Un protocolo integral para la segmentación manual de las estructuras mediales Temporal Lobe

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Moore, M., Hu, Y., Woo, S., O'Hearn, D., Iordan, A. D., Dolcos, S., Dolcos, F. A Comprehensive Protocol for Manual Segmentation of the Medial Temporal Lobe Structures. J. Vis. Exp. (89), e50991, doi:10.3791/50991 (2014).

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Abstract

El presente documento describe un protocolo integral de trazado manual del conjunto de las regiones del cerebro que comprende el lóbulo temporal medial (MTL): la amígdala, el hipocampo y las regiones del hipocampo asociadas (perirrinal, entorrinal y del hipocampo propiamente dicho). A diferencia de la mayoría de los protocolos de seguimiento disponibles, por lo general se centra en ciertas áreas MTL (por ejemplo, la amígdala y / o hipocampo), la perspectiva integradora adoptada por las presentes directrices de rastreo permite la localización clara de todas las subregiones MTL. Mediante la integración de la información de una variedad de fuentes, incluyendo los protocolos de rastreo existentes orientación separado diversas estructuras MTL, informes histológicos y atlas del cerebro, y con el complemento de los materiales visuales ilustrativos, el presente protocolo proporciona una guía precisa, intuitiva y conveniente para la comprensión de la anatomía MTL. La necesidad de tales directrices rastreoTambién se pone de relieve mediante la ilustración de las posibles diferencias entre los protocolos de segmentación automática y manual. Este conocimiento puede ser aplicada a la investigación que involucra no sólo a las investigaciones de resonancia magnética estructural sino también colocalización y la señal fMRI extracción estructural-funcional de regiones de interés definidas anatómicamente, en grupos sanos y clínicos por igual.

Introduction

El lóbulo temporal medial (MTL), una zona putativa del más alto nivel de integración de la información sensorial 1, ha sido un tema frecuente de análisis específicos. Por ejemplo, el hipocampo y las áreas del hipocampo asociados se han estudiado ampliamente en la investigación de la memoria 2-5. Además, el papel de la amígdala se ha destacado con frecuencia en investigaciones que examinen procesamiento de las emociones y las interacciones emoción-cognición 6-11. Recientemente, varias regiones MTL también han sido objeto de atención en el emergente campo de la neurociencia de la personalidad, que une la estructura y función de estas y otras regiones del cerebro a la variación individual en rasgos de personalidad 12. La evaluación de la anatomía y función de las estructuras MTL puede ser importante para facilitar el diagnóstico de las enfermedades degenerativas que se pueden producir anomalías estructurales y funcionales específicos en diferentes estructuras MTL. Por ejemplo, en la enfermedad de Alzheimer (EA), una significativatrofeo de la corteza entorrinal y el hipocampo se puede observar 13,14, y la atrofia del hipocampo puede predecir la transición de deterioro cognitivo leve a AD 15. Algoritmos de segmentación automáticos han vuelto populares para la segmentación de las estructuras corticales y subcorticales, pero como con cualquier herramienta, estos programas encontrarán inevitablemente errores en algunos casos. En tales casos, un investigador debe estar equipado con los conocimientos y directrices para reconocer los límites anatómicos de las estructuras MTL. La tendencia en la literatura existente es dirigirse a las subregiones MTL individuales 16-21, con muchos protocolos que tienden a centrarse en el hipocampo 16-19.

A diferencia de la mayoría de las guías publicadas disponibles para el rastreo MTL, el presente protocolo proporciona un amplio conjunto de directrices que permitan la localización clara de todas las subregiones MTL. Se describen las pautas de rastreo para las siguientes estructuras MTL: la amígdala (AMI), el hipocampo (HC), la corteza perirrinal (PRC), la corteza entorrinal (ERC), y la corteza del hipocampo (APS). El AMY y la HC se trazan primero, y luego son seguidos por la circunvolución del hipocampo (PHG) estructuras. Tenga en cuenta que el HC término genérico se utiliza aquí para referirse a la formación de HC, que abarca la HC adecuada, el subículo, y el segmento posterior de la Uncus 22-24. Además, observe que la PHG se puede dividir en dos segmentos, la porción anterior y la porción posterior. Dentro de la porción anterior de la PHG, puede ser dividida en el PHG anterior lateral y medial, cuyas áreas corticales corresponden a la República Popular China y de la ERC, respectivamente. El APS, el área cortical de la parte posterior de la PHG, corresponde a la corteza del hipocampo adecuada. Por razones de simplicidad, usaremos los términos PRC y ERC para referirse al PHG anterior lateral y medial, y la atención primaria de salud para referirse a la PHG posterior. El segmentation para cada estructura comienza con una localización aproximada de las fronteras anteriores y posteriores, así como otros puntos de interés relevantes, que es seguido por el trazado real realizado rebanada por rebanada en el plano coronal, en un anterior-posterior/rostro-caudal dirección. En todos los casos, las secciones sagital y axial se siguen de cerca para ayudar a la localización de los límites anatómicos y monumentos.

