Les auteurs tiennent à remercier le soutien de la Fondation de CAMH, grâce à Michael et Sonja Koerner, la famille Kimel, et Paul E. Garfinkel nouveau chercheur Catalyst Award. Ce projet a été financé par le Fonds de Recherches Santé Québec, les Instituts de recherche en santé du Canada (IRSC), le Conseil de recherches en génie du Canada, l&#39;Institut du cerveau Weston, la Société Alzheimer du Canada en sciences naturelles et et la Fondation Michael J. Fox pour la recherche sur la maladie de Parkinson (MMC), ainsi que les IRSC, la Fondation pour la santé mentale de l&#39;Ontario, NARSAD, et l&#39;Institut national de santé mentale (R01MH099167) (ANV). Les auteurs tiennent également à remercier Anusha Ravichandran d&#39;assistance acquisition des images.

Etude participants Le protocole dans ce manuscrit a été développé pour représentatifs cinq images à haute résolution recueillies chez des volontaires sains (3F, 2M, 29-57 ans, AVG 37.) Qui étaient libres de troubles et les cas de traumatisme crânien grave neurologiques et neuropsychiatriques. Tous les sujets ont été recrutés au Centre de toxicomanie et de santé mentale (CAMH). L&#39;étude a été approuvée par le Comité d&#39;éthique de la recherche CAMH et a été menée en conformité avec la Déclaration d&#39;Helsinki. Tous les sujets prévus écrite, le consentement éclairé pour l&#39;acquisition des données et le partage. Pour plus de détails au sujet de la séquence d&#39;acquisition utilisée pour recueillir ces images, s&#39;il vous plaît se référer à Winterburn et al., 2013 et Park et al., 2014. 26,34 Images pour les cinq sujets ont été contrôlés pour la qualité et conservés. L&#39;hippocampe a duré une moyenne de 118 coupes coronales dans ces images. 1. Logiciel Set-up <ol><li> Ouvrir Affichage: </strong&gt; Depuis le terminal en utilisant la commande suivante: Affichage image_name.mnc -label label_name.mnc. Le programme ouvrira 3 fenêtres: fenêtre de visualisation 3D, l&#39;image 3-orientation fenêtre de visualisation, et une fenêtre de navigation. Le terminal sera également utilisé pour exécuter le programme. Agrandir la vue coronale, que les segmentations seront effectuées coronaire. Zoom sur l&#39;hippocampe. Sélectionnez F (segmentation) dans la fenêtre de navigation. Sélectionnez F (XY Rayon: 0,1). La fenêtre de terminal demandera à l&#39;utilisateur de &quot;Entrez la taille du pinceau xy:&quot;. Régler à 0,1. Cela va régler la taille de votre pinceau. L&#39;utilisateur peut maintenant commencer à dessiner l&#39;hippocampe sur l&#39;image MR. </li></ol> 2. Le total des Hippocampus Manuel Segmentation <ol><li> Set-up: Utiliser une image pondérée en T1, faites défiler jusqu&#39;à la tranche antérieure-plus coronaire de l&#39;hippocampe. Pour faire avancer les tranches dans la direction antérieure, utilisez la touche «+»; utiliser la touche - pour se déplacer dans la direction postérieure &#39;&#39;. </li><li><strong&gt; Tranche A: antéro-plus Slice: Utilisation du clic droit de la souris, dessiner la frontière la plus externe de la matière grise de l&#39;hippocampe où il rencontre le lobe temporal matière blanche environnante et utiliser la haute intensité de matière blanche du alveus pour aider à la frontière supérieure, où l&#39;hippocampe répond l&#39;amygdale 12,22. Utilisez la touche E (Etiquette Fill) dans le menu de la segmentation de la fenêtre de navigation pour remplir l&#39;étiquette à l&#39;intérieur de la frontière. Continuer à appliquer ces frontières tout au long de la tête de l&#39;hippocampe antérieur. </li><li> Tranche B: 1 Chef de l&#39;hippocampe (figure 1B): <ol><li> , Inférieurs, latéraux, bords internes supérieurs: continuer à attirer les frontières comme décrit dans l&#39;étape 2.2, en utilisant la substance blanche du lobe temporal et alveus comme un guide. </li><li> Frontière Supero-médiale: Pour cela, l&#39;aide de la vue axiale, tracez une ligne horizontale du bord antérieur de l&#39;hippocampe latéral 29, et comprennent rien en dessous de cette ligne comme l&#39;hippocampe.NOTE: La frontière supéro-médial devient plus ambigu dans ces tranches, où la matière grise de l&#39;hippocampe se confond avec la matière grise de l&#39;amygdale. </li></ol></li><li> Tranche C: hippocampe Chef 2 avec indentations: Selon le sujet, les indentations de l&#39;hippocampe peuvent être visibles pendant 3-4 tranches (en général, ils sont plus visibles sur-pondérés par rapport à T2 images pondérées en T1). Dans ces tranches, continuer à utiliser la substance blanche du lobe temporal alveus et pour guider la segmentation 12,22 frontière. Pour plus de détails, suivez les étapes 2.5.1-2.5.2. </li><li> Tranche D: Chef hippocampe 3: <ol><li> , Inférieurs, latéraux, bords internes supérieurs: dessiner la bordure inférieure de l&#39;hippocampe à la substance blanche du lobe temporal, le bord latéral à la corne inférieure du ventricule latéral, le bord supérieur, suivant la courbe des indentations, à la substance blanche du alveus / frange, et la frontière médiale à la regio hypon de la citerne ambiante 12,22. </li><li> Supero-médial et frontières inféro-médiale: continuons à définir la frontière supéro-médial comme décrit à l&#39;étape 2.3.2. Dessiner la partie inférieure de la frontière médiale où l&#39;hippocampe fluidifie légèrement et se prolonge dans la matière grise légèrement hyperintense du cortex entorhinal 12,22. </li></ol></li><li> Tranche E: hippocampe Head 4 avec Uncus: Continuer à tirer les frontières inférieures, latérales et supérieures décrites dans les étapes 2.5.1-2.5.2. Inclure l&#39;uncus (qui est situé médaille au corps principal de l&#39;hippocampe et est entouré par CSF de faible intensité) dans le hippocampe segmentation 12,2 2. </li><li> Tranche F: hippocampe Corps: Continuer à tirer les frontières inférieures, latérales, médianes et supérieures décrites dans les étapes 2.5.1-2.5.2. Dessinez la frontière inféro-médial au point où l&#39;hippocampe amincit sa transition vers cortex entorhinal / para-hippocampique gyrus 12,22.Ne pas inclure le CSF de faible intensité du sillon hippocampique résiduelle dans la segmentation. </li><li> Slice G: Tail hippocampe 1: Commencez la segmentation de l&#39;hippocampe tranches de type queue quand les crus de la voûte est d&#39;abord visible. Exclure le gyrus fascicular (une structure de la matière grise qui se confond avec l&#39;hippocampe dans certaines parties de la queue de l&#39;hippocampe) de la segmentation par extrapolation de la forme du gyrus fascicular dans la queue de l&#39;hippocampe de plusieurs tranches antérieures 12,22. Cette extrapolation est possible uniquement pour les tranches 2-3, après quoi les deux structures ne peuvent pas être distingués avec précision; à ce stade, de