JoVE Logo
Authors
Contact Us

Sign In

A subscription to JoVE is required to view this content. Sign in or start your free trial.

In This Article

  • Summary
  • Abstract
  • Introduction
  • Protocol
  • תוצאות
  • Discussion
  • Disclosures
  • Acknowledgements
  • Materials
  • References
  • Reprints and Permissions

Summary

בתנאי כאן הוא הדרכה מעשית עבור גישה פתוחה, מתוקננת עיבוד תמונה צינור למטרה של נגעים-סימפטום מיפוי. הדרכה צעד אחר צעד מסופק עבור כל שלב עיבוד, מ סיכונים פילוח ידני ב-CT/MRI כדי ההרשמה הבאה לחלל רגיל, יחד עם המלצות ואיורים מעשיים עם מקרים למופת.

Abstract

ב נגעים מיפוי סימפטום (LSM), תפקוד המוח משתמעת על ידי התייחסות למיקום של נגעים במוח נרכש סימפטומים התנהגותיים או קוגניטיביים בקבוצה של חולים. עם ההתקדמות האחרונה בדימות מוחי עיבוד תמונה, LSM הפך לכלי פופולרי במדעי המוח קוגניטיבי. LSM יכול לספק תובנות בסיסיות לתוך הארכיטקטורה הפונקציונלית של המוח האנושי למגוון פונקציות קוגניטיביות ושאינן קוגניטיביות. צעד מכריע בביצוע מחקרים LSM הוא פילוח של נגעים על סריקות מוחות של קבוצה גדולה של חולים ורישום של כל סריקה לחלל סטריאוטקמית משותפת (המכונה גם חלל רגיל או תבנית המוח סטנדרטית). המתואר כאן היא גישה פתוחה, שיטה סטנדרטית עבור סיכונים פילוח והרשמה לצורך LSM, כמו גם הדרכה מפורטת והידיים על בסיס מקרים למופת. הדרכה מקיפה עבור פילוח ידני של infarcts המוח על סריקות CT ו-DWI או סדרות של ה-MRI מסופק, כולל קריטריונים סיכונים זיהוי ומלכודות עבור סוגי סריקה שונים. תוכנת הרישום מספקת ערכות רישום מרובות שניתן להשתמש בהן לעיבוד נתוני CT ו-MRI עם פרמטרי רכישה הטרוגנית. לימוד על שימוש בתוכנת רישום זו וביצוע בדיקות איכות חזותית ותיקונים ידניים (הנחוצים במקרים מסוימים) מסופקים. גישה זו מספקת לחוקרים מסגרת עבור התהליך כולו של עיבוד תמונה המוח הנדרש לבצע מחקר LSM, מאיסוף הנתונים לבדיקות איכות הסופי של התוצאות.

Introduction

נגעים מיפוי סימפטום (LSM), המכונה גם מיפוי נגע התנהגות, הוא כלי חשוב ללמוד את הארכיטקטורה הפונקציונלית של המוח האנושי1. במחקרים של נגעים, תפקוד המוח הוא משתמעת ומקומי על ידי לימוד חולים עם נגעים במוח נרכש. במקרה הראשון, מחקרים המקשרים סימפטומים נוירולוגיים למיקומים המוח הספציפיים שבוצעו במאה ה -19 כבר סיפק תובנות בסיסיות לתוך החיבור האנטומי של השפה ומספר תהליכים קוגניטיביים אחרים2. עם זאת, ההיבט הנוירואנטומי של היבטים רבים של קוגניציה ותפקודי מוח אחרים נותרו חמקמקים. בעשורים האחרונים, משופר שיטות דימות המוח מבנית ומקדמות טכניות אפשרו בקנה מידה גדול ב vivo LSM מחקרים עם רזולוציה מרחבית גבוהה (כלומר, ברמה של voxels הפרט או אזורי קליפת המוח/משנה מסוימים של עניין)1 ,2. עם ההתקדמות הזאת מתודולוגיים, LSM הפך לשיטה פופולרית יותר ויותר במדעי המוח הקוגניטיבית וממשיכה להציע תובנות חדשות לנוירואנטומיה של הכרה ותסמינים נוירולוגיים3. צעד מכריע בכל מחקר LSM הוא פילוח מדויק של נגעים ורישום לתבנית המוח. עם זאת, הדרכה מקיפה עבור עיבוד מקדים של נתוני דימות המוח למטרת LSM חסר.

בתנאי כאן הוא הדרכה מלאה עבור פילוח נגעים מתוקננת ושיטת הרישום. שיטה זו מספקת לחוקרים קו צינור עבור עיבוד תמונה מוחית סטנדרטית סקירה של מלכודות פוטנציאליות שיש להימנע. קו העיבוד המוצג של התמונה פותחה באמצעות שיתופי פעולה בינלאומיים4 והוא חלק ממסגרת הקונסורציום האחרון שנוסד Meta vci מפת, אשר מטרתו היא ביצוע רב משתתפים הנגע מחקרים מיפוי לתסמינים ב ליקוי קוגניטיבי בכלי דם < www. מטאמויסימפה. ארגון >5. שיטה זו תוכננה לעבד הן סריקות CT ו-MRI ממספר רב של ספקים ופרוטוקולי סריקה הטרוגנית כדי לאפשר עיבוד משולב של ערכות נתונים להדמיה ממקורות שונים. תוכנת RegLSM הנדרשת וכל התוכנות האחרות הדרושות לפרוטוקול זה זמינות באופן חופשי למעט MATLAB, הדורשות רשיון. ערכת לימוד זו מתמקדת פילוח ורישום של המוח infarcts, אבל זה צינור עיבוד תמונה יכול לשמש גם עבור נגעים אחרים, כגון החומר הלבן עוצמות6.

לפני ייזום מחקר LSM, הבנה בסיסית של המושגים הכלליים ואת המלכודות נדרש. כמה הנחיות מפורטות ומדריך לטרמפיסט זמינים1,3,6. עם זאת, ביקורות אלה לא מספקים מפורט הידיים על הדרכה עבור השלבים המעשיים המעורבים איסוף והמרה של סריקות המוח לפורמט מתאים, הסיכונים המוח, ורישום סריקות לתבנית המוח. הנייר הנוכחי מספק לימוד כזה. מושגים כלליים של LSM מסופקים במבוא עם הפניות לקריאה נוספת בנושא.

