Diese Arbeit wurde durch einen National Institute of Mental Health Award R01 MH131586 (an P.L und M.R), R01 MH078113 (an M.K) und ein Sydney R Baer Jr Foundation Grant (an P.L.) unterstützt.

Das vorliegende Protokoll wurde vom Institutional Review Board des Beth Israel Deaconess Medical Center genehmigt. Ein gesunder Proband mit einem MRT-Scan des Gehirns, der frei von Artefakten oder Bewegungen war, wurde für diese Protokolldemonstration verwendet, und es wurde eine schriftliche Einverständniserklärung eingeholt. Ein 3,0 T MRT-Scanner mit einer 32-Kanal-Kopfspule (siehe Materialtabelle) wurde verwendet, um 3D-T1-Bilder mit einer Auflösung von 1 mm x 1 mm x 1,2 mm aufzunehmen. Es wurde die MP-RAGE ASSET-Sequenz mit einem Sichtfeld von 256 x 256, TR/TE/TI=7,38/3,06/400 ms und einem Flip-Winkel von 11 Grad verwendet.
1. Importieren von Gehirn-MRT in 3D Slicer
HINWEIS: 3D Slicer stellt eine Dokumentation zur Benutzeroberfläche bereit.
<ol><li>Bereiten Sie die Gehirn-MRT-Dateien DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) oder NIFTI (Neuroimaging Informatics Technology Initiative) für den Import in 3D Slicer vor.</li>
	<li>Importieren Sie DICOM-Daten, indem Sie auf die DCM-Schaltfläche in der oberen linken Ecke der Symbolleiste klicken. Klicken Sie dann auf die Schaltfläche DICOM-Dateien importieren , um Daten im DICOM-Format zu importieren.</li>
	<li>Wenn die MRT-Daten im NIFTI-Format vorliegen, importieren Sie sie, indem Sie auf die Schaltfläche DATEN in der oberen linken Ecke der Symbolleiste klicken. Wählen Sie im Popup-Dialogfeld die Option Hinzuzufügendes Verzeichnis für den Stapelimport von NIFTI-Daten in einem Ordner auswählen oder wählen Sie Hinzuzufügende(n) Datei(en) auswählen, um bestimmte NIFTI-Dateien zu importieren. Klicken Sie dann auf die Schaltfläche OK , um mit dem Hochladen der Daten in den 3D-Datenschnitt fortzufahren.</li>
	<li>Nach dem Import werden die MRT-Daten im Fenster auf der rechten Seite angezeigt, in dem die axialen, sagittalen und koronalen Ebenen angezeigt werden.</li>
	<li>Ändern Sie das Layout der Fenster, indem Sie zu Layouts navigieren und ein bestimmtes Layout auswählen. Diese finden Sie, indem Sie entweder auf das Bild des Layouts-Moduls in der Symbolleiste von 3D Slicer selbst klicken oder über View > Layouts aus dem Anwendungsmenü.</li>
</ol>2. Herunterladen von DICOM aus Beispieldaten in 3D Slicer
<ol><li>Klicken Sie auf die Schaltfläche Beispieldaten herunterladen im Startbildschirm des Abschnitts Willkommen beim Datenschnitt. Wählen Sie dann die Schaltfläche MRHead aus, um den Downloadvorgang zu starten, der einige Minuten dauern kann.</li>
	<li>Stellen Sie sicher, dass die MRT-Daten des Gehirns mit axialer, sagittaler und koronaler Ebene im rechten Fenster angezeigt werden.</li>
</ol>3. Qualitätskontrolle und Justierung des MRT-Bildes
<ol><li>Bestimmen Sie qualitativ die Bildqualität und das Vorhandensein von Artefakten aufgrund von Kopfbewegungen oder Scanproblemen, indem Sie jeden MRT-Schnitt kritisch überprüfen.</li>
	<li>Zoomen Sie den Bildausschnitt, indem Sie mit der rechten Maustaste klicken und die Maus nach oben oder unten bewegen , um die Ansicht zu verkleinern bzw. zu verkleinern.</li>
	<li>Um den Bildausschnitt zu verschieben, klicken Sie mit der linken Maustaste auf das Bild, halten Sie die Umschalttaste gedrückt und ziehen Sie die Maus.</li>
	<li>Das Anpassen der Bildhelligkeit kann bei der Betrachtung des Aderhautplexus helfen. Klicken Sie dazu entweder in der Symbolleiste auf Fenster/Lautstärke anpassen oder klicken Sie mit der linken Maustaste auf das Bild und bewegen Sie die Maus nach oben oder unten , um die Helligkeit zu erhöhen bzw. zu verringern.</li>
	<li>Die Anpassung des Kontrasts kann zusätzlich helfen, den Plexus choroideus zu finden. Klicken Sie mit der linken Maustaste auf den Bildausschnitt und bewegen Sie die Maus nach links oder rechts , um den Kontrast zu erhöhen bzw. zu verringern. Um den geeigneten Kontrast für den Plexus choroideus zu bestimmen, verwenden Sie die tiefen Kerne der grauen Substanz (zentrale Massen der grauen Substanz, die um den lateralen und dritten Ventrikel angeordnet sind) oder die in der Kontrastskala angezeigte Signalintensität.</li>
	<li>Sobald der bevorzugte Kontrast ausgewählt ist, behalten Sie den gleichen Kontrast während der gesamten Segmentierung bei und passen Sie keine potenziellen Schwankungen in supra- und infratentoriellen Bereichen an.</li>
</ol>4. Erstellen der manuellen Segmente des Plexus choroideus
<ol><li>Um mit der Segmentierung des Aderhautplexus lateralis, des dritten und vierten Ventrikels zu beginnen, erstellen Sie die Segmentierungsdateien im Modul Segmenteditor . Um dorthin zu navigieren, klicken Sie entweder auf den Segment-Editor in der Symbolleiste oder gehen Sie zum Dropdown-Menü Module: und wählen Sie Segment-Editor aus.</li>
	<li>Klicken Sie auf das Dropdown-Menü für die Segmentierung , um verschiedene Segmentierungen auszuwählen (wenn mehrere Segmentierungen erstellt wurden) und benennen Sie die aktuell ausgewählte Segmentierung um.</li>
	<li>Verwenden Sie das Dropdown-Menü Master-Lautstärke , um auszuwählen, welche NIFTI- oder DICOM-Sets bearbeitet werden müssen. Erst wenn die Volume-Datei ausgewählt ist, kann der Benutzer mit der Segmentierung/Bearbeitung beginnen.</li>