traiter toute la matière grise visible dans ce domaine comme l&#39;hippocampe. </li><li> Slice H: Tail hippocampe 2: Segment de la faible intensité de matière grise de la queue de l&#39;hippocampe postérieur de la haute intensité de matière blanche environnante. </li><li> Tranche I: le plus postérieur Slice: Segment de la petite zone restante de la matière grise de l&#39;hippocampe dela substance blanche autour du lobe temporal. </li></ol> 3. La sous-zone de l&#39;hippocampe Manuel Segmentation <ol><li> Set-up: Utiliser une image pondérée en T2, faites défiler jusqu&#39;à la tranche antérieure-plus coronaire de l&#39;hippocampe (comme dans l&#39;étape 2.1). Pour changer la couleur du pinceau, sélectionnez D (Set Peinture Lbl :) dans le menu de segmentation dans la fenêtre de navigation. Le terminal de commande vous demandera: &quot;Entrez étiquette de la peinture actuelle:&quot;. Entrez un nombre entre 1 et 255. Chaque numéro correspond à une étiquette de couleur différente. </li><li> Tranche A: antéro-plus Slice: Depuis divisions de sous-zones ne sont pas encore visibles dans la partie antérieure plus à couper, dessiner une ligne divisant la matière visible de l&#39;hippocampe grise le long de son axe visible la plus longue (qui ne sont pas nécessairement parallèle à l&#39;un des axes cardinaux) dans deux sections égales rapproche de la véritable 12,22 anatomie. Étiqueter le supérieur de ces deux sections que CA1 et la section inférieure comme subiculum par choosing une étiquette de couleur différente pour chaque sous-champ 23,35. </li><li> Tranche B: hippocampe Chef 1: Étiquette de la zone de faible intensité dans le milieu de la formation hippocampique SR / SL / SM 13,37. Lorsque le coude le long du bord inférieur de l&#39;hippocampe devient clair, utiliser ce repère comme la frontière séparant le latéral subiculum du CA1 12,22. Continuez à suivre l&#39;axe le plus long de l&#39;hippocampe pour dessiner la bordure CA1-subiculum sur la pointe supéro-médial 37. </li><li> Tranche C: Tête hippocampe 2 avec indentations: <ol><li> SR / SL / SM, CA4 / DG, et subiculum: Label de la SR / SL / SM, CA4 / DG, et subiculum comme décrit pour la tranche D (étape 3.5.1). </li><li> CA2 / CA3 et CA1: Définir la frontière entre CA1 et CA2 / CA3 comme une ligne d&#39;angle de 45 ° étendant dans la direction supéro-latérale entre le bord le plus supéro-latérale de la SR / SL / SM 12,22. Étendre la CA2 / CA3 médiane le long du bord supérieur à l&#39;auge entre le dentations 12,22. Etiqueter le reste du bord supérieur comme CA1 12,22. </li></ol></li><li> Tranche D: hippocampe Chef 3 <ol><li> SR / SL / SM, CA4 / DG, et subiculum: Marquez l&#39;obscurité SR bande / SL / SM première, qui va suivre la courbe de la CA1 37. Étiqueter un à haute intensité de matière grise à l&#39;intérieur de la SR / SL / SM comme CA4 / DG 12,22,23,35,37. Cela peut ne pas être une région continue, comme dans la figure 2C. Continuer à définir la frontière subiculum-CA1 utilisant le coude dans l&#39;hippocampe inférieurs 12,22. </li><li> CA2 / CA3 et CA1: continuera de définir les CA1 et CA2 / CA3 frontière comme à l&#39;étape 3.4.2. Étendre la CA2 / CA3 dedans mi-chemin le long du bord supérieur de l&#39;hippocampe 12,22 et étiqueter l&#39;autre moitié du bord supérieur comme CA1 12,22. </li><li> La tête de l&#39;hippocampe Supero-médiale: Dans cette tranche, diviser la tête de l&#39;hippocampe supéro-médial en deux verticalement. Label de la moitié médiale SR / SL / SM 12. Diviser le latéralmoitié en demi nouveau, cette fois à l&#39;horizontale. Étiqueter la partie supérieure comme CA4 / DG et la partie inférieure comme CA2 / CA3 12. </li></ol></li><li> Tranche E: hippocampe Head 4 avec Uncus <ol><li> La tête de l&#39;hippocampe latéral (subiculum): Dans la partie latérale de ces tranches, définir la frontière subiculum-CA1 comme une ligne verticale étendant dans la direction inférieure du bord le plus médial de la CA4 / DG 12,22. </li><li> Chef latéral de l&#39;hippocampe (CA1, CA2 / CA3, CA4 / DG, SR / SL / SM.): Définir la frontière CA1-CA2 / CA3 de la même manière que dans l&#39;étape 3.4.2. Continuer à marquer le SR / SL / SM comme la région de faible intensité suivant la courbe des régions de Californie. Etiqueter le CA4 / DG que la cavité centrale à l&#39;intérieur du SR / SL / SM, comme à l&#39;étape 3.5.1. </li><li> La tête de l&#39;hippocampe Uncal (SR / SL / SM): étiqueter les uncus de l&#39;hippocampe pendant environ 10 tranches que les transitions à la tête de l&#39;hippocampe dans le corps de l&#39;hippocampe. Dans l&#39;uncus, étiqueter la région de faible intensité dans le centre SR / SL / SM (lorsque cela est difficile à voir, approcher l&#39;anatomie en segmentant une ligne 2-3 voxels large place au centre de l&#39;uncus) 12. </li><li> La tête de l&#39;hippocampe Uncal (CA2 / CA3, CA4 / DG): Tracez une ligne sur le bord supérieur de la SR / SL section / SM long de l&#39;axe de inféro-latéral / supéro-médial de l&#39;uncus. Étiqueter toute la matière grise au-dessus de cette ligne comme CA2 / CA3 12. Étiqueter toute la matière grise non marquée dessous de cette ligne (de chaque côté de la SR / SL / SM) que CA4 / DG 12. </li></ol></li><li> Tranche F: hippocampe Corps: Continuer d&#39;appliquer les frontières décrites à l&#39;étape 3.6.1-3.6.2. </li><li> Slice G: Tail hippocampe 1: Continuer à appliquer les règles décrites dans l&#39;étape 3.6.1-3.6.2. La frontière subiculum-CA1 devient une ligne 45º d&#39;angle étendant dans la direction inféro-médial du bord médial de la CA4 / DG 12,22. </li><li> Slice H: Tail hippocampe 2: Une fois le gyrus fasciculaires ne peuvent plus être distingués de la formatio hippocampiquen, étiqueter l&#39;ensemble de la couche externe que CA1, la zone de faible intensité à l&#39;intérieur de ce que SR / SL / SM (comme dans les tranches précédentes), et toute la matière grise reste dans le milieu comme CA4 / DG 12,22. </li><li> Tranche I: le plus postérieur Slice: Une fois l&#39;obscurité SR / SL / SM est plus visible dans le centre de la formation hippocampique, étiqueter l&#39;ensemble de la structure que CA1 12,22. </li></ol> 4. Protocole Fiabilité <ol><li> Resegment soit la droite ou la gauche hippocampe de chaque sujet après avoir attendu environ un mois à partir de l&#39;exécution de la segmentation originale. Segment de tous les sous-champs le long de toute la longueur antéro-postérieur de l&#39;hippocampe, en essayant de suivre les règles de protocole aussi cohérente que possible. </li><li> Calculer le kappa de dés entre les volumes originaux et resegmented: <img alt="Equation 1" src="/files/ftp_upload/51861/51861eq1.jpg" /> où k = kappa et A et B sont Dice volumes d&#39;étiquettes. </li></ol>

