The authors acknowledge the following funding sources, the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC), the Dorothy Pitts Research Fund (NG), and the Nicky and Thor Eaton Research Fund. The authors acknowledge Kevin DeSimone, and Aman Goyal and for their knowledge in MRI acquisition and analysis expertise.

1. Teilnehmer und Postmortem Gehirn Set-Up HINWEIS: Alle Bilder wurden mit einem 3-T-MRT mit einem 32-Kanal-Kopfspule und allen MRT erfasst wurde bei RT ca. 20 ° C, durchgeführt. Alle Teilnehmer waren Rechtshänder und gab eine schriftliche Einverständniserklärung. Jeder Teilnehmer war bei guter Gesundheit ohne Geschichte von neurologischen Erkrankungen. Das experimentelle Protokoll wurde genehmigt und nach den Richtlinien der York University Menschen Teilnehmer Review Committee. <ol><li> Stellen jeder Teilnehmer ausfüllen und unterschreiben eine Patienteneinwilligung, die MRI-Sicherheitsrichtlinien und der Neuro-Bildgebung Protokollinformationen. </li><li> Für jeden Teilnehmer platzieren Ohrstöpsel in jedem Ohr und sichern Sie den Kopf mit Pads auf Kopfbewegung zu minimieren. </li><li> Für Post-mortem-Bildgebung des Gehirns, stellen Sie sicher, das Gehirn vor Neuroimaging befestigt und ist innerhalb von einem Beutel oder Behälter, die innerhalb des MRI-Kopf-Spule passt enthalten. Setzen Sie den postmortalen Hirn in der Kopfspule mit seiner z-Achse (überlegen inferior) mit der Bohrung des Scanners ausgerichtet ist. Der Hirnstamm (posterior) sollten auf den Fuß des Scanner-Bett zu stellen. </li><li> Zeigen Vakuumkissen Hände um den Post-mortem-Gehirn für zusätzliche Unterstützung. </li></ol> 2. Lokalisieren und Verschreibung der Subcortex HINWEIS: Der Thalamus ist ein Dual-gelappten Struktur in der Nähe der Mitte des Gehirns zwischen dem Mittelhirn und der Großhirnrinde, liegt. Innerhalb der dorsalen Thalamus, dem menschlichen LGN ist eine kleine subkortikale Struktur, die ein Maximum von ~ 10 mm erstreckt. <ol><li> Um einen neuen Teilnehmer zu registrieren, öffnen Sie die MRT-Imaging-Software und klicken Sie auf die Registerkarte Patient in der oberen linken Ecke. Dann klicken Sie auf Registrieren. </li><li> Geben Sie die entsprechenden Patienteninformationen, und klicken Sie auf die Registerkarte Exam. </li><li> Um einen Localizer Scans zu erhalten, klicken Sie auf die Registerkarte Exam Explorer, ein neues Protokoll zu erstellen. Die Set-up-Fenster auf dem Bildschirm zu beobachten, klicken Sie auf die Registerkarte Routine, und geben Sie die folgenden Parameter: ÜbernahmeZeit 28 sec, Erfassungsmatrix 160 × 160, 1 Scheibe, 1,6 mm dicken isotropen Voxelgröße, FOV = 260 mm, FoV Phase = 100%, Scheibe Auflösung = 69%, Phase und in Scheiben schneiden Teilphasen Fourier = 6/8, TR = 3.15 ms, TE = 1,37 ms, Flipwinkel = 8 °. </li><li> Überlagern die Scheibe Auswahlfeld zur Erfassung der PD Bilder über das Localizer-Abdeckung der subkortikalen Kerne im Thalamus sowie umgebenden Strukturen (Abbildung 4) verwendet. </li></ol> 3. Hochauflösende Strukturparameter <ol><li> Erstellen Sie ein neues Protokoll für den Erhalt von hochauflösenden PD-gewichtete Scans. In der Set-up-Fenster auf dem