Eine standardisierte Pipeline zur Untersuchung der Morphometrie der menschlichen zerebellären grauen Substanz mittels struktureller Magnetresonanztomographie

Zusammenfassung

Es wird eine standardisierte Pipeline zur Untersuchung der Morphometrie der grauen Substanz des Kleinhirns vorgestellt. Die Pipeline kombiniert hochauflösende, hochmoderne Ansätze zur optimierten und automatisierten Kleinhirnpaketierung und voxelbasierten Registrierung des Kleinhirns zur volumetrischen Quantifizierung.

Zusammenfassung

Mehrere Forschungslinien liefern überzeugende Beweise für eine Rolle des Kleinhirns in einer Vielzahl von kognitiven und affektiven Funktionen, die weit über seine historische Assoziation mit der motorischen Kontrolle hinausgehen. Strukturelle und funktionelle Neuroimaging-Studien haben das Verständnis der funktionellen Neuroanatomie des Kleinhirns über seine anatomischen Abteilungen hinaus weiter verfeinert und die Notwendigkeit der Untersuchung einzelner Kleinhirnuntereinheiten bei gesunder Variabilität und neurologischen Erkrankungen hervorgehoben. Dieses Papier stellt eine standardisierte Pipeline zur Untersuchung der Mikrorebell-Morphometrie der grauen Substanz vor, die hochauflösende, hochmoderne Ansätze für eine optimierte und automatisierte Kleinhirnparzellierung (Automatic Cerebellum Anatomical Parcellation using U-Net Locally Constrained Optimization; ACAPULCO) und voxelbasierte Registrierung des Kleinhirns (Spatially Unbiased Infra-tentorial Template; SUIT) zur volumetrischen Quantifizierung.

Die Pipeline ist breit auf eine Reihe von neurologischen Erkrankungen anwendbar und vollständig automatisiert, wobei manuelle Eingriffe nur für die Qualitätskontrolle der Ergebnisse erforderlich sind. Die Pipeline ist frei verfügbar, mit umfangreicher Begleitdokumentation und kann auf Mac-, Windows- und Linux-Betriebssystemen ausgeführt werden. Die Pipeline wird in einer Kohorte von Personen mit Friedreich-Ataxie (FRDA) angewendet, und es werden repräsentative Ergebnisse sowie Empfehlungen zu inferentiellen statistischen Analysen auf Gruppenebene bereitgestellt. Diese Pipeline könnte die Zuverlässigkeit und Reproduzierbarkeit auf dem gesamten Gebiet erleichtern und letztendlich einen leistungsfähigen methodischen Ansatz zur Charakterisierung und Verfolgung von kleinhirnstrukturellen Veränderungen bei neurologischen Erkrankungen bieten.

Einleitung

Das Kleinhirn ist ein Teil des Gehirns, der historisch mit der motorischen Kontrolle ^1,2,3 verbunden ist und von dem angenommen wird, dass er nur an einer kleinen Anzahl seltener Krankheiten^, wie vererbten Ataxien ^4, beteiligt ist. Konvergierende Forschungslinien aus anatomischen Rückverfolgungsstudien an nichtmenschlichen Primaten sowie Studien zu menschlichen Läsionen und Neuroimaging liefern jedoch überzeugende Beweise für eine Rolle des Kleinhirns in einer Vielzahl von kognitiven^5,6,7, affektiven^8,9,10,11 und anderen ^{nichtmotorischen} Funktionen ^7,12 (siehe ⁶  zur Überprüfung). Darüber hinaus sind Anomalien des Kleinhirns zunehmend mit einer breiten Palette von neurologischen und psychiatrischen Erkrankungen verbunden, darunter die Parkinson-Krankheit 13^, die Alzheimer-Krankheit^14,15, die Epilepsie^16,17, die Schizophrenie 18 und die Autismus-Spektrum-Störung ¹⁹ . Daher ist es unerlässlich geworden, das Kleinhirn in funktionelle und strukturelle Modelle menschlicher Hirnerkrankungen und normativer Verhaltensvariabilität zu integrieren.

Anatomisch kann das Kleinhirn entlang seiner oberen bis unteren Achse in drei Lappen unterteilt werden: vordere, hintere und flockungstragende Achsen. Die Lappen sind weiter unterteilt in 10 Läppchen, die durch römische Ziffern I-X^20,21 gekennzeichnet sind (Abbildung 1^). Das Kleinhirn kann auch in Mittellinien- (Vermis) und laterale (Hemisphäre) Zonen gruppiert werden, die jeweils Eingaben vom Rückenmark und der Großhirnrinde erhalten. Der vordere Lappen, bestehend aus Läppchen I-V, wurde traditionell mit motorischen Prozessen in Verbindung gebracht und hat wechselseitige Verbindungen mit zerebralen motorischen Kortexen²². Der hintere Lappen, der die Läppchen VI-IX umfasst, ist in erster Linie mit nichtmotorischen Prozessen¹¹ assoziiert und weist reziproke Verbindungen mit dem präfrontalen Kortex, dem posterioren Parietal und den oberen temporalen Hirnrinde ^8,23 auf. Schließlich hat der flockungslobuläre Lappen, der das Läppchen X umfasst, wechselseitige Verbindungen mit vestibulären Kernen, die die Augenbewegungen und das Körpergleichgewicht während des Standes und des Ganges²¹ steuern.