מטרה כללית לחקר מיפוי הסימפטומים

מנקודת המבט של נוירופסיכולוגיה קוגניטיבית, פגיעה במוח יכול לשמש כתנאי מודל כדי להבין טוב יותר את התחתון העצבי של תהליכים קוגניטיביים מסוימים וכדי להשיג תמונה מלאה יותר של הארכיטקטורה הקוגניטיבית של המוח1 . זוהי גישה קלאסית בנוירופסיכולוגיה שהחלה לראשונה במחקרים שלאחר המוות במאה ה -19 על ידי חלוצים כמו ברוקה ווורניקה2. בעידן של הדמיה מוחית תפקודית, הגישה הנגע נשארה כלי קריטי במדעי המוח משום שהוא מספק הוכחה כי נגעים באזור המוח מסוים לשבש את ביצועי המשימה, בעוד לימודי הדמיה תפקודית להפגין אזורי המוח כי הם ופעל במהלך ביצועי המשימה. כך, גישות אלה מספקות מידע משלים1.

מנקודת המבט של נוירולוגיה קלינית, LSM מחקרים יכולים להבהיר את הקשר בין מיקום הנגע ותפקוד קוגניטיבי בחולים עם infarcts סימפטומטי חריפה, חומר לבן היתר, לקטציה, או סוגים אחרים של נגעים (g., גידולים ). מחקרים שנעשו לאחרונה הראו כי נגעים כאלה באזורי מוח אסטרטגי הם רלוונטיים יותר להסביר ביצועים קוגניטיביים מאשר נטלהנגע העולמי 2,5,7,8. גישה זו יש פוטנציאל לשפר את ההבנה של הפתופסולוגיה של הפרעות מורכבות (בדוגמה זו, ליקוי קוגניטיבי כלי דם) והוא עשוי לספק הזדמנויות לפיתוח כלים אבחון והתחזיות חדשים או טיפול תמיכה אסטרטגיות2.

ל-LSM יש גם יישומים מעבר לתחום הקוגניציה. למעשה, כל משתנה יכול להיות קשור למיקום נגעים, כולל סימפטומים קליניים, סמנים ביואריטים, ותוצאה תפקודית. לדוגמה, מחקר שנערך לאחרונה קבע מיקומים סיכונים שהיו חזוי של תוצאה תפקודית לאחר ששבץ איסכמי10.

Voxel-מבוסס על האזור של מיפוי הנגע מבוסס-על מבוססי-ריבית

כדי לבצע נגעים מיפוי סימפטום, נגעים צריך להיות מחולק ורשום על תבנית המוח. במהלך הליך ההרשמה, המוח של כל מטופל הוא מיושר מבחינה מוחית (כלומר, מנורמל או רשום בתבנית משותפת) כדי לתקן הבדלים בגודל המוח, צורה, וכיוון, כך שכל voxel במפת הנגע מייצג את אותו אנטומי מבנה עבור כל המטופלים7. במרחב סטנדרטי, ניתן לבצע מספר סוגים של ניתוחים, אשר מסוכמים לזמן קצר כאן.

ניתוח גולמי לטיפול בחיסור ניתן לבצע כדי להראות את ההבדל בחלוקת נגעים בחולים עם חסרונות לעומת חולים ללא חסרונות. מפת החיסור הנוצרת מראה אזורים שנפגעו לעתים קרובות יותר בחולים עם חסרונות וחסכו בחולים ללא החסרונות1. למרות ניתוח הנגע בחיסור יכול לספק כמה תובנות לתוך החיבור של פונקציה ספציפית, זה מספק לא הוכחה סטטיסטית והוא כעת בשימוש בעיקר כאשר גודל המדגם נמוך מדי כדי לספק מספיק כוח סטטיסטי עבור הנגע voxel מבוסס-סימפטום מיפוי.

ב-voxel, המבוסס על נגעים מיפוי סימפטום, שיוך בין נוכחות של ביצועים הנגע וקוגניטיבי נקבע ברמה של כל voxel האדם במוח (איור 1). היתרון העיקרי של שיטה זו הוא הרזולוציה המרחבית הגבוהה. באופן מסורתי, ניתוחים אלה בוצעו בגישה המונית המוני, אשר מצווים על תיקון בדיקות מרובות ומציג הטיה מרחבית הנגרמת על ידי יחסי הגומלין בין-voxel שאינם נלקחים בחשבון1,10 , 11. הגישות שפותחו לאחרונה, כי לוקחים את היחסים בין-voxel בחשבון (המכונה בדרך כלל שיטות מיפוי הנגעים מרובת משתנים, כגון ניתוח בייסיאניות13, רגרסיה וקטורית תמיכה4, 14, או אלגוריתמים אחרים למידה של מחשב15) להראות תוצאות מבטיחות ולהופיע כדי לשפר את הרגישות ואת הספציפיות של ממצאים מניתוח lsm החכם ביותר לעומת שיטות מסורתיות. שיפור נוסף ואימות של שיטות מרובת-משתנים עבור LSM-מבחינה מתקדמת הוא תהליך מתמשך. הבחירה הטובה ביותר עבור מיפוי נגע-סימפטום ספציפי תלוי בגורמים רבים, כולל התפלגות נגעים, משתנה התוצאה וההנחות הסטטיסטיות הבסיסיות של השיטות.

באזור העניין (ROI)-מבוסס נגעים מבוססי מיפוי סימפטום, שיוך בין נטל הנגע בתוך אזור מוחי מסוים ביצועים קוגניטיביים נקבע (ראה איור 1 Biesbroek ואח '2 להמחשה). היתרון העיקרי של שיטה זו הוא כי הוא רואה את נטל הנגע המצטבר בתוך מבנה אנטומי, אשר במקרים מסוימים עשוי להיות אינפורמטיבי יותר מאשר הנגע ב voxel יחיד. מצד שני, לניתוחים מבוססי ROI יש כוח מוגבל לזיהוי דפוסים הנמצאים רק בקבוצת משנה של voxels באזור16. באופן מסורתי, מיפוי הנגע מבוסס ROI-סימפטום מבוצע באמצעות רגרסיה לוגיסטית או ליניארית. לאחרונה, שיטות סטטיסטי העוסקות בצורה טובה יותר עם קוליניאריות הוצגו (למשל, ניתוח רשת בייסיאנית17, תמיכה רגרסיה וקטורית4,18או אלגוריתמים אחרים ללמידה מחשב19), אשר עשויים לשפר את הספציפיות של הממצאים ממחקרי נגעים-סימפטום מיפוי.