	<li>Klicken Sie zweimal auf die Schaltfläche Hinzufügen , um zwei Segmente für den Aderhautplexus des Seitenventrikels hinzuzufügen. Um diese umzubenennen, doppelklicken Sie auf den Namen und ändern Sie ihn in Aderhautplexus rechts und Aderhautplexus links.</li>
	<li>Klicken Sie erneut auf die Schaltfläche Hinzufügen , um Segmente für den dritten und vierten Plexus choroideus hinzuzufügen, und benennen Sie sie in "3. Ventrikel Aderhautplexus" und "4. Ventrikel Aderhautplexus" um.</li>
</ol>5. Anzeigen verschiedener Slices und Segmentierungen
<ol><li>Führen Sie vor der Bearbeitung eine Hintergrundstudie durch, um zu erfahren, wie Sie zwischen den Layouts im Anzeigefenster wechseln und wie Sie die Ansicht oder Deckkraft der Segmentierungen ändern können.</li>
	<li>Klicken Sie oben im Ansichtsfenster und links neben dem Slice-Schieberegler auf das Pin-Symbol. Dadurch wird ein Dropdown-Menü geöffnet, das je nach Layout des Fensters variieren kann. HINWEIS: Die Verwendung verschiedener Layouts kann bei der Segmentierung des Aderhautplexus hilfreich sein, da seine Struktur von Person zu Person variieren kann. Das Layout "Konventionell" ermöglicht es dem Benutzer beispielsweise, alle drei Slices und eine 3D-Ansicht der Szene gleichzeitig anzuzeigen. Wenn Sie "Nur rote/gelbe/grüne Schicht" wählen, erhält der Benutzer eine Nahaufnahme der 2D-Schicht, um eine genauere Segmentierung des Aderhautplexus zu ermöglichen.</li>
</ol>6. Abgrenzung der ROIs des Plexus choroideus des lateralen Ventrikels
HINWEIS: Für die manuelle Segmentierung ist keine Bildregistrierung in einer Vorlage erforderlich.
<ol><li>Beginnen Sie für den Plexus choroideus des lateralen Ventrikels in der axialen Ebene und stellen Sie sicher, dass die Bilder auf der Grundlage der Bikommissurallinie positioniert werden. Verwenden Sie dann das Trigonum collaterale als Referenzpunkt für die Lokalisierung des Aderhautplexus lateraler Herzkammer.<ol><li>Sobald die Bearbeitungen in der axialen Ebene vorgenommen wurden, wechseln Sie zu den verbleibenden Ansichten (sagittal und koronal), um sicherzustellen, dass die manuelle Segmentierung des Plexus choroideus lateraler Herzkammer nicht das umgebende Hirnparenchym oder den Liquor erfasst.</li>
	</ol></li>
	<li>Um mit der Bearbeitung zu beginnen, klicken Sie auf das Segment , das Sie bearbeiten möchten, und der Segmentname wird hervorgehoben.</li>
	<li>Klicken Sie auf das Mal- oder Zeichenwerkzeug im Abschnitt "Effekte" des Segment-Editors, um mit der manuellen Segmentierung zu beginnen. HINWEIS: Es empfiehlt sich, mit der Segmentierung in einer Ebene (koronal, axial oder sagittal) zu beginnen und nach Abschluss der Segmentierung in allen Schichten zu anderen Ebenen zu wechseln, um die manuelle Segmentierung zu überprüfen und zu verfeinern. Es wird empfohlen, dass der Benutzer mit der axialen oder koronalen Ebene beginnt, da der Aderhautplexus des lateralen Ventrikels in diesen Ansichten leichter zu sehen ist.</li>
	<li>Wenn Sie das Zeichenwerkzeug verwenden, klicken Sie mit der linken Maustaste und halten Sie die Maustaste gedrückt , um eine Kontur an der Grenze des Aderhautplexus des Seitenventrikels zu zeichnen. Klicken Sie nach dem Zeichnen mit der rechten Maustaste , um den eingezeichneten Bereich auszufüllen.</li>
	<li>Wenn Sie das Malwerkzeug verwenden, wählen Sie zunächst den Durchmesser des Pinsels aus, der zum Malen verwendet werden soll. Ein Pinsel von 3 % oder 5 % wird für eine genauere Abgrenzung des Plexus choroideus empfohlen, während 10 % für größere Auswahlen nützlich sein können.</li>
	<li>Verwenden Sie für beide Werkzeuge "Malen " oder "Löschen ", um fehlerhafte Abgrenzungen zu korrigieren, indem Sie Auswahlen hinzufügen oder entfernen. HINWEIS: Die Bezugnahme auf andere Sichtebenen kann bei der Identifizierung der Struktur des Aderhautplexus des lateralen Ventrikels im Vergleich zu anderen Gehirnstrukturen wie der umgebenden grauen Substanz, dem Fornix, dem Corpus callosum oder dem Hippocampus helfen. Der Benutzer wird aufgefordert, Gehirnscans auszuschließen, bei denen Aderhautplexuszysten identifiziert wurden.</li>
	<li>Verwenden Sie die Höhe des roten Kerns als Anhaltspunkt, um die Segmentierung des Aderhautplexus in den Seitenventrikeln zu stoppen.</li>
</ol>7. Abgrenzung der ROIs des Aderhautplexus des dritten und vierten Ventrikels
HINWEIS: T1w-Bilder mit höherer Auflösung (z. B. 0,7 oder 0,8 mm) und solche, die mit einem 7T-MRT aufgenommen wurden, würden eine genauere und zuverlässigere manuelle Segmentierung des Aderhautplexus des dritten und vierten Ventrikels ermöglichen. Die Segmentierung des Aderhautplexus des dritten und vierten Ventrikels ist schwieriger als die des Aderhautplexus des lateralen Ventrikels, da diese Regionen viel kleiner sein können und weniger Voxel abzugrenzen sind.
<ol><li>Für den Plexus choroideus des dritten Ventrikels beginnen Sie in der Sagittalebene und verwenden das Foramen von Monro, Fornix, Corpus callosum, Thalamus und die innere Hirnvene als Referenzpunkte, um den Plexus choroideus im 3. Ventrikel zu lokalisieren. Das Verschieben zwischen Schichten innerhalb derselben Ebene kann dabei helfen, festzustellen, ob es sich bei einer Region um den Fornix, den Thalamus, die Vene oder den Aderhautplexus des dritten Ventrikels handelt.<ol><li>Nachdem Sie Änderungen in der Sagittalebene vorgenommen haben, navigieren Sie zu den verbleibenden Ansichten (axial und koronal), um sicherzustellen, dass bei der manuellen Segmentierung des Plexus choroideus des dritten Ventrikels nicht das umgebende Hirnparenchym oder der Liquor ausgewählt wird.</li>