Eine wachsende Zahl neuerer Arbeiten mit funktioneller Neurobildgebung hat das Verständnis der funktionellen Neuroanatomie des Kleinhirns über seine anatomischen Abteilungen hinaus weiter verfeinert. Zum Beispiel wurden Techniken der funktionellen Magnetresonanztomographie (fMRT) im Ruhezustand verwendet, um das Muster der funktionellen Wechselwirkungen zwischen Kleinhirn und Großhirn²⁴ abzubilden. Darüber hinaus zeigten King und Kollegen⁷ unter Verwendung eines aufgabenbasierten Paketierungsansatzes, dass das Kleinhirn ein reiches und komplexes Muster funktioneller Spezialisierung über seine gesamte Breite zeigt, was durch ausgeprägte funktionelle Grenzen belegt wird, die mit einer Vielzahl von motorischen, affektiven, sozialen und kognitiven Aufgaben verbunden sind. Insgesamt unterstreichen diese Studien, wie wichtig es ist, einzelne Kleinhirnuntereinheiten zu untersuchen, um vollständige biologische Charakterisierungen der Kleinhirnbeteiligung sowohl bei gesunder Variabilität als auch bei neurologischen Erkrankungen zu entwickeln, die durch Veränderungen der Kleinhirnstruktur und / oder -funktion gekennzeichnet sind.

Die vorliegende Arbeit konzentriert sich auf Methoden zur Quantifizierung lokaler Veränderungen des Kleinhirnvolumens mittels struktureller MRT beim Menschen. Im Allgemeinen gibt es zwei grundlegende Ansätze zur Quantifizierung des regionalen Gehirnvolumens mithilfe von MRT-Daten: die merkmalsbasierte Segmentierung und die voxelbasierte Registrierung. Merkmalsbasierte Segmentierungsansätze verwenden anatomische Landmarken und standardisierte Atlanten, um Grenzen zwischen Teilbereichen automatisch zu identifizieren. Mainstream-Softwarepakete für die Segmentierung sind FreeSurfer²⁵, BrainSuite 26 und FSL-FIRST²⁷. Diese Verpackungen enthalten jedoch nur grobe Parzellierungen des Kleinhirns (z. B. Beschriftung der gesamten grauen Substanz und der ganzen weißen Substanz in jeder Hemisphäre), wodurch die einzelnen Kleinhirnläppchen übersehen werden. Diese Ansätze sind auch anfällig für Fehlsegmentierungen, insbesondere für die Überinklusion des umgebenden Gefäßsystems.

Es wurden neue Algorithmen für maschinelles Lernen und Multi-Atlas-Etikettierung entwickelt, die eine genauere und feinkörnigere Parzellierung des Kleinhirns ermöglichen, einschließlich des Algorithmus für die automatische Klassifizierung von Kleinhirnläppchen unter Verwendung der impliziten mehrgrenzenigen Evolution (ACCLAIM^28,29), des Cerebellar Analysis Toolkit (CATK 30), mehrerer automatisch generierter Vorlagen (MAGeT 31), der schnellen automatischen Segmentierung des menschlichen Kleinhirns und seiner Läppchen (RASCAL ³² ), graph-cut segmentation³³ und CEREbellum Segmentation (CERES³⁴). In einem kürzlich erschienenen Artikel, in dem modernste vollautomatische Kleinhirnpaketierungsansätze verglichen wurden, wurde festgestellt, dass CERES2 andere Ansätze im Vergleich zur manuellen Goldstandardsegmentierung der Kleinhirnläppchen übertrifft³⁵. In jüngerer Zeit entwickelten Han und seine Kollegen³⁶ einen Deep-Learning-Algorithmus namens ACAPULCO (Automatic Cerebellum Anatomical Parcellation using U-Net with locally constrained optimization), der CERES2 ebenbürtig ist, eine breite Anwendbarkeit sowohl auf gesunde als auch auf atrophierte Kleinhirne hat, im Open-Source-Docker- und Singularity-Containerformat für die Implementierung "von der Stange" verfügbar ist und zeiteffizienter ist als andere Ansätze. ACAPULCO teilt das Kleinhirn automatisch in 28 anatomische Regionen ein.