בחירת מטופלים

במחקרים LSM, המטופלים נבחרים בדרך כלל מבוסס על סוג מסוים של נגעים (g., המוח infarcts או חומר לבן היתר) ואת מרווח הזמן בין אבחון הערכה נוירופסיכולוגית (g., חריפה לעומת שבץ כרוני). עיצוב המחקר האופטימלי תלוי בשאלת המחקר. לדוגמה, כאשר לימוד הארכיטקטורה הפונקציונלית של המוח האנושי, חולי שבץ חריפה כלולים באופן אידיאלי, מכיוון שארגון מעבר פונקציונלי עדיין לא התרחש בשלב זה, בעוד מטופלים כרוניים שבץ יש לכלול בעת לימוד ה השפעות ארוכות-טווח של שבץ על הכרה. תיאור מפורט של שיקולים ומלכודות בבחירת החולה מסופק במקום אחר7.

תמונת מוח לעיבוד מקדים למטרת נגעים-סימפטום מיפוי

פילוח מדויק של נגעים ורישום לתבנית המוח המשותפת הם צעדים מכריעים במיפוי הנגע בסימפטומים. פילוח ידני של נגעים נשאר תקן זהב עבור סוגי נגעים רבים, כולל infarcts7. בתנאי הוא הדרכה מפורטת על קריטריונים עבור פילוח סיכונים ידני על סריקות CT, הדמיה משוקלל דיפוזיה (DWI), והתאוששות נוזלים מחליש היפוך (פלייר) רצפי MRI בשלבים אקוטי וכרוני. Infarcts מקוטע (כלומר, מפות הנגע בינארי תלת-ממד) צריך להיות רשום לפני ביצוע כל ניתוח מעבר לנושא מתבצעים. פרוטוקול זה משתמש בשיטת הרישום RegLSM, אשר פותחה בתוך מגוון מתוך הגדרה4. RegLSM מחיל אלגוריתמים הרישום ליניארי ולא ליניארי מבוסס על elastix20 עבור שניהם ct ו-MRI, עם צעד נוסף של עיבוד CT שתוכנן במיוחד כדי לשפר את איכות הרישום של סריקות ct21. יתר על כן, RegLSM מאפשר להשתמש בתבניות שונות המוח היעד ו (אופציונלי) הרישום ביניים בשלב הספציפי לגיל CT/MRI התבנית22. האפשרות של עיבוד הן CT ו-MRI סריקות ואת ההתאמה האישית שלה בנוגע ביניים תבניות המוח היעד עושה RegLSM מתאים מאוד לעיבוד תמונה כלי עבור LSM. התהליך כולו של הכנת והגדלת סריקות CT/MRI, רישום לתבנית המוח, ותיקונים ידניים (אם נדרש) מתוארים בסעיף הבא.

figure-introduction-9269
איור 1: המחשה סכמטית של המושג של voxel מבוססי נגעים מיפוי הסימפטומים. החלק העליון מציג את המוח התמונה מראש עיבוד שלבים המורכב הנגע (סיכונים חריפה במקרה זה) ואחריו רישום לתבנית המוח (MNI-152 תבנית במקרה זה). להלן, חלק ממפת הנגע בינארי רשום של אותו החולה מוצג כרשת תלת-ממד, שבו כל קוביה מייצגת voxel. יחד עם מפות הנגע של 99 חולים אחרים, מפת שכבת-על נגע נוצרת. עבור כל voxel, מבוצעת בדיקה סטטיסטית כדי לקבוע את הקשר בין מצב הנגעים לבין ביצועים קוגניטיביים. מבחן הצ-בריבוע המוצג כאן הוא רק דוגמה, ניתן להשתמש בכל מבחן סטטיסטי. בדרך כלל, מאות אלפי voxels נבדקים ברחבי המוח, ואחריו תיקון עבור השוואות מרובות. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של איור זה.

Protocol

פרוטוקול זה מלווה את ההנחיות של ועדת האתיקה למחקר אנושי של המוסדות שלנו.

1. אוסף סריקות ונתונים קליניים

  1. לאסוף CT המוח או סריקות MRI של חולים עם שבץ האיסכמי. רוב הסורקים שומרים את הסריקות כקבצי DICOM (הדמיה דיגיטלית ותקשורת ברפואה) שניתן להעתיק לדיסק קשיח או לשרת.
    הערה: ניתן להשתמש בסריקות מכל סוגי הסורק, פרוטוקול הסריקה וחוזק השדה של ה-MRI, כל עוד 1) הדרישות של חלון הזמן עבור סוג הסריקה המשמש לשימוש מתקיימים (ראו טבלה 1) ו- 2) אין ממצאים הסיכונים תיחום מדויק. ערכת לימוד מפורטת על זיהוי החפץ ב-CT ו-MRI מסופקת במקומות אחרים23,24. דוגמה של ממצאים התנועה נפוץ ב-CT מסופק באיור 2, ודוגמאות של סריקות של איכות טובה מסופקים במקרים מיוצר בסעיף התוצאות. Infarcts יכול להיות מחולק על סריקות עם עובי כל פרוסה כל המטוס ברזולוציה התמונה. עם זאת, פרוסות דקות ורזולוציה גבוהה במישור יאפשרו ייצוג מדויק יותר של הסיכונים לתבנית המוח.
  2. אסוף את המשתנים הקליניים בקובץ נתונים (לדוגמה, Excel) על-ידי ביצוע שורות נפרדות עבור כל מקרה ועמודות עבור כל משתנה קליני. עבור סיכונים פילוח, כלול לפחות את התאריך של שבץ ותאריך הדמיה או משתנה המציין את מרווח הזמן בין קו להדמיה.
  3. ודא שהנחיות המוסר והתקנות הנוגעות לפרטיות מאחריהן. ודא שהנתונים מוצפנים או מקודדים. שים לב ספציפי להסרת נתוני המטופל כגון שם, כתובת ותאריך לידה המאוחסנים בקובצי DICOM כתגים. ניתן לנקות את התגים באמצעות dcm2niix (הורדה חינם זמינה ב-< https:/afils.bndouena >)25.

