. Bu Görüntüyü elde etmek için Ayrıntılar protokol ve Tablo 1. Beyin yapılarının ek bölümünde şunlardır: (1) kırmızı ok = iç kapsül, mavi ok = ön komissür; (2) kırmızı ok = putamen, mavi ok = optik sistem; (3) kırmızı ok = kaudat, mavi ok = hipokampus; (4) kırmızı ok = korpus kallosum, mavi ok = serebral su kemeri; (5) kırmızı ok = aşağı kollikulus, mavi ok = piramidal sistem. B1 kesikli kutu, ya beyin kesme veya parafine sırasında bir hata solda ön komissürün uyumsuzluğu yol Y ekseni etrafında hafif bir rotasyon nedeniyle bir dilim gösterir. <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/54780/54780fig3large.jpg" target="_blank">Bir görmek için buraya tıklayınız</a>Bu rakamın daha büyük bir versiyonu. <img alt="Şekil 4," src="/files/ftp_upload/54780/54780fig4.jpg" /> Şekil 4. histoloji bölümüne in vivo MR gelen lezyonlar izleniyor. In vivo MR ya optik yolu (A1) lezyonları önermek için anormal hiperintensitesi sinyalinin hiçbir inandırıcı kanıt gösterdi. Ancak, yüksek çözünürlüklü postmortem MR hem optik yolları (A2) açık hiper yoğun çizgiler görünüyor. 4 mikron histoloji bölümünün hızlı mavi / mor cresyl leke ex vivo MR görülen hiperintens alanlar (A3) demiyelinize olduğunu göstermektedir. Serebral beyaz cevherde, in vivo MR ince bilateral hiperintensitesi (B1, ilavelerde büyütülmüş) gösterir. hiperintens alanlar yüksek çözünürlüklü postmortem MR (B2) daha açıktır. 4 um&#39;lik histoloji bölümünün LFB leke Bu alanlar (B3) demiyelinize olduğunu göstermektedir. Bazal i ile karşılaştırıldığında sonran vivo MR ve hemotoksilin-ve-eozin boyama, sağ taraf anatomik bir anormallik, bir miyelin kaybetmiş lezyon olduğu belirlenmiştir. <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/54780/54780fig4large.jpg" target="_blank">Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a> <img alt="Yan kod dosyaları" src="/files/ftp_upload/54780/54780supplementalfiles.jpg" /> Yan kod dosyaları. Brain_Slicer_Parts_Marmoset.stl: <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/54780/Brain_Slicer_Parts_Marmoset.stl" target="_blank">Bu dosyayı indirmek için tıklayınız.</a> Brain_Slicer_Parts_Human.stl: <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/54780/Brain_Slicer_Parts_Human.stl" target="_blank">Bu dosyayı indirmek için tıklayınız.</a> Cap_Insert.stl: <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/54780/Cap_Insert.stl" target="_blank">Bu dosyayı indirmek için tıklayınız.</a>

Bu protokolün genel amacı doğru özelleştirilmiş 3D baskılı beyin sahipleri ve dilimleme kutuları oluşturulması yoluyla histoloji bölümleri ile manyetik rezonans görüntüleme (MRG) görüntü hacimleri hizalamak.

3D Baskı Teknolojisini kullanan Histoloji ile MRG Birleştirme: Beyin için Protokol Kesit

Magnetic resonance imaging (MRI) allows for the delineation between normal and abnormal tissue on a macroscopic scale, sampling an entire tissue volume ...