Im Gegensatz zur featurebasierten Segmentierung funktionieren voxelbasierte Registrierungsansätze, indem eine MRT präzise auf ein Vorlagenbild abgebildet wird. Um dieses Mapping zu erreichen, müssen die Voxel im Originalbild in Größe und Form verzerrt sein. Das Ausmaß dieser Verzerrung liefert effektiv ein Maß für das Volumen an jedem Voxel relativ zur Goldstandard-Vorlage. Diese Form der volumetrischen Bewertung wird als "voxelbasierte Morphometrie" ^{bezeichnet37.} Ganzhirn-Voxel-basierte Registrierungsansätze wie FSL-FLIRT³⁸/FNIRT³⁹, SPM Unified Segmentation⁴⁰ und CAT12⁴¹ werden häufig für die Voxel-basierte Morphometrie verwendet. Diese Ansätze erklären das Kleinhirn jedoch nicht gut, was zu einer schlechten Reliabilität und Validität in infratentorialen Regionen (Kleinhirn, Hirnstamm⁴²) führt. Um diesen Einschränkungen Rechnung zu tragen, wurde der SUIT-Algorithmus (Spatially Unbiased Infra-tentorial Template) entwickelt, um die Kleinhirnregistrierung zu optimieren und die Genauigkeit der voxelbasierten Morphometrie^{zu verbessern 42,43}.

Merkmalsbasierte Segmentierung und voxelbasierte Registrierungsansätze zur Schätzung des regionalen Kleinhirnvolumens haben grundlegende Stärken und Schwächen. Segmentierungsansätze sind wesentlich genauer für die Quantifizierung des Volumens von anatomisch definierten Bereichen (z. B. Läppchen³⁵). Grenzen zwischen verschiedenen funktionellen Modulen des Kleinhirns lassen sich jedoch nicht auf seine anatomische Folia und Fissuren (äquivalent zu Gyri und Sulci des Großhirns⁷) abbilden. Da registrierungsbasierte Ansätze nicht durch anatomische Landmarken eingeschränkt sind, ist eine feinkörnigere räumliche Inferenz und eine hochdimensionale Struktur-Funktions-Abbildung des Kleinhirns möglich⁴⁴. Zusammengenommen ergänzen sich Segmentierungs- und Registrierungsansätze und können zur Beantwortung unterschiedlicher Forschungsfragen eingesetzt werden.

Hier wird eine neue standardisierte Pipeline vorgestellt, die diese bestehenden, validierten Ansätze integriert, um eine optimierte und automatisierte Paketierung (ACAPULCO) und voxelbasierte Registrierung des Kleinhirns (SUIT) für die volumetrische Quantifizierung zu ermöglichen (Abbildung 2). Die Pipeline baut auf den etablierten Ansätzen auf, um Qualitätskontrollprotokolle unter Verwendung qualitativer Visualisierung und quantitativer Ausreißererkennung sowie eine schnelle Methode zur Schätzung des intrakraniellen Volumens (ICV) mit Freesurfer zu umfassen. Die Pipeline ist voll automatisiert, wobei manuelle Eingriffe nur für die Überprüfung der Qualitätskontrollausgaben erforderlich sind, und kann auf Mac-, Windows- und Linux-Betriebssystemen ausgeführt werden. Die Pipeline ist ohne Einschränkungen ihrer Verwendung für nichtkommerzielle Zwecke frei verfügbar und kann über die Webseite ENIGMA Consortium Imaging Protocols (unter "ENIGMA Cerebellum Volumetrics Pipeline") nach Ausfüllen eines kurzen Registrierungsformulars⁴⁵ abgerufen werden.

Die gesamte erforderliche Software ist in der Materialtabelle aufgeführt, und detaillierte Lernprogramme, einschließlich einer Live-Demonstration, stehen beim Herunterladen der Pipeline zusätzlich zu dem unten beschriebenen Protokoll zur Verfügung. Schließlich werden repräsentative Ergebnisse aus der Implementierung der Pipeline in einer Kohorte von Menschen mit Friedreich-Ataxie (FRDA) und alters- und geschlechtsangepassten gesunden Kontrollen sowie Empfehlungen für statistische Inferenzanalysen auf Gruppenebene bereitgestellt.

Protokoll

HINWEIS: Die in dieser Studie verwendeten Daten waren Teil eines Projekts, das von der Ethikkommission für Humanforschung der Monash University genehmigt wurde (Projekt 7810). Die Teilnehmer gaben eine schriftliche Einwilligung nach Aufklärung. Während die Pipeline auf Mac-, Windows- oder Linux-Betriebssystemen ausgeführt werden kann, wurden ACAPULCO, GAT und die QC-Pipelines explizit auf Linux- (Ubuntu) und Mac- (Catalina, Big Sur v11.0.1) Betriebssystemen getestet.