2. המרת תמונות DICOM לקבצי Nifti

  1. כדי להמיר את התמונות DICOM לקבצי nifti לא דחוסים באמצעות הכלי dcm2niix, הקלד "[נתיב תיקיה של dcm2niix. exe] \dhtcne2niix% d_% p [נתיב תיקיה של קובצי DICOM]" בשורת הפקודה. דוגמה של הפקודה עם נתיבי התיקיות שנוספו יכולה להיות C:\ustss\de\user2nis% d_% p. פקודה זו תפעיל את קובץ ההפעלה dcm2niix, תמיר את תמונות DICOM בתיקייה שנבחרה ותשמור את קבצי ה-nifti באותה תיקיה.
    הערה: התוספת% d_% p מבטיחה שתיאור הסידרה וששם הפרוטוקול יוכנסו לשם הקובץ. תכונות נוספות כולל אפשרויות עבור המרת אצווה מסופקים במדריך dcm2niix ב-< https://www.nitrc.org/plugins/mwiki/index.php/dcm2nii: MainPage >. ניתן להשתמש בכלי קוד פתוח אחרים להמרה של תמונות DICOM לקובצי nifti.
  2. ודא ששם סוג הסריקה (CT, פלייר, DWI או שמות רצף אחרים) יועתק לשם הקובץ במהלך ההמרה (אפשרות זו זמינה ב-dcm2niix).
  3. לסריקות MRI, בחר ב-DWI או ברצפי פלייר לפילוח. לחילופין, ניתן להשתמש בכל רצף מבני אחר שסיכונים גלוי. ראו טבלה 1 לחלונות הזמן המתאימים לאחר המשיחה שבה ניתן להשתמש ב-CT, dwi או פלייר לפילוח סיכונים.
  4. ארגן את קבצי ה-nifti במבנה תיקיות נוח עם תיקיית משנה עבור כל מקרה (עיין במדריך של RegLSM ובאיור המשלים 1). ניתן להוריד מדריך זה מ-< www. מmetavcimap. ארגון/תמיכה/תוכנה-כלים >.
    הערה: מבנה התיקיות הזה הוא דרישה לתוכנת הרישום RegLSM (ראה סעיף 4). עדכון של RegLSM, מה שהופך אותו הצעות (המוח הדמיה מבנה נתונים26, ראה < http://bids.neuroimaging.io >) תואם, כיום הוא פיתח ובקרוב ישוחררו.