La necesidad de tales directrices de rastreo también se ilustra en las figuras que muestran las posibles diferencias entre la salida de los protocolos de segmentación automática y manual. La ventaja de un protocolo que describe todas las estructuras MTL en el formato visual actual es que las variaciones en la anatomía (por ejemplo, el surco colateral profundidad [CA]) que puede afectar a las definiciones de frontera puede ser descrito en el contexto de la anatomía circundante (por ejemplo, , la República Popular China y ERC bordes medial y lateral varían en ubicación dependiendo de la profundidad de la CS 25

El presente protocolo es una presentación explícita de los criterios que utiliza para el rastreo de MTL en una investigación previa identificación de las contribuciones diferenciales de las subregiones MTL en el sentido de aumentar la memoria de la emoción 26, adaptado a las imágenes de resolución más altas del cerebro permitidos por la evolución reciente de resonancia magnética estructural (RM) . El trazado se ilustra en las imágenes obtenidas a partir de un voluntario sano (mujer, 24 años), utilizando un escáner 3T MR. Imágenes anatómicas fueron adquiridos como 3D MPRAGE (TR = 1800 ms, TE = 2,26 ms; FOV = 256 x 256 mm; tamaño de voxel = 1 x 0,5 x 0,5 mm) con un ángulo paralelo adquisición de AC-PC. Si los datos de imagen se adquiere con un ángulo de adquisición diferente, tales como la orientación oblicua, los datos deben ser regridded a una paralela u orientación perpendicular a AC-PC, de manera que las descripciones históricas anatómicas traducen adecuadamente. Las imágenes fueron convertidas a formato NIfTI y la entrada en el software de segmentación 27 para el rastreo manual. Escaneado de datos utilizados en el protocolo actual se recogieron como parte de un estudio que fue aprobado por la Junta de Revisión Institucional, y el voluntario dado su consentimiento por escrito.

Al llamar la información de varios protocolos de trazado independientes para estas estructuras 18-22,28-31, así como de los análisis anatómicos y atlas 23,32,33, el presente protocolo presenta un amplio conjunto de directrices que abordan las inconsistencias en la literatura existente. Complementado por los materiales visuales que se acompañan, se espera que este trabajo para promover la comprensión más clara de las estructuras MTL, y revuelva el interés de la investigación futura en la adopción de la segmentación manual, ya sea como principal método de rastreo MTL o como suplementaciónmétodo ry para la segmentación automática. Al proporcionar una guía precisa, intuitiva y conveniente para la comprensión de la anatomía MTL, este protocolo ayudará a los investigadores a identificar la ubicación de todas las subregiones MTL, con relación a sus estructuras vecinas, incluso cuando sólo algunas estructuras MTL están destinados específicamente para los análisis. Esto no sólo aumentará la precisión de la localización, pero también ayudará a los trazadores a tomar decisiones informadas en los casos de variación morfológica, que es altamente probable que en el MTL. Estas directrices se pueden aplicar a la investigación con RM investigaciones estructurales y / o funcionales del MTL, incluidos los análisis volumétricos y cerebro detección de anomalías, así como los procedimientos de localización de funcional, anatómica y análisis tractographic, en grupos sanos. El presente Protocolo también podría utilizarse para informar a la segmentación de las estructuras MTL para los pacientes (por ejemplo, pacientes con atrofia), si los principales puntos de referencia anatómicos están relativamente preservadas. Rastreo sujeto clínicadatos de s 'puede llevar tiempo y esfuerzo adicional, dependiendo de la gravedad de la atrofia y / o cambios anatómicos.

Es importante tener en cuenta la distinción entre circunvoluciones y cortezas en la definición de ROI. Anatómicamente, el giro que aquí se refiere tanto a la sustancia blanca y sustancia gris, mientras que la corteza se refiere a la materia gris solamente. Dependiendo del uso previsto de la ROI, segmentaciones pueden incluir la materia blanca o excluye.

Recomendamos que el trazado se realiza secuencialmente, subestructura de subestructura, un hemisferio a la vez. Algunos paquetes de software de 34 permitir el seguimiento de las fronteras señaladas en una rebanada de ser pegado en rodajas posteriores, una función que acelera el proceso. Siempre es conveniente hacer referencia al hemisferio oposición, según sea necesario, con el fin de comprobar la coherencia entre las dos partes (por ejemplo, en la detección de puntos de referencia anatómicos). Como alternativa, el trazado en paralelo de las mismas estructuras dentro de los dos hemisferios también se pueden realizar. Sin importar si el trazado es secuencial o en paralelo, una vez que el proceso se haya completado, los trazadores deben a comprobar el resultado final y hacer los ajustes necesarios, haciendo referencia a los dos hemisferios y múltiples vistas en planta. Dependiendo de la experiencia del trazador y la resolución de los datos de las imágenes, la segmentación manual de la MTL de datos sujetos sanos puede tardar 8-10 horas o más, en el caso de un trazador novato, a 3-4 horas, en el caso de un experimentado.

Figura 1
Generalidades Figura 1. 3D de la MTL, trazada utilizando el presente protocolo. Estructuras que aparecen aquí son el AMY (rojo), el HC (azul), la República Popular China (amarillo), la CEI (rosa), y la atención primaria de salud (verde) .