1. Modul 1: ACAPULCO (anatomische Paketierung)

1. Datensammlung
   1. Sammeln Sie 3D-T1-gewichtete MRT-Bilder des gesamten Gehirns mit einer Auflösung von 1 mm³ oder weniger. Isotrope Voxelabmessungen (typischerweise 1 mm x 1 mm x 1 mm) und ein 3-Telsa-Scanner (oder höher) werden empfohlen. Wenden Sie sich an einen Bildgebungsspezialisten in seinem Radiographiezentrum, um Daten einzurichten und zu erfassen, die diesen Spezifikationen entsprechen.
      HINWEIS: T2-gewichtete Bilder sind manchmal nützlich für volumetrische Analysen; Die hier vorgestellte Pipeline stützt sich jedoch nur auf T1-gewichtete Daten, und einige der verwendeten Tools sind exklusiv für diese Art von Daten. Daher können T2-gewichtete Bilder nicht verwendet werden.
   2. Führen Sie eine visuelle Qualitätsbewertung von Bildern durch, um grobe Kleinhirnfehlbildungen (z. B. große Läsionen) oder wesentliche Bewegungsartefakte auszuschließen, die die Identifizierung wichtiger Kleinhirn-Landmarken (z. B. der großen anatomischen Fissuren) verhindern. Schließen Sie verkümmerte Kleinhirn nicht automatisch aus, auch wenn sie erheblich sind.
   3. Berücksichtigen Sie für Gruppenstudien auch quantitative Qualitätsbewertungen mit frei verfügbaren, standardisierten Tools wie MRIQC^46, um problematische Daten weiter zu identifizieren.
   4. Konvertieren Sie alle Daten mit einem Tool wie dcm2niix⁴⁷ in das NIFTI-GZ-Format.
2. Empfohlene Datenorganisation
   1. Besorgen Sie sich die gesamte erforderliche Software, wie in der Materialtabelle aufgeführt. Stellen Sie sicher, dass Docker^{48 oder Singularity 49,} Matlab 50 und SPM12⁵¹ installiert sind, bevor die Pipeline ausgeführt wird.
      HINWEIS: Umfangreiche schriftliche und Video-Tutorials, die die Pipeline beschreiben, sind ebenfalls verfügbar (siehe Materialtabelle).
   2. Sobald alle notwendige Software installiert ist, erstellen Sie Ordner im Arbeitsverzeichnis und kennzeichnen Sie sie mit "acapulco", "suit" und "freesurfer". Tun Sie dies mit dem Befehl mkdir über die Befehlszeile.
   3. Erstellen Sie im Verzeichnis 'acapulco' einen Ausgabeordner . Erstellen Sie im Ausgabeordner ein Verzeichnis für jedes Thema in der Studie, das das T1-gewichtete Bild im NIFTI-GZ-Format enthält.
      HINWEIS: Es wird empfohlen, eine Kopie der Originaldaten an einem anderen Ort aufzubewahren.
3. Anatomische Kleinhirnpaketierung mit ACAPULCO
   1. Gehen Sie zur Materialtabelle und laden Sie die relevanten Skripte und Container herunter, die zum Ausführen von ACAPULCO erforderlich sind (unter acapulco-Pipeline-Dateien). Platzieren Sie im Verzeichnis "acapulco" den Container (i) ACAPULCO Docker OR Singularity ('acapulco_0.2.1.tar.gz' bzw. '.sif'), (ii) den Inhalt des QC_scripts-Archivs (3 Dateien: 'QC_Master.R', 'QC_Plots.Rmd' und 'QC_Image_Merge.Rmd') und (iii) 'R.sif' (Singularität) ODER 'calculate_icv.tar' (Docker) Datei.
   2. Öffnen Sie ein Terminal, und führen Sie den ACAPULCO-Container über die Befehlszeile auf einem einzelnen Image aus (ersetzen Sie im Folgenden <>). Warten Sie ~ 5 Minuten, bis die Verarbeitung abgeschlossen ist.
      1. Geben Sie mit Docker den folgenden Befehl ein:
         docker load --input acapulco_0.2.1.tar.gz
         docker run -v $PWD:$PWD -w $PWD -t --user $(id -u):$(id -g) --rm acapulco:latest -i output/<>/<>.nii.gz -o output/<>
      2. Geben Sie mit Singularität den folgenden Befehl ein:
         singularity run --cleanenv -B $PWD:$PWD acapulco-0.2.1.sif -i output/<>/<>.nii.gz -o output/<>
   3. Schleife über alle Themen / Scans in der Kohorte. In der Tabelle der Materialien finden Sie einen Link zur ENIGMA Imaging Protocols-Website zum Herunterladen der Pipeline (unter ENIGMA Cerebellum Volumetrics Pipeline) und zum Tutorial-Handbuch mit Beispielen zum Erstellen einer for-Schleife für die serielle Verarbeitung mehrerer Themen.
   4. Suchen Sie nach der Verarbeitung nach den folgenden Dateien, die in den fachspezifischen Ordnern generiert wurden:
      1. Identifizieren Sie "_n4_mni_seg_post_inverse.nii.gz": paketierte Kleinhirnmaske im Original (Betreffraum).
      2. Identifizieren Sie "_n4_mni_seg_post_volumes.csv": Volumen (in mm³) für jede der 28 von Acapulco erzeugten Untereinheiten;