Bildschirm, klicken Sie auf die Registerkarte Routine, und geben Sie die folgenden Parameter in der koronalen Orientierung: Erfassungszeit 179 sec, Erfassungsmatrix 512 x 512, 0,3 x 0,3 x 1 mm 3 Voxelgröße, TR = 3.25 sec , TE = 32 ms, Flipwinkel = 120 °, verschachtelte Schichtaufnahmen, FoV lesen = 160 mm, FoV Phase = 100%, parallele Bildgebung (GRAPPA) mitein Beschleunigungsfaktor von 2. <ol><li> Verwenden Sie einen Turbo Spin-Echo-Sequenz, die mit einem Echozuglänge von 5. Der erste Echo bei 32 ms ist die effektive Echo für diese Sequenz. Reduzieren die Bandbreite (BW) auf das mögliche Mindestmaß, 40 Hz / Pixel, um das SNR zu maximieren. Um Scandauer zu reduzieren, wählen Sie 18 Scheiben, die jeweils 1 mm dick, mit einem FOV = 160 mm. Diese Platte bietet genügend Deckung der subkortikalen Regionen von Interesse. HINWEIS: Für die sichere Identifizierung von subkortikalen Strukturen, zu erwerben 5 läuft mit den oben genannten Parametern. Die gesamte Scandauer ist nur ~ 15 Minuten (Abbildung 5). Fett-Sättigung nicht verwendet wurde. </li></ol></li><li> In Post-mortem-Bildgebung des Gehirns, kann zuverlässige Identifizierung der subkortikalen Strukturen in nur einem Scan mit der Gesamtdauer von nur ca. 3 Min nach dem gleichen Scan-Protokoll wie in 3.1 (Abbildung 6) zu beachten. </li></ol> 4. Bildanalyse HINWEIS: Um die MRI-Daten zu analysieren, verwenden Sie den frei verfügbaren FMRIB istSoftware Library (FSL) Paket zum Download bereit <a href="https://www.fmrib.ox.ac.uk/fsl/">(https://www.fmrib.ox.ac.uk/fsl/).</a> <ol><li> Öffnen Sie ein Terminalfenster und wandeln die rohen DICOM-Dateien aus dem Scanner für jedes PD Lautstärke auf einen NIfTI Format mit einer DICOM zu NIfTI Konverter. Eine Reihe davon stehen zum Download frei zur Verfügung (z. B. <a href="https://www.nitrc.org/projects/mricron">https://www.nitrc.org/projects/mricron).</a> In der Befehlszeile dcm2nii gefolgt von dem Verzeichnis jedes PD gewichteten Bildlauf. </li><li> In einem Terminal-Fenster zu erhalten, die Parameter der Original-PD-Scan. Geben fslinfo in der Befehlszeile, gefolgt von der PD-Scan in NIfTI Format. </li><li> Erstellen Sie einen hochauflösenden blank image Zielvolumen, das zweimal die Auflösung und die Hälfte der Voxelgröße durch die Parameter von fslinfo gegeben von der Original-PD-Scan hat. Die Reihenfolge der Dateneingänge dieses Befehls sind die folgenden: fslcreatehd &lt;xsize&gt; &lt;ysize&gt; &lt;zGröße&gt; &lt;tsize&gt; &lt;xvoxsize&gt; &lt;yvoxsize&gt; &lt;zvoxsize&gt; &lt;tr&gt; &lt;XORIGIN&gt; &lt;YORIGIN&gt; &lt;zorigin&gt; &lt;Datentyp&gt; &lt;Header&gt; HINWEIS: Wenn beispielsweise der ursprüngliche PD-Scan mit den folgenden, wie in 3.1 beschriebenen Parameter werden gesammelt (dh 512 x 512-Matrix, 18 Stück, 0,3 x 0,3 x 1 mm 3 Voxelgröße, TR = 3,25 s), geben Sie den folgenden in das Befehlsfenster: fslcreatehd 1024 1024 36 1 0,15 0,15 0,5 3,25 0 0 0 4 blankhr.nii.gz </li><li> Definieren Sie die Transformation mit einer Identitätsmatrix. Geben Sie einen beliebigen Texteditor eine Textdatei als &quot;identity.mat &#39;, die so aussieht gespeichert: 0 0 0 100 0 1 0 0 0 1 </li><li> Verwenden Sie den Befehl