<ol>
	<li>Adler, D. H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Reconstruction+of+the+human+hippocampus+in+3D+from+histology+and+high-resolution+ex-vivo+MRI.">Reconstruction of the human hippocampus in 3D from histology and high-resolution ex-vivo MRI.</a> IEEE Intl. Symp. on Biomed. Img. , 294-297 (2012).</li><li>Adler, D. H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Histology-derived+volumetric+annotation+of+the+human+hippocampal+subfields+in+postmortem+MRI.">Histology-derived volumetric annotation of the human hippocampal subfields in postmortem MRI.</a> NeuroImage. 84 (1), 505-523 (2014).</li><li>Amaral, D. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+golgi+study+of+cell+types+in+the+hilar+region+of+the+hippocampus+in+the+rat.">A golgi study of cell types in the hilar region of the hippocampus in the rat.</a> J. Comp. Neurol. 182 (4 Pt 2), 851-914 (1978).</li><li>Blumberg, H. P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Amygdala+and+Hippocampal+Volumes+in+Adolescents+and+Adults+With+Bipolar+Disorder.">Amygdala and Hippocampal Volumes in Adolescents and Adults With Bipolar Disorder.</a> Arch Gen Psychiatry. 60 (12), 1201-1208 (2003).</li><li>Braak, H., Braak, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Neuropathological+stageing+of+Alzheimer-related+changes.">Neuropathological stageing of Alzheimer-related changes.</a> Acta Neuropathol . 82 (4), 239-259 (1991).</li><li>Boccardi, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Survey+of+protocols+for+the+manual+segmentation+of+the+hippocampus:+preparatory+steps+towards+a+joint+EADC-ADNI+harmonized+protocol.">Survey of protocols for the manual segmentation of the hippocampus: preparatory steps towards a joint EADC-ADNI harmonized protocol.</a> J. Alzheimer's Dis. 26 (3), 61-75 (2011).</li><li>Chakravarty, M. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Performing+label-fusion-based+segmentation+using+multiple+automatically+generated+templates.">Performing label-fusion-based segmentation using multiple automatically generated templates.</a> Hum. Brain Mapp. 34 (10), 2635-2654 (2013).</li><li>Chakravarty, M. M., Bertrand, G., Hodge, C. P., Sadikot, A. F., Collins, D. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+creation+of+a+brain+atlas+for+image+guided+neurosurgery+using+serial+histological+data.">The creation of a brain atlas for image guided neurosurgery using serial histological data.</a> NeuroImage. 30 (2), 359-376 (2006).</li><li>Collins, D. L., Neelin, P., Peters, T. M., Evans, A. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Automatic+3D+intersubject+registration+of+MR+volumetric+data+in+standardized+Talairach+space.">Automatic 3D intersubject registration of MR volumetric data in standardized Talairach space.</a> J. Comput. Assist. Tomogr. 18 (2), 192-205 (1994).</li><li>Heijer, F. V., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Structural+and+diffusion+MRI+measures+of+the+hippocampus+and+memory+performance.">Structural and diffusion MRI measures of the hippocampus and memory performance.</a> NeuroImage. 63 (4), 1782-1789 (2012).</li><li>Duncan, K., Tompary, A., Davachi, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Associative+encoding+and+retrieval+are+predicted+by+functional+connectivity+in+distinct+hippocampal+area+ca1+pathways.">Associative encoding and retrieval are predicted by functional connectivity in distinct hippocampal area ca1 pathways.</a> The Journal of Neuroscience. 34 (34), 11188-11198 (2014).</li><li>Duvernoy, H. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> The Human Hippocampus: Functional Anatomy Vascularization, and Serial Sections with MRI. , (2005).</li><li>Fatterpekar, G. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Cytoarchitecture+of+the+human+cerebral+cortex:+MR+microscopy+of+excised+specimens+at+9.4+Tesla.">Cytoarchitecture of the human cerebral cortex: MR microscopy of excised specimens at 9.4 Tesla.</a> Am. J. Neuroradiol. 23 (8), 1313-1321 (2002).</li><li>Frey, S., Pandya, D. N., Chakravarty, M. M., Bailey, L., Petrides, M., Collins, D. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=An+MRI+based+average+macaque+monkey+stereotaxic+atlas+and+space+(MNI+monkey+space).">An MRI based average macaque monkey stereotaxic atlas and space (MNI monkey space).</a> NeuroImage. 55 (4), 1435-1442 (2011).</li><li>Goubran, M., Crukley, C., de Ribaupierre, S., Peters, T. M., Khan, A. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Image+registration+of+ex-vivo.+MRI+to+sparsely+sectioned+histology+of+hippocampal+and+neocortical+temporal+lobe+specimens.">Image registration of ex-vivo. MRI to sparsely sectioned histology of hippocampal and neocortical temporal lobe specimens.</a> NeuroImage. 83, 770-781 (2013).</li><li>Heckemann, R. A., Hajnal, J. V., Aljabar, P., Rueckert, D., Hammers, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Automatic+anatomical+brain+MRI+segmentation+combining+label+propagation+and+decision+fusion.">Automatic anatomical brain MRI segmentation combining label propagation and decision fusion.</a> NeuroImage. 33 (1), 115-126 (2006).</li><li>Holmes, C. J., Hoge, R., Collins, L., Woods, R., Toga, A. W., Evans, A. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Enhancement+of+MR+images+using+registration+for+signal+averaging.">Enhancement of MR images using registration for signal averaging.</a> J. Comput. Assist. Tomogr. 22 (2), 324-333 (1998).</li><li>Karnik-Henry, M. S., Wang, L., Barch, D. M., Harms, M. P., Campanella, C., Csernansky, J. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Medial+temporal+lobe+structure+and+cognition+in+individuals+with+schizophrenia+and+in+their+non-psychotic+siblings.">Medial temporal lobe structure and cognition in individuals with schizophrenia and in their non-psychotic siblings.</a> Schizophrenia Research. 138 (2-3), 128-135 (2012).</li><li>Kim, J. S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Automated+3-D+extraction+and+evaluation+of+the+inner+and+outer+cortical+surfaces+using+a+Laplacian+map+and+partial+volume+effect+classification.">Automated 3-D extraction and evaluation of the inner and outer cortical surfaces using a Laplacian map and partial volume effect classification.</a> NeuroImage. 27 (1), 210-221 (2005).