      3. Identifizieren Sie repräsentative Bilder (im Verzeichnis "Bilder"): sagittal, axial und koronal.
4. Statistische Ausreißererkennung und Qualitätskontrolle (QC)
   1. Stellen Sie im Terminal und im Verzeichnis "acapulco" sicher, dass sich der Inhalt der QC_scripts im Verzeichnis "acapulco" befindet. So führen Sie die QC-Skripte aus:
      1. Geben Sie mit Docker den folgenden Befehl ein:
         Docker laden calculate_icv.tar
         docker run -v $PWD:$PWD -w $PWD --rm -it luhancheng/calculate_icv:latest Rscript
         QC_Master.R-Ausgang/
      2. Geben Sie mit Singularität den folgenden Befehl ein:
         Singularität exec -B $PWD:$PWD R.sif Rscript /path/to/QC_Master.R /path/to/acapulco/output
5. Untersuchung der von ACAPULCO erzeugten QC-Bilder
   HINWEIS: Es gibt einen 3-stufigen Prozess zur Qualitätsprüfung der ACAPULCO-Paketbilder.
   1. Öffnen Sie die "QC_Images.html" in einem Webbrowser und scrollen Sie schnell (~ 10 s pro Subjekt) durch die Bilder, um offensichtliche Fehler oder systematische Probleme zu identifizieren. Notieren Sie sich die Betreff-IDs von fehlgeschlagenen oder verdächtigen Paketbildern für die Nachverfolgung.
      HINWEIS: Siehe Abbildung 3 für eine Anleitung zur Neuroanatomie der Kleinhirnläppchen und Abbildung 4, Abbildung 5 und Abbildung 6 im Abschnitt "Repräsentative Ergebnisse" unten für Beispiele für "gute" Parzellen, "subtile Fehlparzellierungen" und "Global Failure" -Paketierungen.
   2. Öffnen Sie die 'Plots_for_Outliers.html', um die Kontrollkästchen für quantitative statistische Ausreißer zu aktivieren. Suchen Sie nach Ausreißern (2,698 s.d über oder unter dem Mittelwert) über oder unter den Schnurrhaaren der Boxplots. Bewegen Sie den Mauszeiger über die Datenpunkte, um die Betreff-ID anzuzeigen. Identifizieren Sie die Ausreißer, die mit einer "1" in der entsprechenden Spalte in der Datei "Ausreißer.csv" gekennzeichnet sind, und notieren Sie sich die Gesamtzahl der Segmente, die als Ausreißer für jedes Thema identifiziert wurden, in der letzten Spalte unter "Ausreißer.csv".
   3. Überprüfen Sie manuell jedes Bild mit einem oder mehreren Ausreißern. KRITISCH: Überlagern Sie mit einem Standard-NIFTI-Bildbetrachter (z. B. FSLEyes oder MRICron) die ACAPULCO-Maske auf dem ursprünglichen T1w-Bild, um die Qualität der Parzellierung Slice für Slice zu überprüfen.
      1. Um Overlays für detaillierte QC aus der Befehlszeile mit FSLEyes zu generieren, i) ändern Sie das Verzeichnis in das Verzeichnis 'acapulco', ii) geben Sie den zu betrachtenden Betreff an (ersetzen Sie ):
         subj=
      2. Kopieren Sie den folgenden Code auf das Terminal (ohne {subj} manuell zu ändern, da dies durch die vorherige Zeile festgelegt wurde:
         t1_image=output/${subj}/${subj}.nii.gz
         acapulco_image=output/${subj}/${subj}_n4_mni_seg_post_inverse.nii.gz
         fsleyes ${t1_image} ${acapulco_image} --overlayType label --lut random_big --outline --outlineWidth 3 ${acapulco_image} --overlayType volume --alpha 50 --cmap random
         HINWEIS: Es muss entschieden werden, ob das abnormale Segment einbezogen werden soll oder nicht, d.h. gibt es einen Paketierungsfehler oder ist es nur eine normale Variabilität in der Anatomie des Individuums? Jede paketierte Region wird einzeln betrachtet, so dass einige Regionen für ein Bild ausgeschlossen werden können, während der Rest bei Richtigkeit beibehalten werden kann.
      3. Müssen eine oder mehrere paketierte Regionen aus dem endgültigen Datensatz ausgeschlossen werden?
         Wenn Ja (Ausreißer wird bestätigt), schließen Sie diese Parzellierung(en) von der Analyse aus, indem Sie die Volumenschätzung in der entsprechenden Zelle der Datei "Cerebel_vols.csv" für diesen Gegenstand durch NA ersetzen.
      4. Führen Paketierungsfehler dazu, dass ein Teil des Kleinhirns von der Maske ausgeschlossen wird?
         Wenn Ja (z. B. wenn bestimmte Kleinhirnläppchen in der Maske fehlen oder "abgeschnitten" erscheinen), schließen Sie das Subjekt sofort von weiteren Analysen aus (d. h. fahren Sie nicht fort, das SUIT-Modul für diese Probanden auszuführen).