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Protocol

1. Amígdala

  1. Anterior Rebanadas de la AMY
    1. Identificar la primera rebanada del AMY en la que aparece inicialmente la ínsula limen, donde la conexión de la sustancia blanca entre los lóbulos frontales y temporales es continua y visible 30. En la vista coronal, utilice el haz angular que el borde inferolateral del AMY.
    2. Localice el quiasma óptico como un punto de referencia para la aparición del AMY. Utilice la axial y sagital para distinguir el AMY en sus primeras rebanadas del uncus circundante. Siga el blanco tracto importa alrededor del AMY en la vista axial para excluir el área entorrinal 32.
    3. Mover posteriormente, identificar la primera rebanada en el que la comisura anterior es continua a lo largo de ambos hemisferios 28, donde el Amy es visible en su forma típica. Trace el AMY sentido antihorario utilizando el surco entorrinal como la frontera superomedial, la línea imaginaria desde el fondo del sulcu semianulars a lo largo de la materia blanca a la punta inferior de la AMY como de la frontera inferomedial, el vástago temporal como el borde lateral, y de vuelta al surco entorrinal para completar el rastreo de 31.
  2. Posterior Rebanadas de la AMY
    1. Tenga en cuenta que en este nivel, tanto en el AMY y HC son visibles en el mismo segmento (s).
    2. Todavía en la vista coronal, identificar la última rebanada de la AMY donde la estructura es superior a la extensión medial de la asta temporal del ventrículo lateral 36 (o el alveus si el ventrículo no está presente) y lateral a la circunvolución uncinado, la protuberancia del jefe de la HC. Compruebe las vistas sagital y axial para el seguimiento preciso y consistente.
    3. Dibuje una línea imaginaria desde el fondo del surco circular inferior de la ínsula en el tracto óptico como el borde superior de la AMY 31, que también lo diferencia de la materia gris del globo pálido y el putamen.
    4. Trazala circunvolución semilunares como la frontera superomedial y excluyen la circunvolución uncinate 32. Utilice el asta inferior del ventrículo lateral y el tallo temporal para la delimitación lateral.
  3. Rebanadas consecutivas del AMY en dirección anterior-posterior
    1. Sistemáticamente rastrear la rebanada rebanada por AMY utilizando las directrices pertinentes anteriores. En la parte anterior de la AMY, utilizar los mismos límites que para el más anterior rebanada; Por el contrario, en la parte posterior de la AMY, utilizar los mismos límites que para la rebanada más posterior.
    2. Seguir empleando las vistas axiales y sagitales para ayudar a definir y refinar aún más las fronteras del AMY.

2. Hippocampus

  1. La localización de la HC
    1. Comienza trazando el HC cuando el cuerno temporal del ventrículo lateral aparece a lo largo de la frontera inferolateral del AMY. Si el cuerno temporal del ventrículo lateral ya está presente en rodajas anteriores, tenga en cuenta que the inicio de la HC se indica a continuación, por el cuerno temporal del ventrículo lateral del agrandamiento y estiramiento superolateralmente.
    2. Poner fin a la localización de la HC con su última aparición inferomedial al trígono del ventrículo lateral 31. Siempre utilice los puntos de vista alternativos para ayudar a localizar el HC y sus fronteras.
  2. Definiciones de Frontera de la HC
    1. Delinear el HC lateral contra el cuerno temporal. En los casos en que el cuerno temporal del ventrículo lateral no es lo suficientemente perceptible, excluir a una fila de voxels de la segmentación para denotar ella.
    2. Inferiormente, utilizar el paquete rectangular (o su extensión imaginaria) a la cavidad ventricular para separar la HC de la PHG. Utilice la alveus junto con la fimbria como el borde superior. Trace la HC utilizando las mismas definiciones en todas partes.
    3. Además, incluirá la subiculum en la segmentación tal que raya en sentido medial del asunto bulto blanco del PHG, alinea superiormentecon la curva de la Uncus, y se extiende principalmente horizontalmente desde el HC 37. Rastreo posteriormente, mantener estas definiciones hasta el surco calcarina interviene.
  3. Tomando nota de las Divisiones de la HC
    1. Tenga en cuenta que la HC se puede dividir en tres segmentos: cabeza, cuerpo y cola.
    2. Utilice la aparición del ápice uncal para marcar la transición de la cabeza al cuerpo HC HC, y el rápido ascendente y la expansión de tamaño, que normalmente coincide con la aparición de la crus del fondo de saco, para significar la aparición de la cola de HC 23,30,38.
  4. Preste especial atención al trazar las siguientes estructuras.
    1. Incluya el uncus posterior en la segmentación.
    2. Omita el plexo coroideo encima del alveus de la segmentación en los cortes coronales, aunque esto puede no ser posible en las imágenes de baja resolución.
    3. Refiérase a los dos puntos de vista alternativos para evitar la inclusión de la cola de la cAudate y el pulvinar en la cara superior de la cola HC.
    4. Evitar la inclusión de la circunvolución fascicular observando su aparición en el nivel de la crus de el fondo de saco, donde inicialmente se separa de la cola del hipocampo por el cinerea Fasciola y más posteriormente se convierte en la materia gris superior al surco calcarina 32.

Figura 2
Figura 2. Un corte sagital representante del MTL trazado utilizando el protocolo actual, que muestra su posición actual en el cerebro, y las posiciones relativas entre sus principales estructuras, es decir, el AMY (rojo), el HC (azul), la República Popular China (amarillo), la ERC (rosa), y la atención primaria de salud (verde).