Bu protokolün genel amacı, özel olarak 3D baskı ile üretilmiş beyin tutucular ve dilimleme kutuları aracılığıyla manyetik rezonans görüntüleme görüntü hacimlerini histoloji kesitleriyle doğru bir şekilde hizalamaktır. Bu video marmoset'ten alınan beyin dokusuna odaklansa da, bu protokol kemirgen, insan dışı primat veya insan fark etmeksizin her türlü beyin için uygulanabilir. Çalışma istasyonunu protokolde açıklandığı şekilde hazırlayın.Tüpü 20 mililitre çizgisine kadar Fomblin ve gazlı bez ile doldurun. İşlem sırasında hava kabarcıklarını gidermek için gazlı bezi sıkıştırın. Beyni formalinden nazikçe kurulayın.Ardından beyni, ön kısmı tüpün altına gelecek şekilde yerleştirin. Beynin konumunu sabitlemek için yan taraflarına gazlı bez yerleştirerek beyni tüp içinde dikkatlice sabitleyin. Tüpün geri kalanını gazlı bez ve Fomblin ile doldurun.İşlem boyunca hava kabarcıklarını dikkatlice giderin. Ardından kapağı sıkıca kapatın ve tüpü parafin ile mühürleyin. Kapağı ve hattı interhemisferik fissürle işaretleyin.Ardından tüpü bir kağıt havluya sarın ve işaret üst orta konumda olacak şekilde bobine yerleştirin. Bobini MRI tarayıcısına yerleştirin. Görüntüleme ve son işlemden sonra, beynin dijital bir modelini oluşturmak için kullanabileceğimiz T2 ağırlıklı bir görüntü elde ederiz.MRI görüntüsünü koronal oryantasyonda açın. Ardından, görüntüyü 1 milimetre izotropik voksellele yeniden örneklemek için transformasyon araçlarını kullanın. Sonrasında, doğrusal olmayan bir gürültü azaltma filtresi uygulayın.Görüntüleme seçeneklerinden bakma tablosunu (look up table) seçin. Ardından çift Eşik (dual Threshold) düğmesine tıklayın. Tüm beyni kapsayacak şekilde grafikteki sürgüyü kaydırın.Min/maks kullanarak Eşikleme (Threshold) Segmentasyon algoritmasıyla ikili bir beyin maskesi oluşturun. Yoğunluk grafiğinin sol alt köşesinde, ölçeğin hemen altında bulunan değeri Alt sınır (Lower limit) kutusuna girin. Ardından İkili (Binary) seçeneğini seçin ve Ters eşikleme (Inverse threshold) işaretini kaldırın.Morphological algoritmasını ve Fill holes (Boşlukları Doldur) seçeneğini belirleyin. Process in 2.5D seçeneğini işaretleyin. Arka beyin ile korteks arasındaki boşluğu doldurmak için line VOI seçeneğini belirleyin.Beynin her iki tarafında, en lateral noktada arka beyin ile korteks arasında bir bağlantı çizin. VOI bağlantılarını beyin boyunca çizmeye devam edin. VOI'leri ikili maskeye dönüştürün.OR işlemini seçerek VOI ve beyin İkili maskelerini birleştirmek için Görüntü hesaplayıcısını kullanın. Hedef görüntü türünü yükselt seçeneğini seçin. Şimdi Morfolojik algoritma altından Boşlukları doldur işlemini seçin.Ardından 2.5D'de İşlem (Process) seçeneğini kontrol edin. Yüzeyi Çıkar (Extract surface) algoritmasını seçin, Maske görüntüsünü (Mask image) seçin, bir isim girin ve ardından ply dosya türünü seçin. Kesme kutusundaki dilim düzlemi konumuna karşılık gelen boşluklar; beynin ön kısmından, arka kısmından veya burada görülen beyaz cevherdeki lezyonlar gibi ilgi çekici bir alana göre yerleştirilebilir.Kutu VOI kullanarak beynin etrafına bir kutu çizin. Kutuyu, hedeflenen plaka boşluk kalınlığına karşılık gelen MRI kesit sayısı kadar kopyalayıp yapıştırın. Ardından, her bölümdeki MRI kesit sayısı kadar ileri atlayın ve başka bir bıçak boşluğu oluşturmak için kutuyu daha önce yapıldığı gibi yerleştirin.Bu işlemi beyin boyunca tekrarlayın. Kutu VOI'lerini ikili maskeye (Binary mask) dönüştürün. Ardından, beyin için daha önce yapıldığı gibi Extract surface kullanarak yüzeyi çıkarın.Bıçak boşluğunun İkili maskesini seçin. Görüntü matematiğini (Image math) kullanarak bunu 10.000 ile çarpın. Ardından, çarpılan İkili maskeyi yeniden örneklenmiş izotropik MRI'a eklemek için Görüntü hesaplayıcıyı (Image calculator) kullanın.