2. Modul 2: SUIT-Kleinhirn-optimierte Voxel-basierte Morphometrie

1. Voxel-basierte Morphometrie-Analysen mit SUIT
   KRITISCH: Diese Pipeline setzt voraus, dass das ACAPULCO-Modul bereits ausgeführt wurde, da es auf die Generierung einer fachspezifischen Kleinhirnmaske zur Optimierung der Registrierung und Normalisierung des Kleinhirns auf die SUIT-Vorlage angewiesen ist. Wenn die von ACAPULCO erzeugte fachspezifische Maske nicht das gesamte Kleinhirn umfasst, rechtfertigt dies den Ausschluss aus dem SUIT-Modul. Anweisungen zum Ausführen von SUIT Standalone finden Sie unter⁵².
   1. Besorgen Sie sich die gesamte erforderliche Software, die in der Materialtabelle aufgeführt ist. Stellen Sie sicher, dass sich der Ordner SPM12 und alle Unterordner im MATLAB-Pfad befinden. Stellen Sie sicher, dass enigma_suit Skripts im Verzeichnis 'spm12/toolbox' gespeichert und dem MATLAB-Pfad hinzugefügt werden. Um den MATLAB-Pfad zu überprüfen, geben Sie pathtool in das MATLAB-Befehlsfenster ein und klicken Sie dann auf Mit Unterordnern hinzufügen , um die entsprechenden Ordner hinzuzufügen.
   2. Führen Sie die SUIT-Pipeline für ein oder mehrere Themen aus. Warten Sie ~ 15-20 Minuten (wenn Sie die grafische Benutzeroberfläche [GUI] verwenden) und ~ 5-7 Minuten, wenn Sie vom Terminal (Bash / Shell) aus laufen, bis die Verarbeitung abgeschlossen ist.
      1. Um die grafische Benutzeroberfläche zu verwenden (Themen werden in Serie ausgeführt), geben Sie im MATLAB-Befehlsfenster den folgenden Befehl ein:
         suit_enigma_all
      2. Wählen Sie im ersten Popup-Fenster die Betreffordner aus dem Verzeichnis "acapulco/output" aus, die in die Analyse einbezogen werden sollen. Klicken Sie auf die einzelnen Ordner auf der rechten Seite des Fensters, oder klicken Sie mit der rechten Maustaste und wählen Sie Alle aus. Drücken Sie auf Fertig. Wählen Sie im zweiten Popup-Fenster das SUIT-Verzeichnis aus, in das die Analysen geschrieben werden.
      3. ODER Rufen Sie die Funktion über die MATLAB-Befehlszeile für einen einzelnen Betreff auf, und geben Sie den folgenden Befehl ein:
         suit_enigma_all('/path/to/acapulco/output/subjdir','/path/to/suitoutputdir')
      4. ODER Rufen Sie die Funktion über das Terminalfenster außerhalb von MATLAB für ein einzelnes Thema auf, indem Sie den folgenden Befehl eingeben:
         matlab -nodisplay -nosplash -r "suit_enigma_all('/path/to/acapulco/output/subjdir','/path/to/suitoutputdir'), exit"
   3. In der Tabelle der Materialien finden Sie einen Link zur ENIGMA Imaging Protocols-Website zum Herunterladen der Pipeline (unter ENIGMA Cerebellum Volumetrics Pipeline) und zum Tutorial-Handbuch mit Beispielen zum Erstellen einer for-Schleife für die serielle Verarbeitung mehrerer Themen.
   4. Achten Sie auf die folgenden Punkte in Bezug auf das Skript.
      1. Stellen Sie sicher, dass das Skript das N4-Bias-korrigierte, MNI-ausgerichtete (Rigid-Body) T1-Bild und die ACAPULCO-Kleinhirnmaske in das Ausgabeverzeichnis kopiert.
      2. Stellen Sie sicher, dass das Skript die graue und weiße Substanz des Kleinhirns segmentiert.
      3. Stellen Sie sicher, dass das Skript mithilfe der ACAPULCO-Maske Fehler bei der Übereinbindung in der Parzellierung korrigiert.
      4. Stellen Sie sicher, dass das Skript DARTEL die Daten normalisiert und mit Jacobian Modulation in den SUIT-Raum neu schneidet, so dass der Wert jedes Voxels proportional zu seinem ursprünglichen Volumen ist.
      5. Überprüfen Sie den Ordner jedes Betreffs auf die folgenden endgültigen Ausgaben: "wd_seg1.nii" (graue Substanz) und "wd_seg2.nii" (weiße Substanz).
2. Statistische Ausreißererkennung und Qualitätskontrolle
   1. Überprüfen Sie die normalisierten, modulierten Bilder (wd*) visuell auf größere Fehler. Geben Sie in MATLAB den folgenden Befehl ein:
      spm_display_4D
   2. Wählen Sie manuell die 'wd*seg1'-Bilder aus den Anzug-Unterordnern aus oder navigieren Sie zum Verzeichnis 'suit'; Geben Sie '^wd.*seg1' in das Feld Filter ein (keine Anführungszeichen) und drücken Sie die Rec-Taste . Drücken Sie auf Fertig.
   3. Scrollen Sie durch die Bilder, um sicherzustellen, dass sie alle gut ausgerichtet sind. Siehe Abbildung 7 für korrekt normalisierte Bilder von gesunden Kontrollen (A, B) und einem Individuum mit einem stark atrophischen Kleinhirn (D).
      HINWEIS: In diesem Stadium ist die Anatomie zwischen den Themen sehr ähnlich (da sie in derselben Vorlage registriert wurden), und Volumenunterschiede werden stattdessen durch unterschiedliche Voxelintensitäten codiert. Größere Fehler werden offensichtlich sein, z. B. leere Bilder, große Bereiche fehlenden Gewebes, ungewöhnliche Intensitätsgradienten (d. H. Helle Voxel alle oben, dunkle Voxel alle unten). Diese Bilder sollten von den nachfolgenden Schritten ausgeschlossen werden.
   4. Überprüfen Sie die räumliche Kovarianz auf Ausreißer. Geben Sie in MATLAB den folgenden Befehl ein:
      check_spatial_cov
      1. Wählen Sie die 'wd*seg1'-Bilder wie im vorherigen Schritt aus. Wenn Sie dazu aufgefordert werden, wählen Sie die folgenden Optionen aus: Prop-Skalierung: Ja; Variabel zu variieren: Nein; Scheibe (mm): - 48 , Spalt: 1.
      2. Sehen Sie sich das Boxplot an, das die mittlere räumliche Kovarianz jedes Bildes relativ zu allen anderen Bildern in der Stichprobe anzeigt. Identifizieren Sie Datenpunkte, die >2s.d. unter dem Mittelwert im MATLAB-Befehlsfenster liegen. Überprüfen Sie dazu das Bild "_n4_mni.nii.gz" im Ordner SUIT auf Artefakte (Bewegung, anatomische Anomalien), Probleme mit der Bildqualität oder Vorverarbeitungsfehler.
      3. Wenn die Bildqualität und die Vorverarbeitung akzeptabel sind und die visuelle Inspektion der modulierten Bilder im vorherigen Schritt nicht auf ein Problem mit der Segmentierung und Normalisierung hinweist, behalten Sie diese Daten in der Stichprobe bei. Andernfalls schließen Sie diese Daten aus.