3. Circunvolución del hipocampo

  1. Tomando nota de las Divisiones del PHG
    1. Tenga en cuenta que la ca PHGn puede dividir en dos segmentos principales: el PHG anterior (es decir, la República Popular China y ERC), y el PHG posterior (es decir, la atención primaria de salud).
    2. Tenga en cuenta que en el segmento anterior, la República Popular China aparece antes que el ERC, y flanquea lateralmente a través de todo su curso.
    3. Después de que desaparezca la ERC, tenga en cuenta que la República Popular China subsume su lugar en el PHG y continúa durante 3 mm.
    4. Más allá de este segmento, rastrear la posterior PHG, donde el APS se hace cargo de la anchura de la PHG hasta que su extremo 30.
  2. Anterior Rebanadas de la PHG
    1. Defina la primera rebanada de la República Popular China con la aparición de la CS 25,39. Antes de la aparición de la ERC, rastrear la República Popular China desde el borde medial de la orilla lateral de la CS a la del fondo de ojo lateral de la circunvolución de Schwalbe, o que de el uno medial si dos circunvoluciones de Schwalbe están presentes, o el punto medio de la superficie dorsal temporopolar en ausencia de esta circunvolución 25,39.
    2. Comience a rastrear el mm a ERC 5nterior al limen ínsula 40,41.
    3. Continuar trazando el ERC usando el fondo del surco temporopolar medial como el extremo superior de 40, y el fondo del surco semi-anular después de que aparezca la AMY, o el punto donde la extensión imaginaria del haz angular cumple la cavidad ventricular si el surco es semianular indistinguibles 25. Tenga en cuenta que se extiende inferiormente para satisfacer la cavidad ventricular o la superficie pial directamente.
    4. La frontera entre la República Popular China y de la ERC puede variar de rebanada de cortar.
      1. Cuando el CS es profunda (≥ 1,5 cm), traza la República Popular China desde el borde medial de la margen medial de este surco, hasta el punto medio de su margen lateral 25.
      2. En los casos con un CS regular (profundidad de 1-1,5 cm), rastrear la República Popular China como la zona desde el punto medio del banco medial del surco colateral para el extremo medial del banco lateral del surco 25.
      3. Con un <em> CS poco profunda (<1 cm), trazas de la República Popular China desde el fondo de ojo de este surco con el punto medio de la corona de la circunvolución fusiforme 25.
    5. Cuando la CS se interrumpe, por lo general a nivel del ápice uncal, por un pequeño giro que salen de su fondo de ojo, la República Popular China a rastrear el fondo del surco lateral 25. Incluir o excluir la materia blanca de acuerdo con la meta para el retorno de la inversión.
    6. Trace el ERC hasta 1,5 mm posterior al ápice uncal, o el extremo de la circunvolución intralimbicus 42.
    7. Amplíe el trazado de la República Popular China en sentido medial a ocupar el lugar de la ERC después de su terminación, en donde las definiciones de esta última siendo de aplicación hasta 4,5 mm por detrás del ápice uncal, o al final del giro intralimbicus 42. La República Popular China es sustituido luego por el PHC 25,30.
  3. Posterior Rebanadas de la PHG
    1. Comience a rastrear la APS en la posterior división hasta el final de la República Popular China, hasta 4 mm posterior a tque termina de la cola HC 32. Definiciones alternativas de la literatura se describen en la sección de Discusión. Una vez más, incluir o excluir de la materia blanca en función del objetivo.
    2. Delinear la APS utilizando el mismo método descrito en la parte posterior de la República Popular China después de la desaparición de la ERC. También utilice la sustancia blanca del cíngulo como el borde superior una vez que aparece. Continuar el rastreo de esta manera hasta la aparición del surco calcarina, que restringe la APS superomedialmente para el borde inferior del surco 30.
    3. En caso de que un mini-surco aparece antes de la aparición del surco calcarina, incluirlo en la segmentación, pero sea cauteloso en diferenciándolo del surco calcarina.

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Representative Results

Ilustración de las posibles diferencias entre la segmentación manual y automática

Un modelo 3D de la segmentación manual para el amy, HC, República Popular China, ERC, y APS se muestra en la Figura 1, y una sección sagital de la segmentación se muestra en la Figura 2. Para el propósito de ilustrar las diferencias extremas posibles entre manual y automático trazados, rebanadas de la AMY de un sujeto representativo con la segmentación automatizada errónea se yuxtaponen con el trazado manual (ver Figura 3). Mientras que el software automático de segmentación era capaz de reconocer el cuerpo de la base de las estructuras, su segmentación fue bastante áspera, lo que dio lugar a la subestimación del volumen AMY, en comparación con la segmentación manual.

Para fines de ilustración, los resultados de trazado manual en un sujeto se compararon con los obtenidos a partir de u segmentación automáticacantar un programa de segmentación automática 43-45; la atención se centró en el AMY y el HC. Los volúmenes AMY y HC trazadas por los dos métodos también se corrigieron para el volumen intracraneal (ICV) del sujeto (Tabla 1), utilizando los dos pasos siguientes: 1) Las estadísticas volumétricas de las segmentaciones AMY y HC: El software de segmentación manual calculado automáticamente las estadísticas de volumen para las áreas marcadas. Esta información fue recuperada en "Volumen y estadísticas" en el menú de segmentación cuando la segmentación a-ser examinada, junto con su imagen en escala de grises se introdujo en el software. 2) Cálculo de ICV: Esto se realizó en tres etapas, con tres programas en un software de segmentación automática estándar 46. Se utilizó un proceso de extracción para extraer el volumen del cerebro a partir de la imagen original, quitándose no-tejido cerebral como el cráneo. Se utilizó un proceso de extracción parcial volumen para separar el líquido cefalorraquídeo (LCR), la materia gris, yla materia blanca. Por último, se utilizó un procedimiento de estadística para resumir los volúmenes parciales para obtener el ICV para el sujeto.