</li><li>La Joie, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Differential+effect+of+age+on+hippocampal+subfields+assessed+using+a+new+high-resolution+3T+MR+sequence.">Differential effect of age on hippocampal subfields assessed using a new high-resolution 3T MR sequence.</a> NeuroImage. 53 (2), 506-514 (2010).</li><li>Libby, L. A., Ekstrom, A. D., Ragland, J. D., Ranganath, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Differential+connectivity+of+perirhinal+and+parahippocampal+cortices+within+human+hippocampal+subregions+revealed+by+high-resolution+functional+imaging.">Differential connectivity of perirhinal and parahippocampal cortices within human hippocampal subregions revealed by high-resolution functional imaging.</a> The Journal of Neuroscience. 32 (19), 6550-6560 (2012).</li><li>Mai, J. K., Paxinos, G., Voss, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Atlas of the Human Brain. , (2008).</li><li>Mueller, S. G., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Measurement+of+hippocampal+subfields+and+age-related+changes+with+high+resolution+MRI+at+4T.">Measurement of hippocampal subfields and age-related changes with high resolution MRI at 4T.</a> Neurobiol Aging. 28 (5), 719-726 (2006).</li><li>Narr, K. L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Regional+specificity+of+hippocampal+volume+reductions+in+first-episode+schizophrenia.">Regional specificity of hippocampal volume reductions in first-episode schizophrenia.</a> NeuroImage. 21 (4), 1563-1575 (2004).</li><li>Olsen, R. K., Palombo, D. J., Rabin, J. S., Levine, B., Ryan, J. D., Rosenbaum, R. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Volumetric+Analysis+of+Medial+Temporal+Lobe+Subregions+in+Development+Amnesia+using+High-Resolution+Magnetic+Resonance+Imaging.">Volumetric Analysis of Medial Temporal Lobe Subregions in Development Amnesia using High-Resolution Magnetic Resonance Imaging.</a> Hippocampus. 23 (10), 855-860 (2013).</li><li>Park, M. T. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Derivation+of+high-resolution+MRI+atlases+of+the+human+cerebellum+at+3T+and+segmentation+using+multiple+automatically+generated+templates.">Derivation of high-resolution MRI atlases of the human cerebellum at 3T and segmentation using multiple automatically generated templates.</a> NeuroImage. 95, 217-231 (2014).</li><li>Pipitone, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Multi-atlas+Segmentation+of+the+Whole+Hippocampus+and+Subfields+Using+Multiple+Automatically+Generated+Templates.">Multi-atlas Segmentation of the Whole Hippocampus and Subfields Using Multiple Automatically Generated Templates.</a> NeuroImage. 101, 494-512 (2014).</li><li>Pluta, J., Yushkevich, P., Das, S., Wolk, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=In+vivo+analysis+of+hippocampal+subfield+atrophy+in+mild+cognitive+impairment+via+semi-automatic+segmentation+of+T2-weighted+MRI.Journal+of+Alzheimer's+Disease.">In vivo analysis of hippocampal subfield atrophy in mild cognitive impairment via semi-automatic segmentation of T2-weighted MRI.Journal of Alzheimer's Disease.</a> 31 (1), 85-99 (2012).</li><li>Pruessner, J. C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Volumetry+of+hippocampus+and+amygdala+with+high-resolution+MRI+and+three-+dimensional+analysis+software:+minimizing+the+discrepancies+between+laboratories.">Volumetry of hippocampus and amygdala with high-resolution MRI and three- dimensional analysis software: minimizing the discrepancies between laboratories.</a> Cereb Cortex. 10 (4), 433-442 (2000).</li><li>Sabuncu, M. R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+dynamics+of+cortical+and+hippocampal+atrophy+in+Alzheimer+disease.">The dynamics of cortical and hippocampal atrophy in Alzheimer disease.</a> Archives of Neurology. 68 (8), 1040-1048 (2011).</li><li>Scoville, W. B., Milner, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Loss+of+recent+memory+after+bilateral+hippocampal+lesions.">Loss of recent memory after bilateral hippocampal lesions.</a> J. Neuropsych. and Clin. Neurosci. 12 (1), 103-113 (1957).</li><li>Toga, A. W., Thompson, P. M., Mori, S., Amunts, K., Zilles, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Towards+multimodal+atlases+of+the+human+brain.">Towards multimodal atlases of the human brain.</a> Nat. Rev. Neurosci. 7 (12), 952-966 (2006).</li><li>van Leemput, K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Automated+segmentation+of+hippocampal+subfields+from+ultra-high+resolution+in+vivo.">Automated segmentation of hippocampal subfields from ultra-high resolution in vivo.</a> MRI. Hippocampus. 19 (6), 549-557 (2009).</li><li>Winterburn, J. L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+novel+in+vivo+atlas+of+human+hippocampal+subfields+using+high-resolution+3+T+magnetic+resonance+imaging.">A novel in vivo atlas of human hippocampal subfields using high-resolution 3 T magnetic resonance imaging.</a> NeuroImage. 74, 254-265 (2013).</li><li>Wisse, L. E. M., Gerritsen, L., Zwanenburg, J. J. M., Kuijf, H. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Subfields+of+the+hippocampal+formation+at+7+T+MRI:+in+vivo.+volumetric+assessment.">Subfields of the hippocampal formation at 7 T MRI: in vivo. volumetric assessment.</a> NeuroImage. 61 (4), 1043-1049 (2012).</li><li>Yelnik, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+three-dimensional,+histological+and+deformable+atlas+of+the+human+basal+ganglia.+I.+Atlas+construction+based+on+immunohistochemical+and+MRI+data.">A three-dimensional, histological and deformable atlas of the human basal ganglia. I. Atlas construction based on immunohistochemical and MRI data.</a> NeuroImage. 34 (2), 618-638 (2007).</li><li>Yushkevich, P. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+high-resolution+computational+atlas+of+the+human+hippocampus+from+postmortem+magnetic+resonance+imaging+at+9.4+T.">A high-resolution computational atlas of the human hippocampus from postmortem magnetic resonance imaging at 9.4 T.</a> NeuroImage. 44 (2), 385-398 (2009).</li><li>Yushkevich, P. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Quantitative+Comparison+of+21+Protocols+for+Labeling+Hippocampal+Subfields+and+Parahippocampal+Subregions+in+In+Vivo+MRI:+Towards+a+Harmonized+Segmentation+Protocol.">Quantitative Comparison of 21 Protocols for Labeling Hippocampal Subfields and Parahippocampal Subregions in In Vivo MRI: Towards a Harmonized Segmentation Protocol.</a> NeuroImage. , (2015).</li></ol>