3. פילוח סיכונים

  1. הערות כלליות החלות על כל סוגי הסריקה
    1. ודא שהאדם המבצע ומעריך את הפילוח והרישום מעוור את משתנה התוצאה (בדרך כלל אמצעי קוגניטיבי) כדי להימנע מהטיה.
    2. שים לב שinfarcts בדרך כלל מחולקים בפרוסות העברה, אך ניתן לבצע פילוח בכל כיוון פרוסה.
    3. הקפידו על תנאי תצוגה אידיאליים במהלך סיכונים פילוח באמצעות תצוגת צג ברזולוציה גבוהה ותאורת סביבה אופטימלית כדי לספק סביבה נוחה. התאם ידנית את ניגודיות התמונה במהלך פילוח כדי לספק ניגודיות אופטימלית בין רקמת מוח בריאה. להיות עקבי בהחלת הגדרות דומות על פני נושאים.
  2. פילוח סיכונים ב-CT
    1. תחילה בדוק אם הסריקה בוצעה לפחות 24 שעות לאחר הופעת סימפטום שבץ. בתוך 24 h, סיכונים אקוטי הוא לא או רק חלקית גלוי ב-CT והסריקה לא ניתן להשתמש עבור פילוח7. ראה איור 3 להמחשה.
    2. פתח את ה-CT יליד באמצעות ITK-הצמד תוכנה (להורדה בחינם זמין ב < www. itksnap. ארגוני >)27. ב-ITK-SNAP, לחץ על קובץ | פתח תמונה ראשית מהתפריט הנפתח. לחץ על עיון ובחר את הקובץ כדי לפתוח את הסריקה. אם הגדרת הניגודיות המהווה ברירת מחדל מספקת ניגודיות ירודה בין רקמת מוח בריאה לנגע, כוונן את הגדרות הניגודיות. לשם כך, לחץ על כלים | ניגודיות תמונה | כוונון ניגודיות.
      הערה: ניתן גם להשתמש בכל תוכנת קוד פתוח.
    3. אם זמין, לפתוח CT שבוצעה בתוך 24 h לאחר הופעת סימפטום התפרצות במופע נפרד כמו התייחסות כדי להבדיל את סיכונים חריפה של נגעים איסכמי ישנים כגון לקטציה, (sub) קליפת החלל הinfarcts, או החומר הלבן היתר.
    4. זהה את הסיכונים בהתאם למאפיינים הבאים. Infarcts יש אות נמוך (כלומר, hypodense) לעומת רקמת מוח נורמלי.
      1. בשלב אקוטי (השבועות הראשונים), infarcts גדול יכול לגרום לאפקט המוני וכתוצאה מכך העקירה של רקמות המקיפים, דחיסה של החדרים, משמרת ביניים ומחלת ההשמדה של sulci. יכול להיות שינוי מדמם שנראה כאזורים עם אות גבוה (כלומר היפראורות) בתוך סיכונים.
      2. בשלב כרונית (חודשים עד שנים), הסיכונים יהיה מורכב מרכז מאורות היפושיים (עם צפיפות דומה כמו נוזל השדרה המוחית) ואת השפה ההיפוצפופה פחות המייצג רקמת מוח פגום. הן המרכז הקשני והן השפה ההיפובידנים חייבים להיות מחולקים כסיכונים. במקרה של סיכונים גדול, יכול להיות וחללים לשעבר הגדלה של sulci סמוכים או החדרים.
        הערה: הזחה ברקמה בשל אפקט המסה או הגדלת לשעבר של מבנים לא צריך להיות מתוקן במהלך פילוח (כלומר, רק את ההיקף המלא של סיכונים צריך להיות מקוטע). תיקון לתזוזת רקמות מתרחש במהלך ההרשמה והשלבים הבאים.
    5. פלח את רקמת המוח הinfarcted באמצעות מצב מכחול מסרגל הכלים הראשי (לחיצה משמאל כדי לצייר, לחץ לחיצה ימנית כדי למחוק). לחילופין, השתמש במצב מצולע כדי למקם נקודות עיגון בגבולות הנגע (נקודות אלה מחוברים באופן אוטומטי עם קווים) או להחזיק את לחצן העכבר השמאלי תוך הזזת העכבר מעל גבולות הנגע. לאחר שכל נקודות העיגון מחוברות, לחץ על קבל כדי למלא את האזור התחום.
    6. למנוע את שלב הערפול, אשר מתייחס לשלב שבו הסיכונים הופך איזוצפוף ב-CT (אשר שיתוף מתרחשת עם הסתננות של רקמת infarcted עם phagocytes). זה בדרך כלל מתרחשת 14-21 ימים לאחר תחילת הקו, אבל במקרים נדירים יכול להתרחש אפילו מוקדם יותר28. בתקופה זו, הסיכונים יכולים להפוך לבלתי נראים או שגבולותיו הופכים פחות ברורים, מה שהופך את השלב הזה לא מתאים לפילוח סיכונים. לאחר שלב הערפול, הנגע הופך היפועבות שוב כאשר ה, ומתרחשות gliosis. ראה איור 4 לשתי דוגמאות.
    7. לאחר לסיים את פילוח, לשמור אותו כקובץ nifti בינארי באותה תיקיה כמו הסריקה על ידי לחיצה על פילוח | שמור את התמונה פילוח מהתפריט הנפתח, ולאחר מכן לשמור את הפילוח על ידי מתן אותו שם בדיוק כמו הסריקה מקוטע, עם הארכה של. נגעים (למשל, אם הסריקה נשמרה כ-"ID001. CT. הביטוח המוסד ", לשמור את הפילוח כמו" ID001. . סי. טי. בי.
  3. פילוח סיכונים על DWI
    1. ראשית בדיקה אם DWI בוצעה בתוך 7 ימים של הופעת שבץ. Infarcts גלויים ב-DWI בתוך מספר שעות לאחר תחילת הקו ואת הניראות שלהם ב-DWI יורדת בהדרגה לאחר כ 7 ימים (ראה פיסקה 2 בדיון לקבלת פרטים נוספים).
    2. פתח את DWI ב-ITK-SNAP (באותו אופן כפי שנעשה בשלב 3.2.2).
      הערה: רצף DWI יוצר לפחות שתי תמונות עבור רוב פרוטוקולי הסריקה, אחד עם b-value = 0, שהוא תמונה סטנדרטית משוקלל T2, ואחד עם ערך b גבוה יותר, שהוא הסריקה הלוכד את מאפייני הדיפוזיה בפועל של הרקמה. ככל שערך b גבוה יותר, השפעות הדיפוזיה חזקות יותר. עבור זיהוי שבץ איסכמי, ערך b סביב 1000 s/mm2 משמש לעתים קרובות, כמו זה מספק יחס ניגודיות לרעש טוב ברוב המקרים29. התמונה עם ערך b גבוה משמשת לפילוח סיכונים.
    3. פתח את רצף מקדם הדיפוזיה (ADC) לכאורה במופע נפרד של ITK-SNAP לעיון.
    4. לזהות ולהוסיף ביאורים את רקמת המוח infarcted מבוסס על האות הגבוה (כלומר, hyperintense) על DWI ואות נמוך (כלומר, היפרפוינמתוח) על ADC (ראה איור 5). ערכי ADC בסיכונים להגדיל בהדרגה עד ADC הממוצע 1 שבוע לאחר הקו30, אבל במקרים מסוימים, ADC כבר יכול להיות (כמעט) מנורמל לאחר כמה ימים אם יש הרבה בצקת vasogenic.
      הערה: ב-DWI תמונות עם ערכי b נמוך, נגעים במוח עם אות מהותי בגובה T2 (כגון החומר לבנים עוצמות) יכול גם להופיע hyperאינטנסיבית. תופעה זו נקראת הברק T2 עד31. עם זאת, עם הגדלת ערכי b, תופעה זו הופכת להיות פחות רלוונטית, כמו האות בתמונה DWI יותר משקף מאפייני דיפוזיה במקום אות פנימית T2. עם פרוטוקולי הסריקה DWI מודרני (בדרך כלל עם b-value = 1000 או יותר), ההשפעות של הברק T2-through מוגבלות32.
    5. אין לטעות אות DWI גבוה ליד ממשקים בין האוויר או רקמה או עצם, שהם פריט שנצפו בדרך כלל, עבור סיכונים. ראה איור 5.
    6. שמור את הביאור כקובץ nifti בינארי, המעניק לו את אותו שם בדיוק כמו הסריקה מקוטעת, עם הסיומת של. נגעים (באותו אופן כפי שנעשה בשלב 3.2.7).
  4. פילוח סיכונים על פלייר
    1. ראשית, בדוק אם הסריקה בוצעה > 48 h לאחר הופעת הסימפטום שבץ. בשלב ההיפר-אקוטי, הסיכונים בדרך כלל לא מוצגת ברצף הפלייר, או שגבולות הסיכונים המדויקים אינם ברורים31 (ראו איור 6).
    2. פתח את הפלייר ב-ITK-SNAP באותו אופן כפי שנעשה בשלב 3.2.2.
    3. פתח את ה-T1 מופע נפרד של ITK-SNAP לעיון, אם זמין.
    4. לזהות ולפלח את רקמת המוח הinfarcted על בסיס המאפיינים הבאים.
      1. בשלב האקוטי (השבועות הראשונים), הסיכונים נראה כנגע הומוגנית יותר או פחות, עם או בלי נפיחות לכאורה ואפקט המוני (איור 5).
      2. בשלב כרוני (חודשים עד שנים), סיכונים הוא cavitated, כלומר המרכז הופך היפו או איזואינטנסיבי על כשרון. החלל הזה ניתן לזיהוי. המדויק ביותר בתקשורת ברוב המקרים, המרכז הקפרוטי מוקף בשפה היפרעזה על הפלייר, המייצג gliosis. 33.
        הערה: עם זאת, יש כמות ניכרת של וריאציה במידה של קוויטציה ו gliosis של infarcts כרונית. פלח הן את החלל והן את השפה היפראינטנסיבית כinfarcts (ראה שלב 3.2.5). . לא תמיד מסיכונים בשלב אקוטי, infarcts משנה קטנה יכול בקלות להיות נבדל מן החומר הלבן בעוצמות או נגעים כרוניים אחרים כגון לקטון של מקור כלי הדם כאשר יש DWI זמין (ראה איור 5). , בשלב הכרוני. זה יכול להיות קשה יותר ראה סעיף 3 בדיון לקבלת מידע נוסף כיצד להפלות את סוגי הנגעים הללו בשלב הכרוני.
    5. שמור את הביאור כקובץ nifti בינארי, המעניק לו את אותו שם בדיוק כמו הסריקה מקוטעת, עם הסיומת של. נגעים (באותו אופן כפי שנעשה בשלב 3.2.7).
סוג סריקהחלון זמן לאחר קומאפייני סיכוניםסריקת סימוכיןלכודות
CT> 24 שעותאקוטי: היפועבות--שלב הערפול
כרונית: חלל ההיפועבות עם שדרתי ופחות ההיפועבות השפה-טרנספורמציה מדממת
DWI< 7 ימיםהיפראינטנסיביתADC: בדרך כלל הפוינפיט-מעבר T2
-האות DWI גבוה ליד ממשקים בין אוויר לעצם/רקמה
כשרון> 48 שעותאקוטי: גבוהאקוטי: DWI/ADC, T1 (איזואינטנסיבי או היפרפויננס)-עוצמות של חומר לבן
כרונית: הפוינמתוח או איזואינטנסיבי (חלל), הרים היפראינטנסיביכרונית: T1 (חלל מתוח עם מאפייני שדרתי).-לקטזה

טבלה 1: סיכום קריטריונים לפילוח סיכונים עבור סוגי סריקה שונים.