flirt, um die Transformation anzuwenden, Upsampling jedes Original PD gewichtete Durchlauf, um die Gesamtauflösung von einem 512 bis 1024 Matrix verdoppeln und halbieren die Voxelgröße in jeder Dimension, was zu einer Auflösung von 0,15 x 0,15× 0,5 mm 3. In einem Terminal-Fenster für jeden PD Volumen, geben Sie den folgenden Befehl flirt Änderung der ursprünglichen und Ausgangsnamen pro Lauf: flirten -interp sinc -in originalPD.nii.gz -ref blankhr.nii.gz -applyxfm -init identity.mat -out highresPD.nii.gz HINWEIS: Wo originalPD.nii.gz ist die Quell-Volume ist blankhr.nii.gz die gewünschte Ausgabeauflösung und highresPD.nii.gz ist der Name des Ausgangsvolumens. </li><li> Verschieben Sie alle hochaufgelöste Bilder in einen neuen Ordner, und navigieren Sie in einem Terminal-Fenster. </li><li> Für jeden Teilnehmer zu verketten alle Upsampling PD Bilder in einer einzigen Datei mit 4D fslmerge. In einem Terminal-Fenster-Typ: fslmerge -t concat_highresPD * .nii.gz HINWEIS: Dies erstellt eine Datei namens 4D concat_highresPD.nii.gz. </li><li> Bewegung korrigieren Sie die verkettete Datei mit mcflirt 10. Dieses Tool ermöglicht eine automatisierte robust Anmeldung für lineare (affine) unter und intermodale Gehirn Bilder. Wähle aus4-Stufen-Korrektur, die si-Interpolation (intern) als weiteres Optimierungsdurchlauf für größere Genauigkeit verwendet. In einem Terminal-Fenster-Typ: mcflirt -in concat_highresPD -out mcf_concat_highresPD.nii.gz -Schritten 4 -plots HINWEIS: Dies erstellt eine Datei namens 4D mcf_concat_highresPD.nii.gz. </li><li> Schließlich erstellen Sie die 3D-Bild mit Hilfe bedeuten fslmaths. In einem Terminal-Fenster-Typ: fslmaths mcf_concat_highresPD.nii.gz -Tmean mean_highresPD.nii.gz HINWEIS: Dies erzeugt eine 3D-Datei namens mean_highresPD.nii.gz, die von hoher Qualität ist, </li><li> Visualisieren Sie das endgültige Ergebnis 3D hochauflösendes Bild mit dem Befehl FSLView. In dem Verzeichnis, wo Sie Ihr Bild ist, geben Sie Folgendes in einem Terminal-Fenster: FSLView mean_highresPD.nii.gz. &quot; </li><li> Untersuchen Intensitätsprofile der ROIs in Frage. Erstellen Sie eine ROI mit FSLView (dies kann eine vertikale Linie in einem Bereich der LGN beispiels gezogen sein). In FSLView laden Sie das Bild mit hoher Auflösung PD. Klicken Sie auf die Registerkarte Tools,klicken Sie auf die Registerkarte Einzelbild, um das Bild zu vergrößern zum Zeichnen von ROIs. Klicken Sie dann auf die Registerkarte Datei, gefolgt von der Registerkarte Erstellen Mask. Zeichnen Sie eine Linie in der ROI von Interesse. Speichern Sie die ROI, indem Sie auf Datei und dann auf Speichern unter. Wiederholen Sie die Leitungsmasken für mehrere Bereiche innerhalb der ROI für die Intensität Vergleiche und anderen ROIs in Frage. </li><li> Verwenden 3dmaskdump Befehl AFNI ist, um die resultierende Intensität des Bildes zu analysieren. Im Verzeichnis der in dem die Bilder, verwenden Sie den folgenden Befehl in einem Terminal-Fenster, um die Bildintensitäten und Lage zu extrahieren (wie result_mask.txt gegeben) Ihrer ROI-Maske: 3dmaskdump -o result_mask.txt -noijk -xyz -mask ROI_linemask.nii.gz PDaverage_image.nii.gz </li></ol>