Şimdi triplanar görünüm seçilerek, beynin dilimleneceği konumu gösteren bir MRI bıçak haritası üç ortogonal görünümde görüntülenebilir. Netfabb Professional'da, Add part seçeneğini seçin. Ardından Blade Gap modelini ve Brain Model katmanlarını seçin.Beyin modelini seçin ve onarım moduna tıklayın. Beyni seçmek için kabuk seçim düğmesini kullanın. Ardından seçimi diğer kabuklara kaydırın ve bunları silin.Ardından onarımı uygulayın ve eski parçayı kaldırın. Beyin seçiliyken, Taşı'yı (Move) seçin. Başlangıç noktasına (to origin) tıklayın ve X, Y ve Z kutularındaki parametreleri kaydedin.Bunlar, bıçak boşluğu konumlandırmasını korumak için gereklidir. Çevir'e tıklayın. Ve pencereyi kapatın.Blade Gap modelini seçin ve önceki adımda kaydedilen parametreleri kullanarak translate işlemini gerçekleştirin. Brain modelini seçin ve onarım moduna tıklayın. Beyni seçmek için kabuk seçim düğmesini kullanın.Ardından Smooth triangles seçeneğini seçin. Iterations sayısı için dört değerini girin. Ve Prevent volume shrinking kutucuğunu işaretleyin.Reduce Triangles seçeneğini belirleyin ve Target Triangle Count kutusuna 200000 girin. Ardından Automatic repair seçeneğini belirleyerek varsayılan onarımı gerçekleştirin. Onarımı uygulayın.Ardından, düzleştirilmiş beyin modelini STL olarak dışa aktarın. Düzleştirilmiş beyin modelini Meshmixer'a aktarın. Çizgi VOI'ler ile çizilen alanları düzeltmek için heykel (sculpting) araçlarını kullanın.Ve modeldeki diğer küçük kusurları giderin. Yumuşatılmış, düzenlenmiş beyin modelini Netfabb Professional'a aktarın. Ardından parçayı, brain slicer parts marmoset, ekleyin.Kabukları (Shells) parçalara ayırmak için "parts" seçeneğini belirleyin. Ardından her bir parçayı protokolde açıklandığı şekilde yeniden adlandırın. Protokolde belirtilen seçim ayarlarını kullanarak, beyni kutunun merkezine konumlandırmak için parçaları tıklayıp sürükleyin.Beynin kutu içindeki derinliğini ayarlamak için parçaları tıklayıp sürükleyin. Kutu içindeki kesilmiş modelde düzleştirilmiş, düzenlenmiş beyin modelini seçin ve boolean işlemini seçin. Beyin modelini kırmızıya çevirmek için üzerine tıklayın.Ve boolean çıkarma işlemini seçin. Hesaplamaları uygulayın. Beynin düzgün yerleştirilmesini engelleyecek olan çıkıntılar için kutucuğu işaretleyin.Bunları uzaklaştırmak için yönteme protokolün ek bölümünden bakınız. Bıçak boşluğu modelini seçin ve taşı (move) düğmesine tıklayın. Z pozisyonunda kayıt yapın.Burası en posterior bıçak boşluğunun konumu olacaktır. Ardından pencereyi kapatın. Beyin dilimleyici parçalar arasından bıçak parçasını seçin ve Taşı'ya tıklayın.Önceki adımdan elde edilen Z değerini girin. Ardından mevcut konum X ve Y değerlerini girin. Mutlak Öteleme'yi (absolute Translation) seçin ve öteleyin.Çoğalt'a tıklayın. Burada gösterildiği gibi kesit kalınlığı tutarlıysa, toplam kanat sayısını, toplam sayıyı ve Z sayısını girin ve Z boşluğu kutusuna kesit kalınlığını yazın. Ardından çoğalt seçeneğini belirleyin.Beyin dilimleyici parçaları arasından mikrotom bıçağı parçasını seçin. Bıçak parçasıyla yapılan hareket ettirme ve çoğaltma adımlarını tekrarlayın. Tüm Mikrotom Bıçaklarını ve ana bıçak tutucuyu seçip boolean işlemine tıklayın.Mikrotom Bıçaklarının tümünü seçerek onları kırmızıya çevirin ve boolean çıkarma işlemine tıklayın. Ardından hesaplamaları uygulayın. Onarım moduna girin ve Otomatik onarımı seçin.Kapsamlı Onarım (Extended Repair) işlemini gerçekleştirin ve onarımı uygulayın. Bıçak tutucusunu STL olarak dışa aktarın. Tüm bıçakları, ana ve alt kutuları ve düzleştirilmiş, düzenlenmiş Beyin modelini seçin ve boolean işlemine tıklayın.Ana kutu dışındaki tüm Parçaları