	</ol></li>
	<li>In ähnlicher Weise beginnen Sie für den vierten Ventrikel des Aderhautplexus in der Sagittalebene und verwenden Sie den oberen Kleinhirnstiel, den Pons und die Medulla als Referenzpunkte, um den Plexus choroideus im vierten Ventrikel zu lokalisieren. Das Verschieben zwischen Schichten innerhalb derselben Ebene kann dabei helfen, festzustellen, ob es sich bei einer Region um das Kleinhirn, die Kleinhirntonsillen, das untere medulläre Velum oder den Plexus choroideus choroideus des 4. Ventrikels handelt.<ol><li>Sobald die Bearbeitung in der Sagittalebene abgeschlossen ist, wechseln Sie zu den verbleibenden Ansichten (axial und koronal), um sicherzustellen, dass bei der manuellen Segmentierung des Plexus choroideus des vierten Ventrikels kein umgebendes Hirnparenchym oder Liquor ausgewählt wird.</li>
	</ol></li>
</ol>8. Berechnung des Volumens des Plexus choroideus
<ol><li>Navigieren Sie im Dropdown-Menü "Module " zu "Quantifizierung" und wählen Sie "Segmentstatistiken" aus.</li>
	<li>Wählen Sie unter Eingaben die neue Segmentierungszuordnung für die Quantifizierung unter dem Segmentierungswerkzeug aus, und wählen Sie das MRT-Volumen aus dem Skalarvolumen aus. Wählen Sie für Ausgabetabelle (unter Ausgabe) die Option Tabelle aus. Wenn Sie fertig sind, drücken Sie auf Anwenden, und eine Tabelle mit dem Volumen des Plexus choroideus wird in verschiedenen Einheiten angezeigt.</li>
</ol>9. Speichern der Segmente und Volumenergebnisse
<ol><li>Klicken Sie auf die Schaltfläche Speichern in der oberen linken Ecke der Symbolleiste, um generierte Dateien zu speichern.</li>
	<li>Speichern Sie die Segmentierungsdateien als .nrrd (3D-Slicer-Datei), .nii.gz (NIFTI-Datei) oder .tsv (Tabellendatei).</li>
</ol>10. Bestimmung der Genauigkeit, Leistung und Übereinstimmung der Segmentierung
HINWEIS: Es wird empfohlen, das MONAI-Paket (siehe Materialtabelle) zu verwenden, das den Würfelkoeffizienten (DC) und die durchschnittliche Oberflächenentfernung von DeepMind (avgSD) beschreibt. Details zu DC und avgSD werden weiter unten beschrieben. Um diese Metriken berechnen zu können, müssen die Leser programmieren können (z. B. Python, Bilder von der Festplatte lesen, die Daten in die entsprechenden Eingabe-Arrays für diese Funktionen umformatieren). Es gibt kein benutzerfreundliches Paket, das all diese Metriken enthält.
<ol><li>Der DC-Score ist ein Standardansatz zur Quantifizierung der Überlappung zweier geometrischer Domänen. Um den durchschnittlichen DC-Wert zwischen zwei Segmentierungen zu berechnen, geben Sie zwei Tensoren y_pred und y an, d. h. Bilder mit mehreren Frames und einem Frame für jedes binarisierte Etikettenbild. Die Tensoren y_pred und y können Segmentierungen von zwei verschiedenen manuellen Bewertern, wiederholte Segmentierungen desselben Bewerters oder automatisierte Vorhersagen und manuelle Grundwahrheit enthalten.<ol><li>Verwenden Sie die Funktion monai.metrics.compute_meandice , um den mittleren DC-Wert zu berechnen.</li>
		<li>Generieren Sie geeignete binäre Label-Tensoren mit monai.transforms.post. Hinweis: Der Parameter include_background kann auf False gesetzt werden, um die erste Kategorie (Kanalindex 0) von der DC-Berechnung auszuschließen, die gemäß der Konvention als Hintergrund angenommen wird.</li>
	</ol></li>
	<li>Betrachten Sie den avgSD-Wert als weniger gebräuchlich, und beachten Sie, dass der Ansatz unterschiedlich sein kann, da es mehrere Definitionen für den Oberflächenabstand gibt. Verwenden Sie z. B. die maximale Distanz (auch bekannt als Hausdorff-Distanz, sehr empfindlich gegenüber Ausreißern), die mittlere Distanz (wie hier beschrieben) und das 95. Perzentil (sehr robust) als häufig verwendete Messgrößen.<ol><li>Verwenden Sie die Funktion compute_average_surface_distance , um den avgSD-Score zu berechnen.</li>
		<li>Stellen Sie sicher, dass diese Funktion den durchschnittlichen Oberflächenabstand von y_pred bis y unter der Standardeinstellung berechnet.</li>
		<li>Stellen Sie außerdem sicher, dass bei symmetric = True der durchschnittliche symmetrische Oberflächenabstand zwischen diesen beiden Eingaben zurückgegeben wird.</li>
	</ol></li>
	<li>Die statistische Analyse des DC- und avgSD-Scores über mehrere Fälle hinweg kann mithilfe des robusten Wilcoxon-Signed-Rank-Tests für die Paaranalyse durchgeführt werden.</li>
	<li>Erwägen Sie die Verwendung des Intraclass-Korrelationskoeffizienten (ICC) als eine weitere häufig verwendete Methode, um festzustellen, ob mehrere Teilnehmer von verschiedenen Bewertern zuverlässig bewertet werden können. Denken Sie daran, dass ICC mit einer Reihe von gepaarten Messungen (z. B. dem Volumen) von Segmentierungen arbeitet und nicht mit den Segmentierungsbildern direkt. Verwenden Sie zum Berechnen der ICC die R-Software und R Studio (siehe Materialtabelle), was den Prozess vereinfacht.<ol><li>Laden Sie das Paket mit install.packages("psych") herunter und laden Sie die Bibliothek (psych).</li>
		<li>Geben Sie den Datenrahmen, der die Teilnehmer (Zeilen) und einen Bewerter in jeder Spalte enthält, mithilfe von Data <- data.frame(df) ein. Visualisieren Sie dann die Messungen mit plot (Daten).</li>
		<li>Um ICC auszuführen, verwenden Sie ICC(Data), das eine Tabelle der verschiedenen ICC-Typen generiert, z. B. um die Inter- oder Intra-Rater-Scores zu erhalten.</li>
	</ol></li>
</ol>