<ol>
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V., Adalsteinsson, E., Garrick, T., Harper, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Postmortem+MR+imaging+of+formalin-fixed+human+brain.">Postmortem MR imaging of formalin-fixed human brain.</a> NeuroImage. 21 (4), 1585-1595 (2004).</li></ol>

The authors have nothing to disclose.

Diese Studie beschreibt ein optimiertes Protokoll in Erfassungs- und Analysetechnik, um hochauflösende PD gewichtete Bilder der subkortikalen Regionen zu erhalten. Eine Anzahl von Scanparametern wurden geprüft und mit den signifikantesten in Bezug auf die Matrixgröße, Voxelgrße und Bandbreite, um das SNR zu erhöhen und die Anzahl der Erfassungen, ein kritischer Schritt in der Lage, hochauflösende subkortikalen Strukturen bestimmen, modifiziert. In Verbindung mit der Suche nach der optimalen Parameter innerhalb vo...

Das Ziel dieser Untersuchung war es, die Auflösungsgrenzen der strukturellen MRT in Abwesenheit von physiologischen Lärm testen. Protonendichte (PD) gewichtete Bilder wurden in einer post mortem Gehirn über eine lange Zeitdauer (zwei bis 24 hr-Sitzungen) erworben, um die minimale Anzahl von Bildern, die registriert werden benötigt ermitteln und gemittelt, um die subkortikalen Strukturen aufzulösen. Zum Vergleich wurden auch PD-gewichteten Bildern auch in lebenden Menschen über eine Anzahl von Sessions erworben. Insbesondere war es das Ziel, festzustellen, ob es wäre in einem Best-Case-Szenario möglich ist, alle sechs einzelnen Schichten der menschlichen LGN, die etwa 1 mm dick (Abbildung 1) sind zu lösen. <img alt="Abbildung 1" src="/files/ftp_upload/53309/53309fig1.jpg" /> Abbildung 1. Menschen Corpus geniculatum laterale Schichten. Schematische Darstellung der Schichtstruktur des LGN. Großzellige (M) Schicht größerer neuronalen umfasstZellgröße und kleinere Zelldichte, die verantwortlich für die Lösung Bewegung und natürlich Konturen sind (Schichten 1-2, dargestellt als dunkelgrau). Kleinzelligen Schichten (P) von kleineren neuronalen Zellgröße und größere Zelldichte, die für die Lösung fein Form und Farbe (Schichten 4-6, hellgrau dargestellt) zuständig sind, zusammen. Maßstabsleiste 1 mm. Abbildung basierend auf gefärbten menschlichen LGN 12. Die räumliche Auflösung der MRT wird verbessert, wenn die Matrixgröße erhöht wird, und als Feld (FOV) und Schichtdicke verringert. Jedoch verringert eine erhöhte Auflösung des Signal-Rausch-Verhältnis (SNR), das proportional zu der Voxelvolumen ist. SNR ist auch proportional zu der Quadratwurzel der Anzahl von Messungen. In lebenden Menschen, auch wenn mehrere Bilder können über eine Anzahl von getrennten Imaging-Sitzungen erworben werden, die ultimative Auflösung wird durch physiologische Rauschen begrenzt, wie Atmung, Kreislauf-Pulsationen und Kopfbewegung. Hoch-Auflösung (0,35 mm in der Ebene liegende Voxel) Pd gewichtete Scans wurden erworben. PD-Scans verbessern grauen und weißen Kontrast im Thalamus 1, und führen zu Bildern, die T 1 und T 2 Wirkungen zu minimieren. Sein Bild ist abhängig von der Dichte von Protonen in der Form von Wasser und Makromolekülen, wie Proteinen