Figura 3
Figura 3. Un ejemplo extremo de las posibles diferencias entre los resultados del trazado manual (A) y la segmentación automática (B). Aquí se muestra un corte coronal hacia el extremo anterior del AMY. Como es evidente a partir de la comparación, la segmentación automática de software sólo ha reconocido una pequeña porción de la AMY la izquierda, dejando de lado más de la mitad del tejido que es identificable como parte de la AMY a un ojo humano experto; subestimación similar, pero en menor medida, también se produjo en el AMY derecha.

Aunque la figura 3 muestra un ejemplo de falta de coincidencia extrema entre el trazado manual y automatizado, la posibilidad de que underestimat iones de volumen por la segmentación automatizado todavía existe 47. Tales diferencias se ilustran en la Tabla 1 a continuación, que compara los resultados de rastreo manual y automatizado de la AMY y HC.

Tabla 1
Tabla 1. Resultados volumétricos representativos del AMY bilateral y la HC de un solo tema, desde el trazado manual utilizando el presente protocolo y segmentación automática. Segmentación automática no ha subestimado el volumen de cada una de las cuatro estructuras comparadas. Volumen corregido se calcula como la relación entre el volumen de Voxel y el volumen intracraneal (ICV). Para este tema, ICV = 1,446,616.73 mm 3. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

jove_content "> A partir de estos resultados, es evidente que la segmentación automática de software puede ser capaz de proporcionar una localización razonable de las estructuras MTL, pero que el resultado de su segmentación puede ser modificado adicionalmente y se refinó a través de los ajustes manuales para satisfacer un nivel más alto de precisión .

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Discussion

Tradicionalmente, la segmentación manual se ha considerado el estándar de oro por muchos investigadores. Sin embargo, una delimitación precisa de las estructuras individuales se ha complicado por la morfología muy variable de las estructuras MTL, y por los contrastes de resonancia magnética por lo general débiles de estas estructuras contra las zonas circundantes de tejido y no neurales neural. Históricamente, ha habido descripciones conflictivas en la literatura para algunas estructuras MTL. En algunos casos de la segmentación de la República Popular China, por ejemplo, el surco colateral ha sido descrito como interrumpido 40,41, pero esto ha sido descrita previamente en otra literatura como un corto de CS que no excede el nivel de la limen insulae 30. Esta diferencia en la interpretación ha dado lugar a diferentes definiciones borde anterior de la República Popular China, y esto podría explicar en cierta medida por qué se han observado variaciones en segmentaciones de estructuras individuales a través de los diferentes estudios. Este es un aspecto de segmentosción, donde el trazado manual puede proporcionar beneficios únicos, porque el examen visual permite la adaptación, que es difícil de aplicar en la segmentación automática. Esto también se puede ilustrar con los criterios utilizados en el protocolo actual para delimitar la República Popular China y de la CEI. Es de destacar, sin embargo, algunos investigadores han sugerido que definir siempre el borde medial de la República Popular China como el punto medio del banco medial de la CS, independientemente de la profundidad del surco 30. En cuanto a la APS posterior, debido a la frontera veces ambigua de la frontera APS posterior, varias definiciones se describen en la literatura existente. En el protocolo actual, el límite más allá de la terminación de la cola HC se utiliza para reflejar la práctica común de la medición de la atención primaria de salud más allá de la HC, tanto anatómica y funcional de investigación 32 48. Sin embargo, la frontera APS posterior también se ha definido como siendo situado más anteriormente, como 1,5 mm por detrás del pilar del fondo de saco 42 y como la últimarebanada en la que el HC se encuentra inferomedial al trígono del ventrículo lateral 30.

Dependiendo del propósito del retorno de la inversión y la resolución de la imagen, los investigadores podrían optar por incluir o excluir de la materia blanca en la segmentación. Por ejemplo, la inclusión de la sustancia blanca puede ser apropiado para su uso en el ROI fMRI, debido a resoluciones más bajas típicas de la relación funcional con las exploraciones anatómicas. Un ejemplo de esto es ofrecido por un estudio previo 1, que muestra una rebanada MTL con una superposición de la red 4 mm x 4 (una resolución típica de resonancia magnética funcional) donde la separación de la materia blanca y la materia gris sería imposible. En la investigación anatómica, sin embargo, se lleva a cabo generalmente una cuestión / gris blanco separación cuestión, pero incluso en la investigación anatómica es a veces más fácil para delinear las fronteras si las estructuras se trazan de forma contigua, que puede conducir a la inclusión de algo de materia blanca. Si se prefiere la exclusión de la materia blanca, la localización dentro de la boundaries, en lugar de en ellos, se puede ajustar la segmentación para evitar el volumen de materia blanca.

El objetivo del protocolo actual es ilustrar trazando pautas en uno de los participantes, pero en la implementación de un protocolo de segmentación para fines de investigación, las evaluaciones de confiabilidad se debe calcular con el fin de verificar que los trazados son consistentes dentro ya través de trazadores. En función del objetivo del estudio, hay varios modelos que se pueden utilizar para determinar inter e intra-evaluador fiabilidad 49 para los trazados de segmentación manuales. Para las comparaciones entre los métodos, los coeficientes de correlación intraclase se deben evaluar 50.