3. MODUL 3 (optional): Intrakranielle Volumenschätzung (ICV) mit FreeSurfer

HINWEIS: Dieses Modul verwendet die FreeSurfer-Pipeline, um den ICV zu berechnen. Es muss nicht erneut ausgeführt werden, wenn es vorhandene Freesurfer-Ausgaben für die Kohorte (jede Version) gibt.

1. FreeSurfer einrichten
   1. Stellen Sie sicher, dass FreeSurfer heruntergeladen und installiert ist⁵³. Gehen Sie zur Tabelle der Materialien und laden Sie die entsprechenden Skripte herunter, um dieses Modul auszuführen (unter ICV-Pipeline-Dateien). Wenn Sie mit FreeSurfer arbeiten, legen Sie die folgenden Variablen fest:
      Export FREESURFER_HOME=
      Quelle $FREESURFER_HOME/SetUpFreeSurfer.sh
   2. Ersetzen Sie wie folgt:
      export SUBJECTS_DIR=/enigma/Freesurfer
2. Freesurfer autorecon1 laufen lassen
   1. Geben Sie für ein einzelnes Thema aus dem Verzeichnis "freesurfer" (Verarbeitungszeit ~ 20 min) den folgenden Befehl ein:
      CD /Enigma/FreeSurfer
      recon-all -i .. /input/.nii.gz -s -autorecon1
   2. Im Tutorial-Handbuch finden Sie Beispiele zum Erstellen einer for-Schleife für die serielle Verarbeitung mehrerer Themen.
3. Berechnung des ICV
   1. Dateiorganisation
      1. Platzieren Sie im Verzeichnis 'freesurfer' den (i) Docker OR Singularity Container, der in Modul 1 ('calculate_icv.tar' bzw. 'R.sif') bzw. (ii) xfm2det script verwendet wird (siehe Tabelle der Materialien). Führen Sie dann einen Git-Klon durch, um das erforderliche ICV-Skript zu klonen:
         Git-Klon https://github.com/Characterisation-Virtual-Laboratory/calculate_icv
   2. Ausführen der ICV-Extraktion (Verarbeitungszeit ~ 5 min)
      1. Geben Sie aus dem Verzeichnis 'freesurfer' mit Singularität ('R.sif') Folgendes ein:
         singularity exec --cleanenv -B $PWD:$PWD R.sif calculate_icv/calculate_icv.py --freesurfer_dir=/path/to/freesurfer --acapulco_dir=/path/to/acapulco/QC/Cerebelvolsfile --output_csv_name=Cerebel_vols.csv calculate_icv
      2. Geben Sie aus dem Verzeichnis 'freesurfer' mit Docker-Container Folgendes ein:
         docker run -v $PWD:$PWD -w $PWD -rm -it luhancheng/calculate_icv:latest
         calculate_icv/calculate_icv.py --freesurfer_dir=/path/to/Freesurfer --
         acapulco_dir=/path/to/acapulco/QC/Cerebelvolsfile --output_csv_name=Cerebel_vols.csv
         calculate_icv
      3. Ausführen eines Skripts ohne Container - siehe Tabelle der Materialien für zusätzliche erforderliche Software und Abhängigkeiten. Geben Sie im Verzeichnis 'freesurfer' Folgendes ein:
         ./calculate_icv/ calculate_icv.py ---freesurfer_dir=/path/to/freesurfer --
         acapulco_dir=/path/to/acapulco/QC/Cerebelvolsfile --
         output_csv_name=Cerebel_vols.csv calculate_icv
         HINWEIS: Dadurch wird der ICV für jedes Thema berechnet und eine Spalte mit ICV an das Ende der Datei "Cerebel_vols.csv" angehängt.