The authors have no conflicts of interest to declare.

Hippocampe segmentation du sous-champ dans les images IRM est bien représentée dans la littérature. Cependant, les protocoles existants excluent des parties de l&#39;hippocampe 20,23,33,35, appliquent uniquement aux images fixes 37, ou exigent des scanners ultra-haut champ pour l&#39;acquisition de l&#39;image 35,37. Ce manuscrit offre un protocole de segmentation qui comprend cinq grandes subdivisions (CA1, CA2 / CA3, CA4 / gyrus denté, SR / SL / SM, et subiculum) de l&#39;hippocamp...

L&#39;hippocampe est une structure largement étudiée temporal médian de lobe qui est associé à la mémoire épisodique, la navigation spatiale, et d&#39;autres fonctions cognitives 10,31. Son rôle dans les maladies neurodégénératives et neuropsychiatriques tels que la maladie de Alzheimer, la schizophrénie et le trouble bipolaire est bien documenté 4,5,18,24,30. Le but de ce manuscrit est de fournir des détails supplémentaires au protocole de segmentation manuel publié précédemment pour 34 sous-champs de l&#39;hippocampe humaines sur-haute résolution résonance magnétique (MR) images acquises à 3T. En outre, la composante vidéo accompagnant ce manuscrit sera fournir une aide supplémentaire aux chercheurs qui souhaitent mettre en œuvre le protocole sur leurs propres bases de données. L&#39;hippocampe peut être divisé en sous-domaines basés sur les différences observées dans cytoarchitectoniques histologiquement préparé post-mortem spécimens 12,22. Ces spécimens post-mortem définissent le Ground vérité pour l&#39;identification et l&#39;étude des sous-zones de l&#39;hippocampe; Mais les préparatifs de cette nature exigent des compétences et de l&#39;équipement pour la coloration spécialisés, et sont limitées par la disponibilité de tissu fixe, en particulier dans les populations malades. imagerie in vivo a l&#39;avantage d&#39;un bassin beaucoup plus large de sujets, et présente également l&#39;occasion pour suivi des études et l&#39;observation des changements dans les populations. Bien qu&#39;il ait été montré que les intensités du signal en T2-pondérés ex vivo images IRM refléter la densité cellulaire 13, il est encore difficile d&#39;identifier les frontières contestées entre des sous-champs en utilisant uniquement MR intensités de signal. En tant que tel, un certain nombre d&#39;approches différentes pour identifier des détails au niveau de l&#39;histologie sur les images IRM ont été développés. Certains groupes ont fait des efforts de reconstruction et de numériser les ensembles de données histologiques et ensuite utiliser ces reconstructions ainsi que des techniques d&#39;enregistrement d&#39;image pour localiser le sous-champ hippocampique neuroanatnomie dans vivo MR 1,2,8,9,14,15,17,32. Bien que ce soit une technique efficace pour cartographier une version de la vérité terrain histologique directement sur les images IRM, des reconstitutions de cette nature sont difficiles à remplir. Des projets comme ceux-ci sont limités par la disponibilité de spécimens intacts médiale du lobe temporal, les techniques histologiques, la perte de données lors du traitement histologique, et les incohérences morphologiques fondamentales entre le cerveau in vivo fixes et dans. D&#39;autres groupes ont utilisé des scanners à haut champ (7T ou 9.4T) dans un effort d&#39;acquérir in vivo ou ex vivo avec des images assez petit (de 0,20 à 0,35 mm isotrope) taille de voxel de visualiser spatialement différences de contraste de l&#39;image qui sont utilisés pour localisées inférer frontières entre les sous-zones 35,37. Même à 7T-9.4T et avec une telle petite taille de voxel, les caractéristiques des sous-zones de l&#39;hippocampe cytoarchitectoniques ne sont pas visibles. En tant que tel, les protocoles manuels de segmentation ont été développés qui approximate les limites histologiques connus sur les images RM. Ces protocoles déterminer les limites de sous-zones par l&#39;interprétation des différences de contraste d&#39;image locales et la définition de règles géométriques (telles que les lignes et les angles droits) par rapport aux structures visibles. Bien que les images prises à une intensité de champ élevée sont en mesure d&#39;offrir un aperçu détaillé de sous-champs de l&#39;hippocampe, les scanners à champ élevé ne sont pas encore très répandue dans les milieux cliniques ou de recherche, de sorte que les protocoles 7T et 9.4T ont actuellement applicabilité limitée. Des protocoles similaires ont été développés pour les images recueillies sur 3T et 4T scanners 11,20,21,23,24,25,28,33. Beaucoup de ces protocoles sont basés sur les images avec des sous-1mm dimensions voxels de voxels dans le plan frontal, mais avoir de grandes épaisseurs de tranche (0,8-3 mm) 11,20,21,23,25,28,33 ou de grandes distances inter-tranche 20,28, les deux qui se traduisent par un biais de mesure important dans l&#39;estimation des volumes de sous-champs individuels. En outre, la plupart des protocoles existants 3Texclure les sous-champs dans tout ou partie de la tête ou la queue 20,23,25,33 hippocampe ou ne fournit pas segmentations détaillées de structures importantes (par exemple, combiner le DG avec CA2 / CA3 ou ne comprennent pas les strates radiatum / lacunosum / moleculare de le CA) 11,20,21,23,24,25,28,33. Il existe donc un besoin dans le domaine pour une description détaillée d&#39;un protocole qui peut identifier de manière fiable sous-champs pertinents tout au long de la tête, le corps et la queue de l&#39;hippocampe qui est basé sur un scanner couramment disponible dans les paramètres cliniques et de recherche. Des efforts sont actuellement en cours par le sous-zones Groupe hippocampe (www.hippocampalsubfields.com) d&#39;harmoniser le processus de segmentation de la sous-zone de l&#39;hippocampe entre les laboratoires, semblable à un effort d&#39;harmonisation existante pour toute la segmentation de l&#39;hippocampe 6, et un premier document comparant 21 protocoles existants a été publié récemment 38 . Le travail de ce groupe va encore élucider segmentation optimale procédures. Ce manuscrit fournit des instructions écrites et détaillées vidéo pour mettre en œuvre de manière fiable le protocole sous-champ de segmentation de l&#39;hippocampe décrit précédemment par Winterburn et ses collègues 34 sur des images haute résolution 3T MR. Le protocole a été mis en œuvre sur cinq images de témoins en bonne santé pour l&#39;ensemble de l&#39;hippocampe et de cinq sous-zones de l&#39;hippocampe (CA1, CA2 / CA3, CA4 / gyrus denté, strates radiatum / lacunosum / moleculare et subiculum). Ces images segmentées sont à la disposition du public en ligne (cobralab.ca/atlases/Hippocampus). Le protocole et les images segmentées seront utiles pour les groupes qui souhaitent étudier en détail l&#39;hippocampe neuroanatomie dans les images IRM.

<table border="0">
	<tbody>
		<tr>
			<td>Discovery MR750 3T</td>
			<td>GE</td>
			<td>NA</td>
			<td>Or equivalent 3T scanner</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Minc Tool Kit</td>
			<td>McConnell Brain Imaging Center, Montreal Neurological Institute</td>
			<td>NA</td>
			<td>Open source: http://www.bic.mni.mcgill.ca/ServicesSoftware/ServicesSoftwareMincToolKit</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

high-resolution in vivo manual segmentation protocol for human hippocampal subfields using 3t magnetic resonance imaging

L&#39;hippocampe humain a été largement étudiée dans le contexte de la mémoire et la fonction cérébrale normale et son rôle dans différents troubles neuropsychiatriques a été très étudié. Bien que de nombreuses études d&#39;imagerie traiter l&#39;hippocampe comme une seule structure unitaire neuro-anatomique, il est, en fait, constitué de plusieurs sous-zones qui ont une géométrie tridimensionnelle complexe. En tant que tel, il est connu que ces sous-zones remplissent des fonctions spécialisées et sont affectés différemment par le cadre de différents états pathologiques. Résonance magnétique (MR) de formation d&#39;image peut être utilisé comme un outil puissant pour interroger la morphologie de l&#39;hippocampe et de ses sous-zones. Beaucoup de groupes utilisent des logiciels de pointe d&#39;imagerie et le matériel (&gt; 3T) à l&#39;image les sous-champs; Cependant ce type de technologie peut ne pas être facilement disponibles dans la plupart des centres de recherche et d&#39;imagerie clinique. Pour répondre à ce besoin, ce manuscrit fournit un protocole détaillé étape par étape pour segmenter la longueur antéro-postérieur completde l&#39;hippocampe et de ses sous-champs: corne d&#39;Ammon (CA) 1, CA2 / CA3, CA4 / gyrus denté (DG), les strates radiatum / lacunosum / moleculare (SR / SL / SM), et subiculum. Ce protocole a été appliqué à cinq sujets (3F, 2M, 29-57 ans, 37 avg.). Protocole fiabilité est évaluée par resegmentation soit la droite ou la gauche hippocampe de chaque sujet et le calcul du chevauchement utilisant kappa la métrique de l&#39;Dice. Coefficient Kappa moyen de Dice (plage) sur les cinq sujets sont: l&#39;hippocampe ensemble, 0,91 (0,90 à 0,92); CA1, 0,78 (0,77 à 0,79); CA2 / CA3, 0,64 (de 0,56 à 0,73); CA4 / gyrus denté, 0,83 (0,81 à 0,85); strates radiatum / lacunosum / moleculare, 0,71 (0,68 à 0,73); subiculum et 0,75 (de 0,72 à 0,78). Le protocole de segmentation présentée ici fournit d&#39;autres laboratoires avec une méthode fiable pour étudier les sous-zones de l&#39;hippocampe hippocampe et in vivo en utilisant des outils couramment disponibles MR.