El beneficio de la segmentación manual de los datos de RM es el potencial para una mayor precisión y capacidad de adaptación que permite la flexibilidad en la localización y / o hacer ajustes basados ​​en el conocimiento de la anatomía implementado en unos lineamientos generales. Esta flexibilidad puede complementar el rastreo automático. Además,el uso de la RM de cerebro in vivo, como en el ejemplo actual permite algunas ventajas metodológicas como el estudio longitudinal, que podría no ser posible en otros enfoques (por ejemplo., post mortem 51). Aunque puede ser difícil de traducir citoarquitectura de imágenes de RM, como se reconoce en un artículo reciente de 42 años, el uso de puntos de referencia notables puede proporcionar pautas contextuales que se pueden utilizar en todas las materias. En la segmentación de todo el MTL, un trazador se da contexto y la familiaridad con las estructuras circundantes, que permite un nivel de adaptabilidad y flexibilidad que puede aumentar la precisión de la localización. Como describimos en nuestro protocolo, hay inconsistencias en la literatura existente en relación con los límites de las estructuras MTL. Segmentación manual permite la flexibilidad en la aplicación de las directrices de rastreo, que no es tan fácil de alcanzar por los algoritmos de segmentación automática. Además, la ventaja de tener conocimiento de las referencias anatómicas relevantes esTambién es relevante si la segmentación automática falla, por lo que las medidas correctivas se pueden tomar sobre la base de una buena comprensión de las pautas de localización con respecto a las fronteras de MTL (sub) regiones, tal como se describe en el protocolo.

Aunque la velocidad y aumentar la eficiencia de la formación, una limitación práctica de la segmentación manual de las estructuras del cerebro es que no requiere experiencia adicional en la anatomía del cerebro y una dedicación importante de tiempo y esfuerzo. Por lo tanto, en la búsqueda de una mayor eficiencia, los programas automatizados de segmentación también se emplean alternativamente para la segmentación de retorno de la inversión. Sin embargo, como los resultados de la segmentación manual y automático en el MTL ilustran aquí, la estimación de probabilidad empleada por el software automático de segmentación puede ser menos exacta que la aproximación manual de en estas regiones del cerebro. El software estándar utilizado en el protocolo actual es una de varias opciones comunes 34, pero las ventajas y desventajas de la segmentación manual de co potencialesmpared para la segmentación automática son similares, independientemente del software elegido para la segmentación automática.

En general, nuestra opinión es que la segmentación manual y automático se puede utilizar métodos complementarios. Sugerimos que los resultados automáticos de rastreo pueden comprobar y manualmente refinados, si es necesario, trazadores de expertos. El presente protocolo proporciona un conjunto de directrices para el seguimiento manual de las estructuras de MTL en alta resolución de las imágenes de RM. Al tomar ventaja de la resolución más fina de las imágenes actuales, las estructuras y los puntos de referencia se pueden capturar con precisión, de modo que las directrices que se presentan aquí se pueden aplicar a imágenes de una amplia gama de resoluciones. Junto con los materiales visuales que se acompañan, se espera que este trabajo para proporcionar y promover una comprensión más clara de la anatomía de las estructuras MTL, y para fomentar la adopción de la segmentación manual, ya sea como el principal método de segmentación MTL o como un método complementario a automático segmentación.

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Materials

Name Company Catalog Number Comments
ITK-SNAP ITK-SNAP Team at University of Pennsylvania and University of Utah ITK-SNAP v2.2
FSL Functional Magnetic Resonance Imaging of the Brain (FMRIB) Analysis Group FSL v4.1
Siemens Magnetom Trio 3T MR Scanner Siemens Magnetom Trio 3T