4. הרשמה למרחב סטנדרטי

  1. הורד את RegLSM מ < www. מטאמבמפה. ארגון/תכונות/תוכנה-כלים >4. השתמש בכלי זה כדי לעבד סריקות CT וכל סוג של רצף MRI. הליך ההרשמה מומחש באיור 7.
    הערה: תכונות אופציונליות של RegLSM כוללים רישום לתבנית CT/MRI ביניים כי יותר דומה לסריקות של חולים בוגרים עם ניוון המוח22. כברירת מחדל, סריקת CT ו-MRI רשומים על MNI-152 תבנית34, אבל זה יכול להיות מוחלף על ידי תבניות אחרות אם זה מתאים יותר למחקר. סכימות רישום שונות מומחשות באיור 7. ניתן להשתמש גם בכלי רישום קוד פתוח אחרים לשלב זה.
  2. בדוק 1) אם הקבצים nifti אינם דחוסים, 2) כי שם הקובץ של הסריקה מקוטע מכיל את המונח CT, פלייר, או DWI, ו-3) כי שם הקובץ של הביאור הנגע מכיל את אותו מונח עם מצורף ". נגעים". אם מעקב אחר שלושת השלבים הראשונים, הנתונים מוכנים במלואו לרישום ואין צורך לשנות דבר.
  3. פתח את MATLAB (גירסה 2015a או גבוהה יותר), הגדר את התיקיה הנוכחית כדי Reglsm (ניתן להוריד תיקיה זו מ 35 (גירסה 12 ומעלה, להורדה בחינם ב < https://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/>) על-ידי הקלדת addpath {שם תיקיה של SPM}. לאחר מכן, הקלד Reglsm כדי לפתוח את GUI.
  4. בחר מצב בדיקה בתפריט הנפתח של הרישום כדי לבצע את הרישום עבור אירוע יחיד. בחלונית ' מצב בדיקה ', בחרו בסריקה (CT, פלייר או DWI), ביאור, ובאופן אופציונלי את ה-T1, באמצעות לחצן התמונה הפתוחה . בחר את ערכת הרישום: CT, פלייר עם או ללא t1, DWI עם או בלי t1.
  5. לחילופין, בחר במצב אצווה לרשום את סריקות של כל המקרים בתיקייה שנבחרה במצב אצווה.
  6. ודא כי RegLSM שומר את פרמטרי הרישום המתקבל ואת סריקות רשום (כולל שלבי ביניים) ואת מפת הנגע הרשום בתיקיות המשנה שנוצרות באופן אוטומטי. במהלך תהליך זה, הסריקות הרשום מפות נגע מחדש להתאים את הרזולוציה (isotropic 1 מ"מ3 voxels) ו התרגום של mni-152 תבנית.

5. סקירת תוצאות ההרשמה

  1. בחר באפשרות בדיקת התוצאות ב-GUI RegLSM ודפדף אל התיקיה הראשית עם תוצאות ההרשמה. GUI לבחור באופן אוטומטי את הסריקה רשום עם מפת הנגע הרשומים, ואת mni-152 תבנית עם מפת הנגע הרשום ברוחבי, משונן, ו הכיוונים ילתית (ראה איור 8).
  2. גלול בסריקה הרשומה והשתמש בצלב כדי לבדוק את היישור של הסריקה הרשומה ואת תבנית MNI-152. לשים לב ספציפי ליישור של ציוני דרך אנטומיים לזיהוי כגון גנגליה בסיס, החדרים, ואת הגולגולת.
  3. סמן את כל הרישומים הכושלים בעמודה נפרדת בקובץ הנתונים (שבוצעו בשלב 1.2) עבור התיקון הידני הבא בסעיף 6.
    הערה: שגיאות נפוצות ברישום הן יישור לא מושלם בשל ההשפעה ההמונית הנגרמת על ידי הנגע בשלב אקוטי, או לשעבר להגדיל את הגדלת החללים בשלב כרוני. ראה איור 3 ואיור 5 לדוגמאות ליישור שגוי זה. שגיאה נפוצה נוספת היא התאמה מוטעית של מחושים, במקרה כזה סיכונים העורף יכול לחפוף את המוח השני בתבנית. חוסר יישור של רקמות שאינן מגירסה אינה מהווה בעיה כאשר רק מפות הנגע הבינאריות משמשות בניתוחי מיפוי הנגעים הבאים. במקרים כאלה, רק הנגעים צריכים להיות מיושרים לחלוטין.

6. תקן באופן ידני שגיאות רישום

  1. עבור מפות הנגע הזקוקות לתיקון, פתח את תבנית MNI-152 T1 ב-ITK-SNAP ובחר מתוך התפריט פילוח | לפתוח מקטעי | מפת נגע רשומה, אשר כעת מצופה על התבנית.
  2. פתח את סריקת המוח הרשום במופע נפרד של ITK-הצמדה עבור התייחסות.
  3. תקן את מפת הנגע הרשומים ITK-הצמד עבור כל סוג של שגויה המוזכר בשלב 5.3 באמצעות הפונקציה מברשת כדי להוסיף voxels (משמאל לחץ) או להסיר voxels (קליק ימני). השוו בקפידה את הסריקה הרשומה ואת מפת הנגע בשכבות (ראה שלב 5.2) עם תבנית MNI-152 ומפת הנגע ב ITK-SNAP (ראה שלב 6.1) כדי לזהות את אזורי היישור. ראה איור 3 ואיור 5.
  4. לאחר תיקון ידני של מפת הנגע במרחב MNI, לבצע בדיקה סופית על ידי השוואת הסריקה המקורית מקוטע של המטופל עם מפת הנגע מתוקן במרחב MNI (כלומר, התוצאות של שלב 6.3). ודא שמפת הנגע המתוקן במרחב MNI מייצגת כעת במדויק את הסיכונים במרחב הטבעי. לשים לב ספציפי ציוני דרך לזיהוי כגון גנגליה בסיס, החדרים, ואת הגולגולת (בדומה לשלב 5.2).
  5. שמור את מפת הנגע מתוקן במרחב MNI כקובץ nifti בינארי באותה תיקייה כמו מפת הנגע לא מתוקן בחלל MNI-152, נותן לו את אותו שם בדיוק כמו מפת הנגע ללא תיקון, עם הסיומת של. מתוקן.