kırmızıya çevirmek için Parça seçim penceresini kullanın. Ardından boolean çıkarma işlemini seçin. Hesaplamaları uygulayın.Onarım moduna girin ve beyni yaralayabilecek keskin kenarlar için onay kutusunu işaretleyin. Bunlar Netfabb onarım modunda veya Meshmixer'daki şekillendirme araçları kullanılarak onarılabilir.Ardından Otomatik onarımı seçin. Genişletilmiş Onarım gerçekleştirin. Sonra onarımı uygulayın.Beyin kutusunu STL olarak dışa aktarın. Cura'da Yükle'yi seçin ve Beyin Kutusunu içeri aktarın. Döndür butonuna tıklayın.Ardından, kutuyu düzlemek için tıklayıp sürükleyin. Yazdırma ayarlarını protokolde gösterildiği şekilde düzenleyin. Daha sonra araç yolunu kaydedin.Bıçak tutucu için de aynı işlemi uygulayın ve nesneyi çoğaltın. Ardından takım yolunu kaydedin. Baskı tablasına ince bir katman yapıştırıcı sürdükten sonra, beyin kutusunu ve bıçak tutucuları protokolde açıklanan ayarları kullanarak 3D yazıcıda basın.Baskı işlemleri tamamlandıktan sonra beyin kesim için hazırlanabilir. Protokolde açıklandığı şekilde bir çalışma istasyonu kurun. Beyni kutuya dikkatlice yerleştirin ve sabitlendiğinden emin olun.Mikrotom bıçaklarını, bıçak tutucuyla birlikte kutudaki karşılık gelen boşluklara yerleştirin. Koruyucu eldivenler giyilmiş haldeyken, bıçak tutucuları sıkıca aşağı doğru itin. Beyni kesmek için yavaş ve dengeli bir basınç uygulayın.Beynin ön kısmından başlayarak plakaları tek tek çıkarın. Bu yaklaşım basit görünse de yöntem, birçok adımın yanı sıra çeşitli yazılım türlerinin kullanımını gerektirdiğinden, araştırmacılar prosedüre başlamadan önce kullanıcı arayüzlerine aşina olmalıdır. Bu iş akışı, Marmoset beyin dilimleme kutusunun yapım protokolünü özetlemektedir.Beyin Formalin ile fikse edilir ve 150 mikron çözünürlükte T2 ağırlıklı bir MRI alınır. Görüntüler işlenir ve bir İkili maske oluşturmak için eşikleme işlemine tabi tutulur. Ardından yüzey, 3D modelleme yazılımında render edilir.Bir dilimleme şablonu ile beyin modeli arasında yapılan boolean çıkarma işlemi, beyin dilimleyicinin dijital modelini oluşturur. Ardından, beyin dilimleme kutusu bir 3D yazıcıda basılır. Daha sonra beyin, kesim işlemi için dilimleme kutusuna sıkıca yerleştirilir.Beyin dilimlendikten sonra, In Vivo ve post-mortem MRI görüntüleri ile dilimlerin yüzeysel yüzeylerinin fotoğrafları arasında yapılan görsel bir karşılaştırma, birden fazla dilim boyunca iyi bir oryantasyon eşleşmesi olduğunu ortaya koyar. Yüksek çözünürlüklü post-mortem MRI ile birden fazla beyin diliminden alınan LFB CV boyalı histoloji kesitleri arasında yapılan daha kapsamlı bir karşılaştırma, marmoset beyninin tüm yapıları genelinde doğru ve tutarlı bir eşleşme olduğunu göstermektedir. Multipl Skleroz'un bu hayvan modelinde, hayvanların beynine yayılmış beyaz cevher lezyonları gelişir.Bu teknik kullanılarak, In Vivo MRI'da tespit edilen küçük lezyonlar hem post-mortem MRI'da hem de histoloji kesitlerinde takip edilebilir. Histoloji ve post-mortem MRI, ayrıca In Vivo MRI'da gözden kaçan lezyonları da ortaya çıkarabilir. Burada, In Vivo MRI, her iki optik traktusta da lezyonlara işaret eden normal, hiperintens sinyal hakkında ikna edici bir kanıt göstermemiştir.Buna rağmen, post-mortem MRI'da optik traktusta sinyal hiperintensiteleri gözlemlenmiştir. Bu alanlar, LFB CV histoloji kesitinde görülen miyelinli lezyonlarla doğrudan örtüşmekteydi. Sonuç olarak, burada sunulan metodoloji, araştırmacıların MRI bulgularının altında yatan patolojiyi doğru bir şekilde değerlendirmesine olanak tanımaktadır.Bunun, beyinle ilişkili hastalıklar ile inflamasyon ve remiyelinasyon gibi spesifik patolojik süreçler için yeni biyobelirteçlerin belirlenmesinde gelecek vadeden bir yaklaşım olduğunu düşünüyoruz.