Verbesserung der Neuroimaging-Analyse bei Hirnerkrankungen

Die Autoren haben keine konkurrierenden finanziellen Interessen.

Kritische Schritte des Protokolls Drei kritische Schritte erfordern bei der Implementierung dieses Protokolls besondere Aufmerksamkeit. Erstens ist die Überprüfung der Qualität und des Kontrasts von MR-Bildern der Schlüssel zur Gewährleistung einer genauen Segmentierung. Ist die Bildqualität zu schlecht oder der Kontrast zu niedrig oder zu hoch, kann es zu einer ungenauen Abgrenzung des Plexus choroideus kommen. Der Kontrast für das Bild kann angepasst werden, indem der Graustufenwert des Bilde...

Funktion des Plexus choroideus Der Plexus choroideus ist eine stark vaskularisierte Struktur im Gehirn, die aus gefensterten Kapillaren und einer Monoschicht von Epithelzellen des Plexus choroideus besteht1. Der Plexus choroideus projiziert in den lateralen, dritten und vierten Hirnventrikel und produziert Liquor cerebrospinalis (CSF), der eine wichtige Rolle bei der neuronalen Musterbildung2 und der Hirnphysiologie spielt 3,4. Der Plexus choroideus sezerniert neurovaskuläre Substanzen, umschließt ein stammzellähnliches Lager und fungiert als physikalische Barriere, um das Eindringen toxischer Metaboliten zu verhindern, als enzymatische Barriere, um Teile zu entfernen, die die physische Barriere umgehen, und als immunologische Barriere zum Schutz vor fremden Eindringlingen5. Der Plexus choroideus moduliert die Neurogenese6, die synaptische Plastizität7, die Entzündung8, den zirkadianen Rhythmus 9,10, die Darm-Hirn-Achse11 und die Kognition12. Darüber hinaus können periphere Zytokine, Stress und Infektionen (einschließlich SARS-CoV-2) die Blut-Liquor-Schranke stören 13,14,15,16. Somit ist das Aderhautplexus-CSF-System für die Neuroentwicklung, die Reifung von Neuroschaltkreisen, die Homöostase des Gehirns und die Reparatur von17 von entscheidender Bedeutung. Da sich immune, entzündliche, metabolische und enzymatische Veränderungen auf das Gehirn auswirken, verwenden Forscher bildgebende Verfahren, um die Rolle des Plexus choroideus über die gesamte Lebensspanne und bei Hirnerkrankungen zu beurteilen 18,19,20. Bei häufig verwendeten automatisierten Tools für die Segmentierung des Plexus choroideus, wie z. B. FreeSurfer, gibt es jedoch Einschränkungen, die dazu führen, dass der Plexus choroideus schlecht segmentiert ist. Daher besteht ein kritischer Bedarf an einer manuellen Ground-Truth-Segmentierung des Aderhautplexus, die zur Entwicklung eines genauen automatisierten Werkzeugs für die Segmentierung des Aderhautplexus verwendet werden kann.
Plexus choroideus bei neurologischer Entwicklung und Hirnerkrankungen Die Rolle des Plexus choroideus bei Erkrankungen des Gehirns wurde lange Zeit vernachlässigt, vor allem, weil er als unterstützender Akteur angesehen wurde, dessen Aufgabe es war, das Gehirn abzufedern und einen angemessenen Salzhaushalt aufrechtzuerhalten 2,21. Der Plexus choroideus hat jedoch als eine Struktur Aufmerksamkeit erlangt, die mit Gehirnerkrankungen wie Schmerzsyndromen22, SARS-CoV-2 16,23,24, neurologischen Entwicklungsstörungen 2 und Hirnstörungen19 in Verbindung gebracht wird, was auf einen transdiagnostischen Effekt bei der Entwicklung von Verhaltensstörungen hindeutet. Bei neurologischen Entwicklungsstörungen waren Aderhautplexuszysten mit einem erhöhten Risiko für Entwicklungsverzögerungen, Aufmerksamkeitsdefizit-/Hyperaktivitätsstörungen (ADHS) oder Autismus-Spektrum-Störungen (ASS) verbunden25,26. Darüber hinaus wurde festgestellt, dass das Volumen des Aderhautplexus des lateralen Ventrikels bei Patienten mit ASS27 erhöht ist. Bei Erkrankungen des Gehirns werden seit 1921 Anomalien des Plexus choroideus bei psychotischen Störungen beschrieben28,29. Frühere Studien haben eine Vergrößerung des Plexus choroideus mittels FreeSurfer-Segmentierung bei einer großen Stichprobe von Patienten mit psychotischen Störungen im Vergleich zu ihren Verwandten ersten Grades und der Kontrollgruppe festgestellt19. Diese Ergebnisse wurden unter Verwendung eines manuell segmentierten Aderhautplexusvolumens in einer großen Stichprobe klinischer Hochrisikopopulation für Psychosen repliziert und festgestellt, dass diese Patienten im Vergleich zu gesunden Kontrollpersonen ein größeres Aderhautplexusvolumen aufwiesen30. Es gibt eine wachsende Zahl von Studien, die eine Vergrößerung des Plexus choroideus bei komplexen regionalen Schmerzsyndromen22, Schlaganfall31, Multipler Sklerose20,32, Alzheimer33,34 und Depression35 belegen, wobei einige einen Zusammenhang zwischen peripherer und Gehirn-Immun-/Entzündungsaktivität zeigen. Diese Neuroimaging-Studien sind vielversprechend; Eine schlechte Segmentierung des Aderhautplexus des lateralen Ventrikels durch FreeSurfer21 schränkt jedoch die Zuverlässigkeit der automatisierten Volumenschätzung des Plexus choroideus ein. Infolgedessen haben Studien zu Multipler Sklerose20,32, Depression35, Alzheimer34 und früher Psychose36 damit begonnen, den Aderhautplexus lateraler Ventrikel manuell zu segmentieren, aber es gibt keine aktuellen Richtlinien dafür, wie dies zu tun ist, noch gibt es eine Anleitung zur Segmentierung des Aderhautplexus des dritten und vierten Ventrikels.