7. הכנת נתונים לנגע-מיפוי סימפטום

  1. . שינוי שם של כל מפות הנגע כברירת מחדל, RegLSM הציל את מפות הנגע בתיקיית ממשנה עם שם הקובץ "תוצאות". כלול את מזהה הנושא בשם הקובץ. במקרה של תיקון ידני, הקפד לבחור ולשנות את שם הקובץ המתוקן.
  2. להעתיק את כל מפות הנגע לתוך תיקייה אחת.
  3. לבצע בדיקת שפיות של הנתונים על ידי בחירה אקראית ובדיקת מפות נגע מספר ITK-הצמד ולהשוות אלה עם סריקות יליד כדי לשלול שגיאות שיטתית בעיבוד נתונים כגון שמאל ימין היפוך.
  4. השתמש ב-MRIcron < https://www.nitrc.org/projects/mricron > לבצע בדיקת שפיות נוספת של הנתונים על-ידי יצירת תמונה חופפת הנגע כדי לבדוק אם אין נגעים ממוקמים מחוץ לתבנית המוח. עשה זאת על-ידי בחירת התפריט הנפתח צייר | סטטיסטיקה | צור תמונות חופפות.
    הערה: מפת שכבת-העל של נגעים וכתוצאה מכך ניתן לוקרן על תבנית MNI-152 ונבדק באמצעות, לדוגמה, MRIcron או ITK-פקיעה.
  5. מפות הנגע כעת מוכנים לשמש עבור voxel מבוסס נגעים מיפוי הסימפטום או לחישוב של אמצעי אחסון סיכונים בתוך אזורים ספציפיים של עניין באמצעות אטלס כי רשום באותו שטח סטנדרטי כמו מפות הנגע (במקרה זה, MNI-152 שטח עבור אילו אטלסים רבים זמינים, רק כמה מהם מצוטטים מתחת36,37,38).

תוצאות

במקרים של המוח סיכונים segmentations על CT (איור 3), dwi (איור 5), ו פלייר (איור 6) תמונות, וההרשמה הבאה לתבנית mni-152 מסופקים כאן. תוצאות הרישום המוצגות באיור 3B ובאיור 5c לא היו מוצלחות לחלוטין, מכיוון שהיתה ...

Discussion

LSM הוא כלי רב עוצמה כדי ללמוד את הארכיטקטורה הפונקציונלית של המוח האנושי. צעד מכריע במחקר מיפוי הנגע כל הנגעים הוא עיבוד מקדים של נתוני הדמיה, פילוח של הנגע ורישום לתבנית המוח. כאן, אנו מדווחים על צינור מתוקננת עבור מקטעי נגעים ורישום למטרת נגעים-סימפטום מיפוי. שיטה זו יכולה להתבצע עם כלים ז...

Disclosures

המחברים אינם מוסרים ניגודי אינטרסים.

Acknowledgements

עבודתו של ד ר Biesbroek נתמכת על ידי מלגת כשרונות צעירים ממרכז המוח רודולף מאגנוס מהמרכז הרפואי של האוניברסיטה אוטרכט. עבודה זו והקונסורציום של Meta VCI למפה נתמכים על ידי ה918.16.616 הענק מחברת ZonMw, הולנד, הארגון לחקר בריאות ופיתוח, לגירט ג'אן ביאסלס. המחברים רוצים להודות ד ר Tanja-סי-וו ניבורים לשיתוף סריקות ששימשו באחת הדמויות.

Materials

NameCompanyCatalog NumberComments
dcm2niixN/AN/Afree download https://github.com/rordenlab/dcm2niix
ITK-SNAPN/AN/Afree download www.itksnap.org
MATLABMathWorksN/AVersion 2015a or higher
MRIcronN/AN/Afree download https://www.nitrc.org/projects/mricron
RegLSMN/AN/Afree download www.metavcimap.org/support/software-tools
SPM12bN/AN/Afree download https://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/