. Les résultats de l&#39;essai de la fiabilité du protocole sont résumés dans le tableau 2 Pour l&#39;ensemble de l&#39;hippocampe bilatérale, signifie chevauchement spatial tel que mesuré par le kappa de Dice est de 0,91 et varie de 0,90 à 0,92. Valeurs de kappa de sous-zones vont de 0,64 (CA2 / CA3) à 0,83 (CA4 / gyrus denté). Volumes moyens pour tous les sous-domaines et l&#39;ensemble de l&#39;hippocampe sont rapportées dans le tableau 3. Les volumes pour ...

Watch this Scientific Journal Video about High-resolution In Vivo Manual Segmentation Protocol for Human Hippocampal Subfields Using 3T Magnetic Resonance Imaging at JoVE.com

High-resolution In Vivo Manual Segmentation Protocol for Human Hippocampal Subfields Using 3T Magnetic Resonance Imaging

The goal of this manuscript is to study the hippocampus and hippocampal subfields using MRI. The manuscript describes a protocol for segmenting the hippocampus and five hippocampal substructures: cornu ammonis (CA) 1, CA2/CA3, CA4/dentate gyrus, strata radiatum/lacunosum/moleculare, and subiculum.

Haute résolution<em&gt; In Vivo</em&gt; Protocole de segmentation manuelle pour les sous-zones de l&#39;hippocampe humain Utilisation 3T imagerie par résonance magnétique

The human hippocampus has been broadly studied in the context of memory and normal brain function and its role in different neuropsychiatric disorders has ...

high-resolution-vivo-manual-segmentation-protocol-for-human

Research

JoVE Journal

Neuroscience

High-resolution In Vivo Manual Segmentation Protocol for Human Hippocampal Subfields Using 3T Magnetic Resonance Imaging

9.2K vues.  University of Toronto. The goal of this manuscript is to study the hippocampus and hippocampal subfields using MRI. The manuscript describes a protocol for segmenting the hippocampus and five hippocampal substructures: cornu ammonis (CA) 1, CA2/CA3, CA4/dentate gyrus, strata radiatum/lacunosum/moleculare, and subiculum. 

Vidéo: High-resolution In Vivo Manual Segmentation Protocol for Human Hippocampal Subfields Using 3T Magnetic Resonance Imaging

Magnetic Resonance Spectroscopy of live Drosophila melanogaster using Magic Angle Spinning

High-Resolution Magic Angle Spinning (HRMAS) proton magnetic resonance spectroscopy (1H-MRS) is a novel non-destructive technique that improves spectral line-widths and allows high-resolution spectra to be obtained from extracts, intact cells, cell cultures, and more importantly intact tissue to investigate relationships between metabolites and cellular processes. In vivo HRMAS 1H-MRS studies have yet to be reported in the live fruit fly Drosophila melanogaster. Drosophila, as a simpler genetic organism, allows the multiple biological functions and various evolutionarily conserved signaling pathways to be examined at the whole organism level and it is a useful model for investigating genetics and physiology. To this end, we developed and implemented an in vivo HRMAS 1H-MRS method to investigate live Drosophila at 14.1 T. Here, we outline an HRMAS 1H-MRS protocol for the molecular characterization of Drosophila with a conventional MR spectrometer equipped with an HRMAS probe. This technique is a novel, in vivo, non-destructive Drosophila metabolite measurement approach, which enables the identification of disease biomarkers and thus may contribute to novel therapeutic development.

Magnetic Resonance Spectroscopy of live Drosophila melanogaster using Magic Angle Spinning

This technique enables the use of high-resolution magic angle spinning proton MR spectroscopy (HRMAS 1H-MRS) for molecular characterization of live Drosophila melanogaster with a conventional 14.1 tesla spectrometer equipped with an HRMAS probe.

Spectroscopie par résonance magnétique du direct Drosophila melanogaster En utilisant Magic Angle Spinning

High-Resolution Magic Angle Spinning (HRMAS) proton magnetic resonance spectroscopy (1H-MRS) is a novel non-destructive technique that improves spectral ...

Recherche

Neurosciences

Multiple-mouse Neuroanatomical Magnetic Resonance Imaging

The field of mouse phenotyping with magnetic resonance imaging (MRI) is rapidly growing, motivated by the need for improved tools for characterizing and evaluating mouse models of human disease. MRI is an excellent modality for investigating genetically altered animals. It is capable of whole brain coverage, can be used in vivo, and provides multiple contrast mechanisms for investigating different aspects of neuranatomy and physiology. The advent of high-field scanners along with the ability to scan multiple mice simultaneously allows for rapid phenotyping of novel mutations.
Effective mouse MRI studies require attention to many aspects of experiment design. In this article, we will describe general methods to acquire quality images for mouse phenotyping using a system that images mice concurrently in shielded transmit/receive radio frequency (RF) coils in a common magnet (Bock et al., 2003). We focus particularly on anatomical phenotyping, an important and accessible application that has shown a high potential for impact in many mouse models at our imaging centre. Before we can provide the detailed steps to acquire such images, there are important practical considerations for both in vivo brain imaging (Dazai et al., 2004) and ex vivo brain imaging (Spring et al., 2007) that should be noted. These are discussed below.

Magnetic resonance imaging (MRI) has become an increasingly popular tool for examining the phenotype of genetically altered mice. This article illustrates the methods necessary to achieve high-throughput phenotyping of genetically altered mice using multiple-mouse MRI.

Multiple-Mouse Imaging neuroanatomiques par résonance magnétique

The field of mouse phenotyping with magnetic resonance imaging (MRI) is rapidly growing, motivated by the need for improved tools for characterizing and ...

A Rapid Approach to High-Resolution Fluorescence Imaging in Semi-Thick Brain Slices

A fundamental goal to both basic and clinical neuroscience is to better understand the identities, molecular makeup, and patterns of connectivity that are characteristic to neurons in both normal and diseased brain. Towards this, a great deal of effort has been placed on building high-resolution neuroanatomical maps1-3. With the expansion of molecular genetics and advances in light microscopy has come the ability to query not only neuronal morphologies, but also the molecular and cellular makeup of individual neurons and their associated networks4. Major advances in the ability to mark and manipulate neurons through transgenic and gene targeting technologies in the rodent now allow investigators to 'program' neuronal subsets at will5-6. Arguably, one of the most influential contributions to contemporary neuroscience has been the discovery and cloning of genes encoding fluorescent proteins (FPs) in marine invertebrates7-8, alongside their subsequent engineering to yield an ever-expanding toolbox of vital reporters9. Exploiting cell type-specific promoter activity to drive targeted FP expression in discrete neuronal populations now affords neuroanatomical investigation with genetic precision.
Engineering FP expression in neurons has vastly improved our understanding of brain structure and function. However, imaging individual neurons and their associated networks in deep brain tissues, or in three dimensions, has remained a challenge. Due to high lipid content, nervous tissue is rather opaque and exhibits auto fluorescence. These inherent biophysical properties make it difficult to visualize and image fluorescently labelled neurons at high resolution using standard epifluorescent or confocal microscopy beyond depths of tens of microns. To circumvent this challenge investigators often employ serial thin-section imaging and reconstruction methods10, or 2-photon laser scanning microscopy11. Current drawbacks to these approaches are the associated labor-intensive tissue preparation, or cost-prohibitive instrumentation respectively.
Here, we present a relatively rapid and simple method to visualize fluorescently labelled cells in fixed semi-thick mouse brain slices by optical clearing and imaging. In the attached protocol we describe the methods of: 1) fixing brain tissue in situ via intracardial perfusion, 2) dissection and removal of whole brain, 3) stationary brain embedding in agarose, 4) precision semi-thick slice preparation using new vibratome instrumentation, 5) clearing brain tissue through a glycerol gradient, and 6) mounting on glass slides for light microscopy and z-stack reconstruction (Figure 1).
For preparing brain slices we implemented a relatively new piece of instrumentation called the 'Compresstome' VF-200 (http://www.precisionary.com/products_vf200.html). This instrument is a semi-automated microtome equipped with a motorized advance and blade vibration system with features similar in function to other vibratomes. Unlike other vibratomes, the tissue to be sliced is mounted in an agarose plug within a stainless steel cylinder. The tissue is extruded at desired thicknesses from the cylinder, and cut by the forward advancing vibrating blade. The agarose plug/cylinder system allows for reproducible tissue mounting, alignment, and precision cutting. In our hands, the 'Compresstome' yields high quality tissue slices for electrophysiology, immunohistochemistry, and direct fixed-tissue mounting and imaging. Combined with optical clearing, here we demonstrate the preparation of semi-thick fixed brain slices for high-resolution fluorescent imaging.