Gängige Segmentierungstools schließen den Plexus choroideus aus Gehirnsegmentierungs-Pipelines wie FreeSurfer37,38,39, FMRIB Software Library (FSL)40, SLANT41 und FastSurfer (entwickelt vom Co-Autor Martin Reuter)42,43 segmentieren präzise und zuverlässig kortikale und subkortikale Strukturen unter Verwendung von Atlas-basierten (FSL), Atlas- und Oberflächen-basierten (FreeSurfer) und Deep-Learning-Segmentierungsparadigmen (SLANT und FastSurfer). Zu den Schwächen einiger dieser Ansätze gehören die Verarbeitungsgeschwindigkeit, die begrenzte Generalisierung auf verschiedene Scanner, die Feldstärken und Voxelgrößen37,44 sowie die erzwungene Ausrichtung der Beschriftungskarte in einem Standardatlasraum. Die Möglichkeit, den Plexus choroideus zu segmentieren und die Kompatibilität mit hochauflösender MRT wird jedoch nur von FreeSurfer und FastSurfer adressiert. Die neuronalen Netze, die hinter FastSurfer stehen, sind auf FreeSurfer-Aderhautplexus-Markierungen trainiert, so dass sie die zuvor diskutierten Zuverlässigkeits- und Abdeckungsbeschränkungen von FreeSurfer erben, wobei der dritte und vierte Ventrikel ignoriert werden21. Derzeit gibt es auch Einschränkungen für hochauflösende MRT, aber der hochauflösende Stream45 und FastSurferVINN43 von FreeSurfer können verwendet werden, um dieses Problem zu lösen.
Aktuelle Tools zur Segmentierung des Plexus choroideus Es gibt nur ein frei verfügbares Segmentierungswerkzeug für den Plexus choroideus, aber die Segmentierungsgenauigkeit ist begrenzt. Die genaue Segmentierung des Plexus choroideus kann durch eine Vielzahl von Faktoren beeinflusst werden, darunter (1) Variabilität der Lage des Plexus choroideus (räumlich nicht stationär) aufgrund seiner Lage innerhalb der Ventrikeln, (2) Unterschiede in der Voxelintensität, dem Kontrast, der Auflösung (Heterogenität innerhalb der Struktur) aufgrund zellulärer Heterogenität, der dynamischen Funktion des Plexus choroideus, pathologischer Veränderungen oder partieller Volumeneffekte, (3) alters- oder pathologiebedingter ventrikulärer Größenunterschiede, die sich auf die Größe des Aderhautplexus auswirken, und (4) die Nähe zu benachbarten subkortikalen Strukturen (Hippocampus, Amygdala, Caudatus und Kleinhirn), die ebenfalls schwer zu segmentieren sind. Angesichts dieser Herausforderungen wird der Plexus choroideus bei FreeSurfer-Segmentierungen oft unter- oder überschätzt, falsch gekennzeichnet oder ignoriert.
Drei aktuelle Veröffentlichungen befassten sich mit der Lücke einer zuverlässigen Segmentierung des Plexus choroideus mit einem Gaußschen Mischungsmodell (GMM)46, einem Axial-MLP47 und U-Net-basierten Deep-Learning-Ansätzen48. Jedes Modell wurde mit privaten, manuell beschrifteten Datensätzen von maximal 150 Probanden mit einer begrenzten Vielfalt an Scannern, Standorten, demografischen Daten und Störungen trainiert und evaluiert. Während diese Veröffentlichungen 46,48,49 signifikante Verbesserungen gegenüber der Aderhautplexus-Segmentierung von FreeSurfer erzielten - manchmal verdoppelte sich die Schnittmenge von Vorhersage und Ground Truth, ist keine der beiden Methoden (1) in hochauflösender MRT validiert, (2) verfügt über dedizierte Generalisierungs- und Zuverlässigkeitsanalysen, (3) verfügt über große repräsentative Trainings- und Testdatensätze, (4) adressiert oder analysiert speziell Herausforderungen bei der Segmentierung des Aderhautplexus, wie z. B. Partial Volume Effects, oder (5) ist als gebrauchsfertiges Tool öffentlich verfügbar. Der derzeitige "Goldstandard" für die Segmentierung des Plexus choroideus ist daher das manuelle Tracing, z. B. mit dem 3D Slicer50 oder dem ITK-SNAP51, das bisher noch nicht beschrieben wurde und eine große Herausforderung für Forscher darstellt, die die Rolle des Plexus choroideus in ihren Studien untersuchen möchten. 3D Slicer wurde für die manuelle Segmentierung ausgewählt, da der Autor mit der Software vertraut ist und dem Benutzer verschiedene Werkzeuge zur Verfügung stellt, die auf verschiedenen Ansätzen basieren und kombiniert werden können, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen. Es können auch andere Tools verwendet werden, wie z. B. ITK-SNAP, das in erster Linie auf die Bildsegmentierung ausgerichtet ist, und sobald das Tool beherrscht ist, können vom Benutzer gute Ergebnisse erzielt werden. Darüber hinaus haben die Autoren eine Fall-Kontroll-Studie durchgeführt, die die hohe Genauigkeit und Zuverlässigkeit ihrer manuellen Segmentierungstechnik unter Verwendung von 3D Slicer30 demonstriert, und diese spezifische Methodik wird hier beschrieben.