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Amaral, D. G. Introduction: what is where in the medial temporal lobe. Hippocampus. 9, 1-6 (1999).
  2. Squire, L. R., Zola-Morgan, S. The medial temporal lobe memory system. Science. 253, (5026), 1380-1386 (1991).
  3. Eichenbaum, H., Otto, T., Cohen, N. J. The hippocampus: what does it do. Behavioral & Neural Biology. 57, (1), 2-36 (1992).
  4. Henke, K., Buck, A., Weber, B., Wieser, H. G. Human hippocampus establishes associations in memory. Hippocampus. 7, (3), 249-256 (1997).
  5. Tulving, E., Markowitsch, H. J. Episodic and declarative memory: role of the hippocampus. Hippocampus. 8, (3), 198-204 (1998).
  6. Dolcos, F., Iordan, A. D., Dolcos, S. Neural correlates of emotion–cognition interactions: a review of evidence from brain imaging investigations. Journal of Cognitive Psychology. 23, (6), 669-694 (2011).
  7. Davidson, R. J., Irwin, W. The functional neuroanatomy of emotion and affective style. Trends in Cognitive Sciences. 3, (1), 11-21 (1999).
  8. Lindquist, K. A., Wager, T. D., Kober, H., Bliss-Moreau, E., Barrett, L. F. The brain basis of emotion: a meta-analytic review. The Behavioral and Brain Sciences. 35, (3), 121-143 (2012).
  9. Phan, K. L., Wager, T., Taylor, S. F., Liberzon, I. Functional neuroanatomy of emotion: a meta-analysis of emotion activation studies in PET and fMRI. Neuroimage. 16, (2), 331-348 (2002).
  10. Wager, T. D., Phan, K. L., Liberzon, I., Taylor, S. F. Valence, gender, and lateralization of functional brain anatomy in emotion: a meta-analysis of findings from neuroimaging. Neuroimage. 19, 513-531 (2003).
  11. Zald, D. H. The human amygdala and the emotional evaluation of sensory stimuli. Brain Research Reviews. 41, 88-123 (2003).
  12. DeYoung, C. G., Hirsh, J. B., Shane, M. S., Papademetris, X., Rajeevan, N., Gray, J. R. Testing predictions from personality neuroscience: brain structure and the big five. Psychological Science. 21, (6), 820-828 (2010).
  13. Visser, P. J., Verhey, F. R., Hofman, P. A., Scheltens, P., Jolles, J. Medial temporal lobe atrophy predicts Alzheimer’s disease in patients with minor cognitive impairment. Journal of Neurology, Neurosurgery, & Psychiatry. 72, (4), 491-497 (2002).
  14. Ezekiel, F., et al. Comparisons between global and focal brain atrophy rates in normal aging and Alzheimer disease. Alzheimer Disease & Associated Disorders. 18, (4), 196-201 (2004).
  15. de Leon, M. J., et al. Imaging and CSF studies in the preclinical diagnosis of Alzheimer’s disease. Annals of the New York Academy of Sciences. 1097, 114-145 (2007).
  16. Boccardi, M., et al. Survey of protocols for the manual segmentation of the hippocampus: preparatory steps towards a joint EADC-ADNI harmonized protocol. Journal of Alzheimer's Disease. 26, 61-75 (2011).
  17. Konrad, C., Ukas, T., Nebel, C., Arolt, V., Toga, A. W., Narr, K. L. Defining the human hippocampus in cerebral magnetic resonance images-an overview of current segmentation protocols. Neuroimage. 47, (4), 1185-1195 (2009).
  18. Hasboun, D., et al. MR determination of hippocampal volume: comparison of three methods. American Journal of Neuroradiology. 17, (6), 1091-1098 (1996).
  19. Pantel, J., et al. A new method for the in vivo volumetric measurement of the human hippocampus with high neuroanatomical accuracy. Hippocampus. 10, 752-758 (2000).
  20. Entis, J. J., Doerga, P., Barrett, L. F., Dickerson, B. C. A reliable protocol for the manual segmentation of the human amygdala and its subregions using ultra-high resolution MRI. Neuroimage. 60, (2), 1226-1235 (2012).
  21. Goncharova, I. I., Dickerson, B. C., Stoub, T. R., deToledo-Morrell, L. MRI of human entorhinal cortex: a reliable protocol for volumetric measurement. Neurobiology of Aging. 22, 737-745 (2001).
  22. Watson, C., et al. Anatomic basis of amygdaloid and hippocampal volume measurement by magnetic resonance imaging. Neurology. 42, (9), 1743-1750 (1992).
  23. Duvernoy, H. The human hippocampus: functional anatomy, vascularization, and serial sections with MRI. Third Edition. Springer-Verlag Berlin Heidelberg. (2005).
  24. Amaral, D. G., Witter, M. P. The three-dimensional organization of the hippocampal formation: a review of anatomical data. Neuroscience. 31, (3), 571-591 (1989).
  25. Insausti, R., et al. MR volumetric analysis of the human entorhinal, perirhinal, and temporopolar cortices. American Journal of Neuroradiology. 19, (4), 659-671 (1998).
  26. Dolcos, F., LaBar, K. S., Cabeza, R. Interaction between the amygdala and the medial temporal lobe memory system predicts better memory for emotional events. Neuron. 42, (5), 855-863 (2004).
  27. Yushkevich, P. A., et al. User-guided 3D active contour segmentation of anatomical structures: significantly improved efficiency and reliability. Neuroimage. 31, (3), 1116-1128 (2006).
  28. Bonilha, L., Kobayashi, E., Cendes, F., Li, M. L. Protocol for volumetric segmentation of medial temporal structures using high-resolution 3-D magnetic resonance imaging. Human Brain Mapping. 22, (2), 145-154 (2004).
  29. Bronen, R. A., Cheung, G. Relationship of hippocampus and amygdala to coronal MRI landmarks. Magnetic Resonance Imaging. 9, (3), 449-457 (1991).
  30. Pruessner, J. C., et al. Volumetry of temporopolar, perirhinal, entorhinal and parahippocampal cortex from high-resolution MR images: considering the variability of the collateral sulcus. Cerebral Cortex. 12, (12), 1342-1353 (2002).
  31. Pruessner, J. C., et al. Volumetry of hippocampus and amygdala with high-resolution MRI and three-dimensional analysis software: minimizing the discrepancies between laboratories. Cerebral Cortex. 10, (4), 433-442 (2000).
  32. Duvernoy, H. The human brain: surface, three-dimensional sectional anatomy with MRI, and blood supply. Second Edition. Springer-Verlag Wien. (1999).
  33. Amaral, D. G., Lavenex, P., et al. in The hippocampus book. Hippocampal neuroanatomy. Oxford University Press. (2006).
  34. Blaizot, X., et al. The human parahippocampal region: I. temporal pole cytoarchitectonic and MRI correlation. Cerebral Cortex. 20, (9), 2198-2212 (2010).
  35. Ding, S. -L., Van Hoesen, G. W. Borders, extent, and topography of human perirhinal cortex as revealed using multiple modern neuroanatomical and pathological markers. Human Brain Mapping. 31, (9), 1359-1379 (2010).
  36. Ding, S. -L., Van Hoesen, G. W., Cassell, M. D., Poremba, A. Parcellation of human temporal polar cortex: a combined analysis of multiple cytoarchitectonic, chemoarchitectonic, and pathological markers. The Journal of Comparative Neurology. 514, (6), 595-623 (2009).
  37. Frankó, E., Insausti, A. M., Artacho-Pérula, E., Insausti, R., Chavoix, C. Identification of the human medial temporal lobe regions on magnetic resonance images. Human Brain Mapping. 35, (1), 248-256 (2014).
  38. Lehmann, M., et al. Atrophy patterns in Alzheimer's disease and semantic dementia: a comparison of FreeSurfer and manual volumetric measurements. Neuroimage. 49, (3), 2264-2274 (2010).
  39. Winterburn, J. L., et al. A novel in vivo atlas of human hippocampal subfields using high-resolution 3T magnetic resonance imaging. Neuroimage. 74, 254-265 (2013).
  40. Malykhin, N. V., Bouchard, T. P., Ogilvie, C. J., Coupland, N. J., Seres, P., Camicioli, R. Three-dimensional volumetric analysis and reconstruction of amygdala and hippocampal head, body and tail. Psychiatry research. Neuroimaging. 155, (2), 155-165 (2007).
  41. Patenaude, B., Smith, S. M., Kennedy, D. N., Jenkinson, M. A Bayesian model of shape and appearance for subcortical brain segmentation. Neuroimage. 56, (3), 907-922 (2011).
  42. Smith, S. M., et al. Advances in functional and structural MR image analysis and implementation as FSL. Neuroimage. 23, (2004).
  43. Woolrich, M. W., et al. Bayesian analysis of neuroimaging data in FSL. Neuroimage. 45, (2009).
  44. Smith, S. M. Fast robust automated brain extraction. Human Brain Mapping. 17, (3), 143-155 (2002).
  45. Morey, R. A., et al. A comparison of automated segmentation and manual tracing for quantifying hippocampal and amygdala volumes. Neuroimage. 45, (3), 855-866 (2009).
  46. Baldassano, C., Beck, D. M., Fei-Fei, L. Differential connectivity within the parahippocampal place area. Neuroimage. 75, 228-237 (2013).
  47. Shrout, P. E., Fleiss, J. L. Intraclass correlations: uses in assessing rater reliability. Psychological Bulletin. 86, (2), 420-428 (1979).
  48. Bland, J. M., Altman, D. G. A note on the use of the intraclass correlation coefficient in the evaluation of agreement between two methods of measurement. Computers in Biology and Medicine. 20, 337-340 (1990).
  49. Yushkevich, P. A., et al. A high-resolution computational atlas of the human hippocampus from postmortem magnetic resonance imaging at 9.4 T. Neuroimage. 44, (2), 385-398 (2009).