und Fett in dem Bildgebungsvolumen. Die erhöhte Anzahl der Protonen in einem Gewebe ein helleres Signal auf dem Bild aufgrund der höheren Längsmagnetisierungskomponente 2. PD-gewichtete Scans wurden gesammelt, da sie einen höheren Kontrast der subkortikalen Strukturen mit dem umgebenden Gewebe. Andere Kontraste wie T1- und T2-gewichteten Bildern führen zu Schwierigkeiten bei der Abgrenzung subkortikalen Strukturen wie der LGN durch kleinere Kontrast-zu-Rausch-Verhältnisse, wie ƒ 1,3 bestimmt. Ebenso fanden früheren Studien, dass PD-gewichteten Bildern von Formalin fixiert post-mortem Gehirnen resulted in höheren Kontrastunterschiede zwischen grauen und weißen Substanz im Vergleich zu T1- und T2-gewichteten Bildern, die ähnliche graue und weiße Bild egal Intensitäten 3,4 hatte. Die zugrunde liegenden biophysikalischen Faktoren können diese Unterschiede zu erklären. T1 (längs) und T2 (quer) Relaxationszeiten der Wasserstoffprotonen davon abhängen, wie Wasser bewegt sich innerhalb des Gewebes. Fixiermittel wie Formalin Arbeit von vernetzenden Proteinen. Zwischen verschiedenen Gewebetypen sind die Unterschiede zwischen Wasser mit eingeschränkter Mobilität, wenn Fixiermittel verwendet werden. Reduziert T1 Gewebekontrast wurde nach der Fixierung beobachtet, wohingegen die Unterschiede in der relativen Dichte von Protonen innerhalb von Gehirngewebe erhöhte sich mit der Fixierung bessere Gradationsdifferenzierung 3, 4. Frühere Studien haben die LGN in PD-gewichtete Scans identifiziert, mit einem 1,5 T 5,6,7, und bei 3 T-Scanner 8,9. Es ist wichtig, diese Abtastungen zu erhalten, um in der Lage, genau darzulegen, das Ausmaß sein,die LGN. Um eine vollständige Abdeckung der subkortikalen Kerne zu erhalten, wurden 18 PD-gewichteten Scheiben innerhalb des Thalamus erhalten. Jeder Band wurde auf das Doppelte der Entschließung 1024 Matrix neu abgetastet, (0,15 mm in der Ebene Voxelgröße), verkettete, Motion korrigiert und gemittelt, um eine hochauflösende 3D-Bild der subkortikalen Strukturen zu erzeugen. Die optimale Anzahl der PD-Bilder für das folgende Slice Anordnung erforderlich war 5, die Verringerung Scan-Zeit auf weniger als 15 min in lebenden Menschen. Nur noch 1 Bild PD war erforderlich, um subkortikalen Regionen deutlich abzugrenzen in der post mortem Gehirn, Verringerung der Zykluszeit auf weniger als 3 min (Abbildung 2 und 3). Eine ganze Formalin fixierten postmortalen Hirnprobe wurde von einer Frau, die von Herzstillstand im Alter von 82 Jahre gestorben war gescannt. Überprüfung der medizinischen Unterlagen ergab, dass sie hatte: chronisch obstruktive Lungenerkrankungen, Angina, Dreibett-Bypass-Operation 8 Jahre vor dem Tod, Gebärmutterkrebs mit Hysterektomie behandelt7 Jahre vor dem Tod, Hyperlipidämie, Glaukom und Katarakt-Chirurgie. Postmortalen Hirnprobe wurde in 10% neutral gepuffertem Formalin immersionsfixiert für mindestens 3 Wochen bei 4 ° C postmortalen Hirn wurde mit dem gleichen Bildgebungsprotokoll als auch mit anderen Parametern im Verlauf von vielen Stunden für die Bildqualität Vergleiche gescannt . Nur die optimierten Parameter für das Protokoll beschrieben.