Ergebnisse

Kleinhirnpaketierung (ACAPULCO)

Qualitätskontrolle von Kleinhirn-Paketmasken:
Die folgenden Beispiele veranschaulichen die ACAPULCO-Paketausgaben und leiten die Entscheidungsfindung in Bezug auf a) die Qualität der Paketmaske auf individueller Ebene und b) die anschließende Einbeziehung oder den Ausschluss eines bestimmten Läppchens aus den statistischen Analysen. Letztendlich ist die Entscheidung, ein Subjekt aufzunehmen oder auszuschließen, subjektiv...

Diskussion

Das Kleinhirn ist entscheidend für eine breite Palette von menschlichen motorischen³, kognitiven⁵⁸, affektiven¹⁰ und Sprache ^7,59 Funktionen und ist an vielen neurologischen und psychiatrischen Erkrankungen beteiligt. Die Verfügbarkeit eines standardisierten und leicht umsetzbaren Ansatzes für die Quantifizierung regionaler Kleinhirnvolumina wird zu einer immer detaillierteren Struktur-Fun...

Materialien

Name	Company	Catalog Number	Comments
ACAPULCO pipeline files	0.2.1	http://enigma.ini.usc.edu/protocols/imaging-protocols/	Please make sure to use acapulco version 0.2.1
Docker for Mac		https://docs.docker.com/desktop/mac/install/	macOS must be version 10.14 or newer Docker requires sudo priviledges Docker imposes a memory (RAM) constraint on Mac OS. To increase the RAM, open Docker Desktop, go to Preferences and click on resources. Increase the Memory to the maximum
Docker for Windows		https://docs.docker.com/docker-for-windows/install/
ENIGMA SUIT scripts		http://enigma.ini.usc.edu/protocols/imaging-protocols/
FreeSurfer	7	https://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/DownloadAndInstall	Following variables need to be set everytime you work with Freesurfer: export FREESURFER_HOME=freesurfer _installation_directory source $FREESURFER_HOME/SetUpFreeSurfer.sh
export SUBJECTS_DIR=path/enigma/Freesurfer
FSL (for FSLeyes). Optional	6	https://fsl.fmrib.ox.ac.uk/fsl/fslwiki/FslInstallation
ICV pipeline files		http://enigma.ini.usc.edu/protocols/imaging-protocols/	ICV pipeline can be run in two ways: 1) with docker/singularity. You will not require additionl software; 2) without docker/singularity- this involves running the ICV script (calculate_icv.py) manually. You will require the following additional software: Python version =3.5 Python module pandas Python module fire Python module tabulate Python module Colorama
		https://github.com/Characterisation-Virtual-Laboratory/calculate_icv
MATLAB*	2019 or newer	https://au.mathworks.com/	An academic license is required
Singularity	3.7 or newer	https://www.sylabs.io/docs/	Prefered for high performance computing (HPC) clusters
SPM	12	http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/software/spm12/	Make sure spm12 and all subfolders are in your MATLAB path
SUIT Toolbox	3.4	http://www.diedrichsenlab.org/imaging/suit_download.htm	Make sure you place SUIT toolbox in spm12/toolbox directory
Troubleshooting manual and segmentation output examples		http://enigma.ini.usc.edu/protocols/imaging-protocols/
Tutorial manual and video		http://enigma.ini.usc.edu/protocols/imaging-protocols/	Manual and accompanying live demonstration provide detailed step-by-step instructions on how to run the pipeline from start to finish.
*Not freely available; an academic license is required