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>3D Slicer</td>
			<td>3D Slicer</td>
			<td>https://www.slicer.org/</td>
			<td>A free, open source software for visualization, processing, segmentation, registration, and analysis of medical, biomedical, and other 3D images and meshes; and planning and navigating image-guided procedures.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>FreeSurfer</td>
			<td>FreeSurfer</td>
			<td>https://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/</td>
			<td>An open source neuroimaging toolkit for processing, analyzing, and visualizing human brain MR images</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>ITK-SNAP</td>
			<td>ITK-SNAP</td>
			<td>http://www.itksnap.org/pmwiki/pmwiki.php</td>
			<td>A free, open-source, multi-platform software application used to segment structures in 3D and 4D biomedical images.&#160;</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Monai Package</td>
			<td>Monai Consortium</td>
			<td>https://docs.monai.io/en/stable/metrics.html</td>
			<td>Use for Dice Coefficient and DeepMind average Surface Distance.&#160;</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>MRI scanner</td>
			<td>GE</td>
			<td>Discovery MR750&#160;</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Psych Package</td>
			<td>R-Project</td>
			<td>https://cran.r-project.org/web/packages/psych/index.html</td>
			<td>A general purpose toolbox developed originally for personality, psychometric theory and experimental psychology.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>R Software</td>
			<td>R-Project</td>
			<td>https://www.r-project.org/</td>
			<td>R is a free software environment for statistical computing and graphics.&#160;</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>RStudio</td>
			<td>Posit</td>
			<td>https://posit.co/</td>
			<td>An RStudio integrated development environment (IDE) is a set of tools built to help you be more productive with R and Python.&#160;</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Windows or Apple OS Desktop or Laptop</td>
			<td>Any company</td>
			<td>n/a</td>
			<td>Needed for running the software used in this protocol.&#160;</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

manual segmentation of the human choroid plexus using brain mri

Der Plexus choroideus wird mit der neurologischen Entwicklung und einer Reihe von Gehirnerkrankungen in Verbindung gebracht. Es gibt Hinweise darauf, dass der Plexus choroideus für die Reifung des Gehirns, die Immun-/Entzündungsregulation und die Verhaltens-/kognitiven Funktionen entscheidend ist. Derzeitige automatisierte Neuroimaging-Segmentierungstools sind jedoch schlecht darin, den Aderhautplexus des lateralen Ventrikels genau und zuverlässig zu segmentieren. Darüber hinaus gibt es kein Werkzeug, das den Plexus choroideus im dritten und vierten Ventrikel des Gehirns segmentiert. Daher ist ein Protokoll erforderlich, das beschreibt, wie der Plexus choroideus im lateralen, dritten und vierten Ventrikel segmentiert werden soll, um die Zuverlässigkeit und Reproduzierbarkeit von Studien zu erhöhen, die den Plexus choroideus bei neurologischen Entwicklungs- und Gehirnstörungen untersuchen. Dieses Protokoll enthält detaillierte Schritte zum Erstellen separat beschrifteter Dateien in 3D Slicer für den Plexus choroideus auf der Grundlage von DICOM- oder NIFTI-Bildern. Der Plexus choroideus wird manuell unter Verwendung der axialen, sagittalen und koronalen Ebenen von T1w-Bildern segmentiert, wobei sichergestellt wird, dass Voxel von Strukturen der grauen oder weißen Substanz, die an die Ventrikel grenzen, ausgeschlossen werden. Die Fensterung wird angepasst, um die Lokalisierung des Plexus choroideus und seiner anatomischen Grenzen zu unterstützen. Im Rahmen dieses Protokolls werden Methoden zur Bewertung von Genauigkeit und Zuverlässigkeit demonstriert. Die Goldstandard-Segmentierung des Aderhautplexus mit manueller Abgrenzung kann verwendet werden, um bessere und zuverlässigere automatisierte Segmentierungswerkzeuge zu entwickeln, die offen geteilt werden können, um Veränderungen im Aderhautplexus über die Lebensspanne und innerhalb verschiedener Hirnerkrankungen aufzuklären.