Here we describe a rapid and simple method to image fluorescently labeled cells in semi-thick brain slices. By fixing, slicing, and optically clearing brain tissue we describe how standard epifluorescent or confocal imaging can be used to visualize individual cells and neuronal networks within intact nervous tissue.

Une approche rapide à l&#39;imagerie de fluorescence à haute résolution dans les tranches de cerveau semi-épais

A fundamental goal to both basic and clinical neuroscience is to better understand the identities, molecular makeup, and patterns of connectivity that are ...

High-resolution Functional Magnetic Resonance Imaging Methods for Human Midbrain

Functional MRI (fMRI) is a widely used tool for non-invasively measuring correlates of human brain activity. However, its use has mostly been focused upon measuring activity on the surface of cerebral cortex rather than in subcortical regions such as midbrain and brainstem. Subcortical fMRI must overcome two challenges: spatial resolution and physiological noise. Here we describe an optimized set of techniques developed to perform high-resolution fMRI in human SC, a structure on the dorsal surface of the midbrain; the methods can also be used to image other brainstem and subcortical structures.
High-resolution (1.2 mm voxels) fMRI of the SC requires a non-conventional approach. The desired spatial sampling is obtained using a multi-shot (interleaved) spiral acquisition1. Since, T2* of SC tissue is longer than in cortex, a correspondingly longer echo time (TE ~ 40 msec) is used to maximize functional contrast. To cover the full extent of the SC, 8-10 slices are obtained. For each session a structural anatomy with the same slice prescription as the fMRI is also obtained, which is used to align the functional data to a high-resolution reference volume.
In a separate session, for each subject, we create a high-resolution (0.7 mm sampling) reference volume using a T1-weighted sequence that gives good tissue contrast. In the reference volume, the midbrain region is segmented using the ITK-SNAP software application2. This segmentation is used to create a 3D surface representation of the midbrain that is both smooth and accurate3. The surface vertices and normals are used to create a map of depth from the midbrain surface within the tissue4.
Functional data is transformed into the coordinate system of the segmented reference volume. Depth associations of the voxels enable the averaging of fMRI time series data within specified depth ranges to improve signal quality. Data is rendered on the 3D surface for visualization.
In our lab we use this technique for measuring topographic maps of visual stimulation and covert and overt visual attention within the SC1. As an example, we demonstrate the topographic representation of polar angle to visual stimulation in SC.

This article describes techniques to perform high-resolution functional magnetic resonance imaging with 1.2 mm sampling in human midbrain and subcortical structures using a 3T scanner. Use of these techniques to resolve topographic maps of visual stimulation in the human superior colliculus (SC) is given as an example.

Haute résolution magnétique fonctionnelle Méthodes d&#39;imagerie par résonance mésencéphale humain

Functional MRI (fMRI) is a widely used tool for non-invasively measuring correlates of human brain activity. However, its use has mostly been focused upon ...

A Comprehensive Protocol for Manual Segmentation of the Medial Temporal Lobe Structures

The present paper describes a comprehensive protocol for manual tracing of the set of brain regions comprising the medial temporal lobe (MTL): amygdala, hippocampus, and the associated parahippocampal regions (perirhinal, entorhinal,&#160;and parahippocampal proper). Unlike most other tracing protocols available, typically focusing on certain MTL areas (e.g., amygdala and/or hippocampus), the integrative perspective adopted by the present tracing guidelines allows for clear localization of all MTL subregions. By integrating information from a variety of sources, including extant tracing protocols separately targeting various MTL structures, histological reports, and brain atlases, and with the complement of illustrative visual materials, the present protocol provides an accurate, intuitive, and convenient guide for understanding the MTL anatomy. The need for such tracing guidelines is also emphasized by illustrating possible differences between automatic and manual segmentation protocols. This knowledge can be applied toward research involving not only structural MRI investigations but also structural-functional colocalization and fMRI signal extraction from anatomically defined ROIs, in healthy and clinical groups alike.

The present work provides a comprehensive set of guidelines for manually tracing the medial temporal lobe (MTL) structures. This protocol can be applied to research involving structural and/or combined structural-functional magnetic resonance imaging (MRI) investigations of the MTL, in both healthy and clinical groups.

Un protocole complet pour la segmentation manuelle des structures du lobe temporal médial

The present paper describes a comprehensive protocol for manual tracing of the set of brain regions comprising the medial temporal lobe (MTL): amygdala, ...

Metabolomic Analysis of Rat Brain by High Resolution Nuclear Magnetic Resonance Spectroscopy of Tissue Extracts

Studies of gene expression on the RNA and protein levels have long been used to explore biological processes underlying disease. More recently, genomics and proteomics have been complemented by comprehensive quantitative analysis of the metabolite pool present in biological systems. This strategy, termed metabolomics, strives to provide a global characterization of the small-molecule complement involved in metabolism. While the genome and the proteome define the tasks cells can perform, the metabolome is part of the actual phenotype. Among the methods currently used in metabolomics, spectroscopic techniques are of special interest because they allow one to simultaneously analyze a large number of metabolites without prior selection for specific biochemical pathways, thus enabling a broad unbiased approach. Here, an optimized experimental protocol for metabolomic analysis by high-resolution NMR spectroscopy is presented, which is the method of choice for efficient quantification of tissue metabolites. Important strengths of this method are (i) the use of crude extracts, without the need to purify the sample and/or separate metabolites; (ii) the intrinsically quantitative nature of NMR, permitting quantitation of all metabolites represented by an NMR spectrum with one reference compound only; and (iii) the nondestructive nature of NMR enabling repeated use of the same sample for multiple measurements. The dynamic range of metabolite concentrations that can be covered is considerable due to the linear response of NMR signals, although metabolites occurring at extremely low concentrations may be difficult to detect. For the least abundant compounds, the highly sensitive mass spectrometry method may be advantageous although this technique requires more intricate sample preparation and quantification procedures than NMR spectroscopy. We present here an NMR protocol adjusted to rat brain analysis; however, the same protocol can be applied to other tissues with minor modifications.

The neurochemistry of mammalian brain is changed in many neurological and systemic diseases. Characteristic profiles of cerebral metabolites can be efficiently obtained based on crude extracts of brain tissue. To this end, high-resolution NMR spectroscopy is employed, enabling detailed quantitative analysis of metabolite concentrations (metabolomics).

Analyse métabolomique de cerveau de rat par la Résolution nucléaire Haute spectroscopie par résonance magnétique d&#39;extraits de tissus

Studies of gene expression on the RNA and protein levels have long been used to explore biological processes underlying disease. More recently, genomics ...