Erratum

Formal Correction: Erratum: A Comprehensive Protocol for Manual Segmentation of the Medial Temporal Lobe Structures
Posted by JoVE Editors on 09/01/2014. Citeable Link.

A correction was made to A Comprehensive Protocol for Manual Segmentation of the Medial Temporal Lobe Structures. Table 1 and its legend were updated. References 10 and 14 were also updated.

The references were updated from:

  1. Wager, T. D. & Smith, E. E. Neuroimaging studies of working memory: a meta-analysis. Cognitive, Affective & Behavioral Neuroscience. 3(4), 255-274 (2003).
  1. Scheltens, Ph, et al. Atrophyofmedialtemporallobeson MRIin 'probable' Alzheimer's disease and normal ageing: diagnostic value and neuropsychological correlates. Journal of Neurology, Neurosurgery, and Psychiatry. 55(10), 967-972, (1992).

to:

  1. Wager, T. D., Phan, K. L., Liberzon, I., & Taylor, S. F. Valence, gender, and lateralization of functional brain anatomy in emotion: a meta-analysis of findings from neuroimaging. Neuroimage. 19 (3), 513-31, doi:10.1016/S1053-8119(03)00078-8 (2003).
  1. de Leon, M. J. et al. Imaging and CSF studies in the preclinical diagnosis of Alzheimer's disease. Annals of the New York Academy of Sciences. 1097, 114-145, doi:10.1196/annals.1379.012 (2007).

Table 1 had its legend updated from:

Table 1. Representative volumetric results of the bilateral AMY and the HC of a single subject, from manual tracing using the present protocol and automatic segmentation. Automatic segmentation has underestimated the volume of each of the four structures compared. Corrected volume was calculated as the ratio between Voxel volume and Intracranial volume (ICV). For this subject, ICV = 1446616.73 mm3.

to:

Table 1. Representative volumetric results of the bilateral AMY and the HC of a single subject, from manual tracing using the present protocol and automatic segmentation. Automatic segmentation has misestimated the volume of each of the four structures compared. Corrected volume was calculated as the ratio between Voxel volume and ICV. For this subject, ICV = 1599482.11 mm3. Please click here to view a larger version of this figure.

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