utilizing-3d-printing-technology-to-merge-mri-with-histology-protocol

Research

JoVE Journal

Neuroscience

Sinirbilim

MRI taramaları (insan), 3D görüntüleme yazılımı ve immünohistolojik analiz kullanarak, beynin lateral ventriküllerindeki değişiklikleri belgeliyoruz. Lateral ventrikül hacim değişikliklerinin uzunlamasına 3D haritalanması ve yaşlanma veya hastalık nedeniyle insan beyninde meydana gelen periventriküler hücresel değişikliklerin karakterizasyonu daha sonra farelerde modellenir.

İnsanlar ve Mouse Periventriküler Doku Yanal ventrikülleri ve histolojik Karakterizasyonu 3D Modelleme

Farklı açılardan kullanarak fare yavru beyin kesmek için, biz büyük işitme orta beyin ve ön beyin yapılarının çoğu arasındaki bağlantıları yakalar önceden açıklanan akut beyin dilim üzerine geliştirmek.

Bir Colliculo-talamokortikal Fare Beyin Dilim modifikasyonu, 3-D Odası Bileşenleri baskı ve Multi-ölçekli Optik Görüntüleme birleştirilerek

Bu makalede küçük hayvan beyin mikro-CT görüntüleme, hangi lezyonlar sayılabilir ve tüm beyin bağlamında yüksek hassasiyetle yer alan elektrotlar hazırlamak için basit bir yöntem.

Lezyonlar karakterize ve küçük hayvan beyinlerinde elektrot bulmak için bir mikro-CT-esaslı Yöntem

Bu makalede, iki uzamsal ölçekler köprüleme 3D tarama teknolojisi kullanarak deneysel bir protokol tanıttı: MRG tarafından &gt; 100 μm olarak görüntülenmiş tüm beyin anatomisinin makroskopik uzamsal ölçeği ve nöronal dağılımları kullanarak mikroskobik uzamsal ölçek immunohistokimya boyama ve multielektrot dizi sistemi ve diğer Yöntemler (~ 10 μm).