Choroid plexus function 
The choroid plexus is a highly vascularized structure in the brain consisting of fenestrated capillaries and a monolayer of choroid plexus epithelial cells1. The choroid plexus projects into the lateral, third, and fourth cerebral ventricles and produces cerebrospinal fluid (CSF), which plays an important role in neural patterning2 and brain physiology3,4. The choroid plexus secretes neurovascular substances, encompasses a stem-cell like repository, and acts as a physical barrier to impede the entrance of toxic metabolites, an enzymatic barrier to remove moieties that circumvent the physical barrier, and an immunological barrier to protect against foreign invaders5. The choroid plexus modulates neurogenesis6, synaptic plasticity7, inflammation8, circadian rhythm9,10, gut brain-axis11, and cognition12. Moreover, peripheral cytokines, stress, and infection (including SARS-CoV-2) can disrupt the blood-CSF barrier13,14,15,16. Thus, the choroid plexus-CSF system is integral for neurodevelopment, neurocircuit maturation, brain homeostasis, and repair17. Since immune, inflammatory, metabolic, and enzymatic alterations impact the brain, researchers are using neuroimaging tools to assess the role of the choroid plexus across the lifespan and in brain disorders18,19,20. However, limitations exist in commonly used automated tools for choroid plexus segmentation, such as FreeSurfer, which result in the choroid plexus being poorly segmented. Thus, there is a critical need for ground truth manual segmentation of the choroid plexus that can be used to develop an accurate automated tool for choroid plexus segmentation.
Choroid plexus in neurodevelopment and brain disorders 
The role of the choroid plexus in brain disorders has long been neglected, mainly because it was regarded as a supporting player whose role was to cushion the brain and maintain a proper salt balance2,21. However, the choroid plexus has gained attention as a structure linked to brain disorders such as pain syndromes22, SARS-CoV-216,23,24, neurodevelopmental2, and brain disorders19, suggesting a transdiagnostic effect in the development of behavioral disorders. In neurodevelopmental disorders, choroid plexus cysts were associated with an increased risk of developmental delay, attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD), or autism spectrum disorder (ASD)25,26. Additionally, lateral ventricle choroid plexus volume was found to be increased in patients with ASD27. In brain disorders,choroid plexus abnormalities have been described since 1921 in psychotic disorders28,29. Previous studies have identified choroid plexus enlargement using FreeSurfer segmentation in a large sample of patients with psychotic disorders compared to both their first-degree relatives and controls19. These findings were replicated using manually segmented choroid plexus volume in a large sample of clinical high-risk for psychosis population and found that these patients had larger choroid plexus volume compared to healthy controls30. There are a growing number of studies demonstrating choroid plexus enlargement in complex regional pain syndrome22, stroke31, multiple sclerosis20,32, Alzheimer&#39;s33,34, and depression35, with some demonstrating a link between peripheral and brain immune/inflammatory activity. These neuroimaging studies are promising; however, poor lateral ventricle choroid plexus segmentation by FreeSurfer21 limits the trustworthiness of automated choroid plexus volume estimation. As a result, studies in multiple sclerosis20,32, depression35, Alzheimer&#39;s34, and early psychosis36 have begun manually segmenting the lateral ventricle choroid plexus, but there are no current guidelines for how to do this, nor is their guidance on segmenting the third and fourth ventricle choroid plexus.
Common segmentation tools exclude the choroid plexus 
Brain segmentation pipelines such as FreeSurfer37,38,39, FMRIB Software Library (FSL)40, SLANT41, and FastSurfer (developed by the co-author Martin Reuter)42,43, accurately and reliably segment cortical and subcortical structures employing atlas-based (FSL), atlas- and surface-based (FreeSurfer), and deep learning segmentation paradigms (SLANT and FastSurfer). Weaknesses of some of these approaches include processing speed, limited generalization to different scanners, field strengths and voxel sizes37,44, and forced alignment of the label map in a standard atlas space. However, the capability to segment the choroid plexus and the compatibility with high-resolution MRI is only addressed by FreeSurfer and FastSurfer. The neural networks behind FastSurfer, are trained on FreeSurfer choroid plexus labels, so they inherit FreeSurfer&#39;s previously discussed reliability and coverage limitations, with the third and fourth ventricles being ignored21. Current limitations for high-resolution MRI also exist, but FreeSurfer&#39;s high-resolution stream45 and FastSurferVINN43 can be used to handle this issue.
Current choroid plexus segmentation tools 
There is only one freely available segmentation tool for the choroid plexus, but segmentation accuracy is limited. Accurate choroid plexus segmentation can be impacted by a variety of factors, including (1) variability in choroid plexus location (spatially non-stationary) due to its location within the ventricles, (2) differences in voxel intensity, contrast, resolution (within-structure heterogeneity) due to cellular heterogeneity, dynamic choroid plexus function, pathological changes, or partial volume effects, (3) age- or pathology-related ventricular size differences impacting choroid plexus size, and (4) proximity to adjacent subcortical structures (hippocampus, amygdala, caudate, and cerebellum), which are also difficult to segment. Given these challenges, FreeSurfer segmentations often under or over-estimate, mislabel or ignore the choroid plexus.
Three recent publications addressed the gap of reliable choroid plexus segmentation with a Gaussian Mixture Model (GMM)46, an Axial-MLP47, and U-Net-based deep learning approaches48. Each model was trained and evaluated using private, manually labeled datasets of at most 150 subjects with a limited diversity of scanners, sites, demographics, and disorders. While these publications46,48,49 achieved significant improvements over FreeSurfer&#39;s choroid plexus segmentation - sometimes doubling the intersection of prediction and ground truth, neither method is (1) validated in high-resolution MRI, (2) has dedicated generalization and reliability analyses, (3) features large representative training and testing datasets, (4) specifically addresses or analyzes choroid plexus segmentation challenges such as partial volume effects, or (5) is publicly available as a ready-to-use tool. Thus, the current &#34;gold standard&#34; for choroid plexus segmentation is manual tracing, e.g., using 3D Slicer50 or ITK-SNAP51, which has not been previously described and has been a major challenge for researchers wishing to examine the role of the choroid plexus in their studies. 3D Slicer was chosen for manual segmentation due to the author&#39;s familiarity with the software and because it provides the user with various tools based on different approaches that can be combined to obtain the desired result. Other tools can be used, such as ITK-SNAP, which is primarily oriented on image segmentation, and once the tool is mastered, good results can be obtained by the user. Additionally, the authors have conducted a case-control study demonstrating the high accuracy and reliability of their manual segmentation technique using 3D Slicer30, and that specific methodology is described herein.

Autor im Rampenlicht: Überbrückung von Lücken in der Anatomie und Etablierung einer Grundlage für algorithmische Studien 

Manuelle Segmentierung des menschlichen Aderhautplexus mittels Hirn-MRT

We aim to establish an accessible and standardized protocol for manually segmenting the choroid plexus within the lateral third and fourth ventricles of the brain. We hope to address any common questions or problems that can arise when manually segmenting the choroid plexus, especially considering the complex nature of its location within the brain. Developing this protocol will lead to the creation of a large enough data set consisting of ground truth segmentation maps that we can then use to train and develop algorithms that can accurately and automatically segment the choroid plexus.In the future, this will lead to studies that investigate the role of the choroid plexus within various neurologic and neuropsychiatric disorders.

Die vorgeschlagene Methode wurde für den Aderhautplexus des Seitenventrikels iterativ verfeinert, wobei umfangreiche Tests an einer Kohorte von 169 gesunden Kontrollpersonen und 340 Patienten mit klinisch hohem Risiko für Psychosen durchgeführt wurden30. Unter Verwendung der oben beschriebenen Technik erhielten die Autoren eine hohe Intra-Rater-Genauigkeit und -Reliabilität mit einem DC = 0,89, avgHD = 3,27mm3 und Single-Rater-ICC = 0,9730, was die Stärke des hier beschriebenen Pro...