High-resolution Structural Magnetic Resonance Imaging of the Human Subcortex In Vivo and 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 structural MRI in vivo is ultimately limited by physiological noise, including pulsation, respiration and head movement. Although imaging hardware continues to improve, it is still difficult to resolve structures on the millimeter scale. For example, the primary visual sensory pathways synapse at the lateral geniculate nucleus (LGN), a visual relay and control nucleus in the thalamus that normally is organized into six interleaved monocular layers. Neuroimaging studies have not been able to reliably distinguish these layers due their small size that are less than 1 mm thick.
The resolving limit of structural MRI, in a postmortem brain was tested using multiple images averaged over a long duration (~24 h). The purpose was to test whether it was possible to resolve the individual layers of the LGN in the absence of physiological noise. A proton density (PD)1 weighted pulse sequence was used with varying resolution and other parameters to determine the minimum number of images necessary to be registered and averaged to reliably distinguish the LGN and other subcortical regions. The results were also compared to images acquired in living human brains. In vivo subjects were scanned in order to determine the additional effects of physiological noise on the minimum number of PD scans needed to differentiate subcortical structures, useful in clinical applications.

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.

Haute résolution structurelle Imagerie par résonance magnétique de la sous-cortex humain<I&gt; In Vivo</I&gt; Et 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 ...

A Magnetic Resonance Imaging Protocol for Stroke Onset Time Estimation in Permanent Cerebral Ischemia

MRI provides a sensitive and specific imaging tool to detect acute ischemic stroke by means of a reduced diffusion coefficient of brain water. In a rat model of ischemic stroke, differences in quantitative T1 and T2 MRI relaxation times (qT1 and qT2) between the ischemic lesion (delineated by low diffusion) and the contralateral non-ischemic hemisphere increase with time from stroke onset. The time dependency of MRI relaxation time differences is heuristically described by a linear function and thus provides a simple estimate of stroke onset time. Additionally, the volumes of abnormal qT1 and qT2 within the ischemic lesion increase linearly with time providing a complementary method for stroke timing. A (semi)automated computer routine based on the quantified diffusion coefficient is presented to delineate acute ischemic stroke tissue in rat ischemia. This routine also determines hemispheric differences in qT1 and qT2 relaxation times and the location and volume of abnormal qT1 and qT2 voxels within the lesion. Uncertainties associated with onset time estimates of qT1 and qT2 MRI data vary from &plusmn; 25 min to &plusmn; 47 min for the first 5 hours of stroke. The most accurate onset time estimates can be obtained by quantifying the volume of overlapping abnormal qT1 and qT2 lesion volumes, termed 'Voverlap' (&plusmn; 25 min) or by quantifying hemispheric differences in qT2 relaxation times only (&plusmn; 28 min). Overall, qT2 derived parameters outperform those from qT1. The current MRI protocol is tested in the hyperacute phase of a permanent focal ischemia model, which may not be applicable to transient focal brain ischemia.

A protocol for stroke onset time estimation in a rat model of stroke exploiting quantitative magnetic resonance imaging (qMRI) parameters is described. The procedure exploits diffusion MRI for delineation of the acute stroke lesion and quantitative T1 and T2 (qT1 and qT2) relaxation times for timing of stroke.

Un protocole d’imagerie par résonance magnétique pour l’Estimation de temps AVC apparition dans l’ischémie cérébrale permanente

MRI provides a sensitive and specific imaging tool to detect acute ischemic stroke by means of a reduced diffusion coefficient of brain water. In a rat ...

A Standardized Pipeline for Examining Human Cerebellar Grey Matter Morphometry using Structural Magnetic Resonance Imaging

Multiple lines of research provide compelling evidence for a role of the cerebellum in a wide array of cognitive and affective functions, going far beyond its historical association with motor control. Structural and functional neuroimaging studies have further refined understanding of the functional neuroanatomy of the cerebellum beyond its anatomical divisions, highlighting the need for the examination of individual cerebellar subunits in healthy variability and neurological diseases. This paper presents a standardized pipeline for examining cerebellum grey matter morphometry that combines high-resolution, state-of-the-art approaches for optimized and automated cerebellum parcellation (Automatic Cerebellum Anatomical Parcellation using U-Net Locally Constrained Optimization; ACAPULCO) and voxel-based registration of the cerebellum (Spatially Unbiased Infra-tentorial Template; SUIT) for volumetric quantification. 
The pipeline has broad applicability to a range of neurological diseases and is fully automated, with manual intervention only required for quality control of the outputs. The pipeline is freely available, with substantial accompanying documentation, and can be run on Mac, Windows, and Linux operating systems. The pipeline is applied in a cohort of individuals with Friedreich ataxia (FRDA), and representative results, as well as recommendations on group-level inferential statistical analyses, are provided. This pipeline could facilitate reliability and reproducibility across the field, ultimately providing a powerful methodological approach for characterizing and tracking cerebellar structural changes in neurological diseases.

A standardized pipeline is presented for examining cerebellum grey matter morphometry. The pipeline combines high-resolution, state-of-the-art approaches for optimized and automated cerebellum parcellation and voxel-based registration of the cerebellum for volumetric quantification.

Un pipeline standardisé pour l’examen de la morphométrie de la matière grise cérébelleuse humaine à l’aide de l’imagerie par résonance magnétique structurelle

Multiple lines of research provide compelling evidence for a role of the cerebellum in a wide array of cognitive and affective functions, going far beyond ...

Une configuration pour la vision, la cognition et l’interaction humaines dans des scénarios de la vie réelle

A Naturalistic Setup for Presenting Real People and Live Actions in Experimental Psychology and Cognitive Neuroscience Studies

Perception of others&#39; actions is crucial for survival, interaction, and communication. Despite decades of cognitive neuroscience research dedicated to understanding the perception of actions, we are still far away from developing a neurally inspired computer vision system that approaches human action perception. A major challenge is that actions in the real world consist of temporally unfolding events in space that happen &#34;here and now&#34; and are actable. In contrast, visual perception and cognitive neuroscience research to date have largely studied action perception through 2D displays (e.g., images or videos) that lack the presence of actors in space and time, hence these displays are limited in affording actability. Despite the growing body of knowledge in the field, these challenges must be overcome for a better understanding of the fundamental mechanisms of the perception of others&#39; actions in the real world. The aim of this study is to introduce a novel setup to conduct naturalistic laboratory experiments with live actors in scenarios that approximate real-world settings. The core element of the setup used in this study is a transparent organic light-emitting diode (OLED) screen through which participants can watch the live actions of a physically present actor while the timing of their presentation is precisely controlled. In this work, this setup was tested in a behavioral experiment. We believe that the setup will help researchers reveal fundamental and previously inaccessible cognitive and neural mechanisms of action perception and will be a foundation for future studies investigating social perception and cognition in naturalistic settings.

Pleins feux sur l’auteur : Une nouvelle configuration pour mener des expériences de laboratoire naturalistes avec de vrais acteurs humains dans des scénarios 

This study presents a naturalistic experimental setup that allows researchers to present real-time action stimuli, obtain response time and mouse tracking data while participants respond after each stimulus display, and change actors between experimental conditions with a unique system including a special transparent organic light-emitting diode (OLED) screen and light manipulation.

Une configuration naturaliste pour présenter des personnes réelles et des actions réelles dans les études de psychologie expérimentale et de neurosciences cognitives

Perception of others&#39; actions is crucial for survival, interaction, and communication. Despite decades of cognitive neuroscience research dedicated to ...