3D tarama teknolojisi köprüleme mikrodevreler ve Macroscale beyin görüntüleri 3D roman gömme çakışan protokol

Açık yazılım kullanarak görüntü bölümlemesi ve otomatik bir modelleme paketi kullanarak daha fazla grup-bilge şekil analizi de dahil olmak üzere beyin yapıları üzerinde şekil analizi için yarı otomatik bir protokol sıyoruz. Burada, beyin MR görüntülerinden hipokampal segmentasyon ile 3D şekil analizi protokolünün her adımını gösteriyoruz.

Beyin Yapılarının Üç Boyutlu Şekil Modellemesi ve Analizi

Multipl skleroz tedavisi olmayan inflamatuar demyelleştirilme bir hastalıktır. Beyin dokusunun analizi, hastalığın patogenezini anlamak için önemli ipuçları sağlar. Burada Cleveland Clinic operasyonunda benzersiz bir hızlı otopsi programı ile toplanan MS beyin dokusu metodolojisi ve aşağı analiz tartışmak.

Multipl skleroz bireyler için kapsamlı otopsi programı

Protokol, cerrahi simülasyon için kullanılacak hastaya özgü, anatomik kafatası modellerinin tam renkli üç boyutlu baskılarının imalatını açıklamaktadır. Farklı görüntüleme yöntemlerini birleştirmenin önemli adımları, görüntü segmentasyonu, üç boyutlu model çıkarma ve baskı ların üretimi açıklanmıştır.

Nöroşirürjide Kompleks İntrakraniyal Tümörlerin Çok Renkli 3D Baskısı

Aşağıda özetlenen yöntem, üç boyutlu (3D) baskı yöntemleri ve MR Veri çıkarma nın yeni bir kombinasyonunu kullanarak insan dışı primat (NHP) nöroşirürji sinin hazırlanması için kapsamlı bir protokol sağlamayı amaçlamaktadır.

İnsan olmayan Primatlarda Nöroşirürji Planlaması için MRI Tabanlı Araç Kutusu

Protokol, bir doku temizleme yöntemi olan ScaleSF kullanılarak beyin diliminde ayrıntılı bir nöronal görüntüleme yöntemi sağlar. Protokol, beyin dokusu hazırlama, doku berraklaştırma, temizlenmiş dilimlerin işlenmesi ve nöronal yapıların mezoskopikten mikroskobik seviyelere kadar konfokal lazer taramalı mikroskopi görüntülemesini içerir.

Mezoskopikten Mikroskobik Ölçeklere Nöronal Görüntüleme için Bir Doku Temizleme Yöntemi

Koroid pleksusun beyindeki önemli rolüne rağmen, güvenilir otomatik segmentasyon araçlarının olmaması nedeniyle bu yapının nörogörüntüleme çalışmaları azdır. Mevcut protokol, gelecekteki nörogörüntüleme çalışmalarını bilgilendirebilecek koroid pleksusun altın standart manuel segmentasyonunu sağlamayı amaçlamaktadır.

Beyin MRG Kullanılarak İnsan Koroid Pleksusunun Manuel Segmentasyonu

Mevcut protokol, (SWITCH  - H2O2 - Antijen Reterival - 2,2'-tiyodietanol [TDE]) KISA doku transformasyon tekniğini rutin olarak yüksek verimli bir protokolde ışık tabakası floresan  mikroskobu görüntüleme ile birleştirerek onlarca postmortem insan beyni kesitinin hızlı ve eşzamanlı optik temizleme, çok yönlü etiketleme ve 3D hacimsel rekonstrüksiyonu için adım adım bir prosedür sağlar.

Büyük Ölçekli İnsan Beyni Görüntülemede Işık Tabakası Floresan Mikroskobu için Optik Temizleme ve Etiketleme

Keşfedin, 3D baskılı özel beyin tutucuları kullanarak MRI görüntülerini histoloji kesitleriyle hassas şekilde hizalama protokolünü. Marmoset beyin dokusunda gösterilen bu yöntem, radyolojik-histopatolojik korelasyonu iyileştirir ve insan dahil diğer türlere uyarlanabilir.

3D Baskı Teknolojisini kullanan Histoloji ile MRG Birleştirme: Beyin için Protokol Kesit

Daha fazla video keşfet