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Trotz der entscheidenden Rolle des Plexus choroideus im Gehirn sind Neuroimaging-Studien dieser Struktur aufgrund des Mangels an zuverlässigen automatisierten Segmentierungswerkzeugen rar. Das vorliegende Protokoll zielt darauf ab, eine manuelle Segmentierung des Aderhautplexus nach Goldstandard zu gewährleisten, die in zukünftige Neuroimaging-Studien einfließen kann.

The choroid plexus has been implicated in neurodevelopment and a range of brain disorders. Evidence demonstrates that the choroid plexus is critical for ...

Unser Ziel ist es, ein zugängliches und standardisiertes Protokoll für die manuelle Segmentierung des Plexus choroideus innerhalb des lateralen dritten und vierten Ventrikels des Gehirns zu etablieren. Wir hoffen, alle häufigen Fragen oder Probleme beantworten zu können, die bei der manuellen Segmentierung des Aderhautplexus auftreten können, insbesondere in Anbetracht der komplexen Natur seiner Lage im Gehirn. Die Entwicklung dieses Protokolls wird zur Erstellung eines ausreichend großen Datensatzes führen, der aus Ground-Truth-Segmentierungskarten besteht, die wir dann zum Trainieren und Entwickeln von Algorithmen verwenden können, die den Plexus choroideus genau und automatisch segmentieren können.Dies wird in Zukunft zu Studien führen, die die Rolle des Plexus choroideus bei verschiedenen neurologischen und neuropsychiatrischen Erkrankungen untersuchen.

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Research

JoVE Journal

Neuroscience

Manual Segmentation of the Human Choroid Plexus Using Brain MRI

1.6K Aufrufe.  Beth Israel Deaconess Medical Center. Unser Ziel ist es, ein zugängliches und standardisiertes Protokoll für die manuelle Segmentierung des Plexus choroideus innerhalb des lateralen dritten und vierten Ventrikels des Gehirns zu etablieren. Wir hoffen, alle häufigen Fragen oder Probleme beantworten zu können, die bei der manuellen Segmentierung des Aderhautplexus auftreten können, insbesondere in Anbetracht der komplexen Natur seiner Lage im Gehirn. Die Entwicklung dieses Protokolls wird zur Erstellung eines ausreichend groß...

Serie: Autor im Rampenlicht: Überbrückung von Lücken in der Anatomie und Etablierung einer Grundlage für algorithmische Studien 

The choroid plexus has been implicated in neurodevelopment and a range of brain disorders. Evidence demonstrates that the choroid plexus is critical for brain maturation, immune/ inflammatory regulation, and behavioral/cognitive functioning. However, current automated neuroimaging segmentation tools are poor at accurately and reliably segmenting the lateral ventricle choroid plexus. Furthermore, there is no existing tool that segments the choroid plexus located in the third and fourth ventricles of the brain. Thus, a protocol delineating how to segment the choroid plexus in the lateral, third, and fourth ventricle is needed to increase the reliability and replicability of studies examining the choroid plexus in neurodevelopmental and brain disorders. This protocol provides detailed steps to create separately labeled files in 3D Slicer for the choroid plexus based on DICOM or NIFTI images. The choroid plexus will be manually segmented using the axial, sagittal, and coronal planes of T1w images making sure to exclude voxels from gray or white matter structures bordering the ventricles. Windowing will be adjusted to assist in the localization of the choroid plexus and its anatomical boundaries. Methods for assessing accuracy and reliability will be demonstrated as part of this protocol. Gold standard segmentation of the choroid plexus using manual delineations can be used to develop better and more reliable automated segmentation tools that can be openly shared to elucidate changes in the choroid plexus across the lifespan and within various brain disorders.

Despite the crucial role of the choroid plexus in the brain, neuroimaging studies of this structure are scarce due to the lack of reliable automated segmentation tools. The present protocol aims to ensure gold-standard manual segmentation of the choroid plexus that can inform future neuroimaging studies.

Forschung

Neurowissenschaften

Segmentation of the Choroid Plexus Using Manual Delineations

To begin, import digital imaging and communications in medicine or DICOM data by clicking on the DCM button located at the upper left corner of the toolbar and clicking the import DICOM files button. To adjust the brightness of an image, click adjust window and level of volume or left click on the image and drag the mouse up or down. Then left click on the image slice and move the mouse to the left or right to adjust the contrast.Refer to the deep gray matter nuclei or the contrast scale bars signal intensity and ensure that it remains consistent throughout the segmentation to choose the suitable contrast for the choroid plexus. To start the segmentation of the lateral third and fourth ventricle choroid plexus, select the segment editor from the module's dropdown menu. Now click on the dropdown menu for segmentation to select different segmentations and rename the selected one.Use the master volume dropdown and pick the NIfTI or DICOM sets that need editing. Click the add button two times to include two segments for the lateral ventricle choroid plexus. Double click on their titles and rename them as right lateral ventricle choroid plexus and left lateral ventricle choroid plexus.Click on the add button once more to introduce segments for the choroid plexus of the third and fourth ventricles. Afterward, rename them as the third ventricle choroid plexus and the fourth ventricle choroid plexus respectively. Begin with the lateral ventricle choroid plexus in the axial plane and ensure to position images based on the bicommissural line.Use the trigonum collaterale as a reference point to locate the lateral ventricle choroid plexus. To start manual segmentation, select either the paint or draw tool located in the effects section of the segment editor. While using the paint tool, select the desired brush diameter for painting.Use the red nucleus level to determine when to stop segmenting the choroid plexus in the lateral ventricles. To locate the third ventricle choroid plexus, commence in the sagittal plane, and use the foramen of Monro, fornix, corpus callosum, thalamus, and internal cerebral vein as landmarks. Similarly, for the fourth ventricle choroid plexus, begin in the sagittal plane and use the superior cerebellar peduncle, pons and medulla as reference points to pinpoint the choroid plexus in the fourth ventricle.From the modules dropdown menu, navigate to quantification and select segment statistics. Then under the input section, select the newly created segmentation map for quantification under the segmentation tool and select the MRI volume from the scaler volume. For the output table, select the table option under output and hit apply.A table displaying the choroid plexus volume in different units will appear. Click on the save button located in the top left part of the toolbar to store the generated files. Preserve the segmentation files in the formats nrrd, nii.gz, or tsv.