<table>
	<tbody>
		<tr>
			<td>Magnetom Trio 3T&#160; MRI</td>
			<td>Siemens (Erlangen, Germany).</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Vacuum cushion hand</td>
			<td>Siemens</td>
			<td>Mat No: 4765454</td>
			<td>Manufactured by: Johannes-Stark-Stk. 8 D-92224 Amberg</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

high-resolution structural magnetic resonance imaging of the human subcortex in vivo and postmortem

Der Fokus dieser Studie war es, die Auflösungsgrenzen der strukturellen MRI eines postmortalen Hirn Vergleich zu lebenden menschlichen Gehirn zu testen. Die Auflösung der strukturellen MRT in vivo wird letztlich durch physiologische Lärm, einschließlich Pulsation, Atmung und Kopfbewegung begrenzt. Obwohl Imaging Hardware weiter zu verbessern, ist es immer noch schwierig, Strukturen auf der Millimeterskala lösen. Zum Beispiel die primären visuellen sensorischen Bahnen Synapsen am lateralen Kniehöcker (LGN), eine visuelle Relais und Steuerkern im Thalamus, die normalerweise in sechs verschachtelte monokularen Schichten organisiert. Bildgebungsstudien waren nicht in der Lage, zuverlässig zwischen diese Schichten aufgrund ihrer geringen Größe, die geringer als 1 mm dick sind. Das Auflösungsgrenze von strukturellen MRI, in einer post mortem Gehirn wurde getestet, indem mehrere Bilder über eine lange Dauer (~ 24 h) gemittelt. Das Ziel war es zu prüfen, ob es möglich ist, die einzelnen L behebenAyers der LGN in Abwesenheit von physiologischen Rauschen. Ein Protonendichte (PD) 1 gewichtete Impulsfolge mit unterschiedlicher Auflösung und andere Parameter, die minimale Anzahl der Bilder notwendig, registriert werden zu bestimmen und gemittelt, um zuverlässig zu unterscheiden, die LGN und anderen subkortikalen Regionen. Die Ergebnisse wurden auch Bilder in lebenden menschlichen Gehirn erfasst verglichen. In vivo Probanden wurden, um die zusätzliche Wirkung von physiologischen Störungen in der minimalen Anzahl von PD-Scans benötigt subkortikalen Strukturen, nützlich in klinischen Anwendungen zu unterscheiden bestimmen abgetastet.

Sobald die subcortex innerhalb des Thalamus vorgegeben sind, PD-gewichteten Bildern innerhalb der Scheibe Auswahlfeld (4), gesammelt. Das SNR durch die Erhöhung der Anzahl der Mittelwerte in beiden Obduktion und in vivo-Scans verbessert. Die Bildqualität zu bestimmen, wurde das SNR von verschiedenen Scandurchschnitte von Teilen des Signals des mittleren Gehirnregion mit der Standardabweichung in einem gewissen Bereich außerhalb des Gehirns verglichen. Der SNR als SNR berechnet = 0,655 * ...

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High-resolution Structural Magnetic Resonance Imaging of the Human Subcortex In Vivo and Postmortem

Here we present a protocol to determine the minimum number images that needed to be registered and averaged to resolve subcortical structures and test whether the individual layers of the LGN could be resolved in the absence of physiological noise.

Hochauflösende Strukturkernspintomographie des menschlichen Subcortex<I&gt; In-vivo-</I&gt; Und Postmortem

The focus of this study was to test the resolution limits of structural MRI of a postmortem brain compared to living human brains. The resolution of ...

high-resolution-structural-magnetic-resonance-imaging-human-subcortex

Research

JoVE Journal

Neuroscience

High-resolution Structural Magnetic Resonance Imaging of the Human Subcortex In Vivo and Postmortem

15.3K Aufrufe.  York University. Here we present a protocol to determine the minimum number images that needed to be registered and averaged to resolve subcortical structures and test whether the individual layers of the LGN could be resolved in the absence of physiological noise. 