References

  1. Rorden, C., Karnath, H. O. Using human brain lesions to infer function: A relic from a past era in the fMRI age. Nature Reviews Neuroscience. 5 (10), 812-819 (2004).
  2. Biesbroek, J. M., Weaver, N. A., Biessels, G. J. Lesion location and cognitive impact of cerebral small vessel disease. Clinical Science (London, England: 1979). 131 (8), 715-728 (2017).
  3. Karnath, H. O., Sperber, C., Rorden, C. Mapping human brain lesions and their functional consequences. NeuroImage. 165, 180-189 (2018).
  4. Zhao, L., et al. Strategic infarct location for post-stroke cognitive impairment: A multivariate lesion-symptom mapping study. Journal of Cerebral Blood Flow and Metabolism An Official Journal of the International Society of Cerebral Blood Flow and Metabolism. 38 (8), 1299-1311 (2018).
  5. Weaver, N. A., et al. The Meta VCI Map consortium for meta-analyses on strategic lesion locations for vascular cognitive impairment using lesion-symptom mapping: design and multicenter pilot study. Alzheimer's and Dementia: Diagnosis, Assessment and Disease Monitoring. , (2019).
  6. Biesbroek, J. M., et al. Impact of Strategically Located White Matter Hyperintensities on Cognition in Memory Clinic Patients with Small Vessel Disease. PLoS One. 11 (11), e0166261 (2016).
  7. de Haan, B., Karnath, H. O., et al. A hitchhiker's guide to lesion-behaviour mapping. Neuropsychologia. 115, 5-16 (2018).
  8. Duering, M., et al. Strategic role of frontal white matter tracts in vascular cognitive impairment: A voxel-based lesion-symptom mapping study in CADASIL. Brain. 134 (Pt8), 2366-2375 (2011).
  9. Biesbroek, J. M., et al. Association between subcortical vascular lesion location and cognition: a voxel-based and tract-based lesion-symptom mapping study. The SMART-MR study. PLoS One. 8 (4), e60541 (2013).
  10. Wu, O., et al. Role of Acute Lesion Topography in Initial Ischemic Stroke Severity and Long-Term Functional Outcomes. Stroke. 46 (9), 2438-2444 (2015).
  11. Mah, Y. H., Husain, M., Rees, G., Nachev, P. Human brain lesion-deficit inference remapped. Brain. 137 (Pt8), 2522-2531 (2014).
  12. Sperber, C., Karnath, H. O. Impact of correction factors in human brain lesion-behavior inference. Human Brain Mapping. 38 (3), 1692-1701 (2017).
  13. Chen, R., Herskovits, E. H. Voxel-based Bayesian lesion-symptom mapping. NeuroImage. 49 (1), 597-602 (2010).
  14. Zhang, Y., Kimberg, D. Y., Coslett, H. B., Schwartz, M. F., Wang, Z. Multivariate lesion-symptom mapping using support vector regression. Human Brain Mapping. 35 (12), 5861-5876 (2014).
  15. Corbetta, M., et al. Common behavioral clusters and subcortical anatomy in stroke. Neuron. 85 (5), 927-941 (2015).
  16. Biesbroek, J. M. The anatomy of visuospatial construction revealed by lesion-symptom mapping. Neuropsychologia. 62, 68-76 (2014).
  17. Duering, M., et al. Strategic white matter tracts for processing speed deficits in age-related small vessel disease. Neurology. 82 (22), 1946-1950 (2014).
  18. Yourganov, G., Fridriksson, J., Rorden, C., Gleichgerrcht, E., Bonilha, L. Multivariate Connectome-Based Symptom Mapping in Post-Stroke Patients: Networks Supporting Language and Speech. The Journal of Neuroscience. 36 (25), 6668-6679 (2016).
  19. Zavaglia, M., Forkert, N. D., Cheng, B., Gerloff, C., Thomalla, G., Hilgetag, C. C. Mapping causal functional contributions derived from the clinical assessment of brain damage after stroke. NeuroImage: Clinical. 9, 83-94 (2015).
  20. Klein, S., Staring, M., Murphy, K., Viergever, M. A., Pluim, J. P. W. Elastix: A toolbox for intensity-based medical image registration. IEEE Transactions on Medical Imaging. 29, 196-205 (2010).
  21. Kuijf, H. J., Biesbroek, J. M., Viergever, M. A., Biessels, G. J., Vincken, K. L. Registration of brain CT images to an MRI template for the purpose of lesion-symptom mapping. Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics. , (2013).
  22. Rorden, C., Bonilha, L., Fridriksson, J., Bender, B., Karnath, H. O. Age-specific CT and MRI templates for spatial normalization. NeuroImage. 61, 957-965 (2012).
  23. Barrett, J. F., Keat, N. Artifacts in CT: Recognition and Avoidance. RadioGraphics. , (2007).
  24. Zhuo, J., Gullapalli, R. P. AAPM/RSNA physics tutorial for residents: MR artifacts, safety, and quality control. Radiographics: a review publication of the Radiological Society of North America, Inc. , (2007).
  25. Rorden, C., Brett, M. Stereotaxic display of brain lesions. Behavioural Neurology. 12 (4), 191-200 (2000).
  26. Gorgolewski, K. J., et al. The brain imaging data structure, a format for organizing and describing outputs of neuroimaging experiments. Scientific Data. 3, 160044 (2016).
  27. Yushkevich, P. A., et al. User-guided 3D active contour segmentation of anatomical structures: Significantly improved efficiency and reliability. NeuroImage. 31 (3), 1116-1128 (2006).
  28. Becker, H., Desch, H., Hacker, H., Pencz, A. CT fogging effect with ischemic cerebral infarcts. Neuroradiology. 18 (4), 185-192 (1979).
  29. Kingsley, P. B., Monahan, W. G. Selection of the Optimum b Factor for Diffusion-Weighted Magnetic Resonance Imaging Assessment of Ischemic Stroke. Magnetic Resonance in Medicine. 51, 996-1001 (2004).
  30. Shen, J. M., Xia, X. W., Kang, W. G., Yuan, J. J., Sheng, L. The use of MRI apparent diffusion coefficient (ADC) in monitoring the development of brain infarction. BMC Medical Imaging. 11 (2), (2011).
  31. Lansberg, M. G., et al. Evolution of apparent diffusion coefficient, diffusion-weighted, and T2-weighted signal intensity of acute stroke. American Journal of Neuroradiology. 22 (4), 637-644 (2001).
  32. Geijer, B., Sundgren, P. C., Lindgren, A., Brockstedt, S., Ståhlberg, F., Holtås, S. The value of b required to avoid T2 shine-through from old lacunar infarcts in diffusion-weighted imaging. Neuroradiology. 43, 511-517 (2001).
  33. Wardlaw, J. M. Neuroimaging standards for research into small vessel disease and its contribution to ageing and neurodegeneration. The Lancet Neurology. 12, 822-838 (2013).
  34. Fonov, V., Evans, A. C., Botteron, K., Almli, C. R., McKinstry, R. C., Collins, D. L. Unbiased average age-appropriate atlases for pediatric studies. NeuroImage. 54 (1), 313-327 (2011).
  35. Ashburner, J., Friston, K. J. Unified segmentation. NeuroImage. 26 (3), 839-851 (2005).
  36. Desikan, R. S. An automated labeling system for subdividing the human cerebral cortex on MRI scans into gyral based regions of interest. NeuroImage. 31 (3), 968-980 (2006).
  37. Hua, K. Tract probability maps in stereotaxic spaces: Analyses of white matter anatomy and tract-specific quantification. NeuroImage. 39 (1), 336-347 (2008).
  38. Eickhoff, S. B., et al. A new SPM toolbox for combining probabilistic cytoarchitectonic maps and functional imaging data. NeuroImage. 25 (4), 1325-1335 (2005).
  39. Ricci, P. E., Burdette, J. H., Elster, A. D., Reboussin, D. M. A comparison of fast spin-echo, fluid-attenuated inversion-recovery, and diffusion-weighted MR imaging in the first 10 days after cerebral infarction. American Journal of Neuroradiology. 20 (8), 1535-1542 (1999).
  40. Eastwood, J. D., Engelter, S. T., MacFall, J. F., Delong, D. M., Provenzale, J. M. Quantitative assessment of the time course of infarct signal intensity on diffusion-weighted images. American Journal of Neuroradiology. 24 (4), 680-687 (2003).
  41. Wardlaw, J. M. What is a lacune?. Stroke. 39, 2921-2922 (2008).
  42. Kate, M. P. Dynamic Evolution of Diffusion-Weighted Imaging Lesions in Patients With Minor Ischemic Stroke. Stroke: a Journal of Cerebral Circulation. 46, 2318-2341 (2015).
  43. Inoue, M. Early diffusion-weighted imaging reversal after endovascular reperfusion is typically transient in patients imaged 3 to 6 hours after onset. Stroke. 45, 1024-1028 (2014).
  44. Campbell, B. C. V. The infarct core is well represented by the acute diffusion lesion: Sustained reversal is infrequent. Journal of Cerebral Blood Flow and Metabolism. 32 (1), (2012).
  45. Sperber, C., Karnath, H. O. On the validity of lesion-behaviour mapping methods. Neuropsychologia. 115, 17-24 (2018).
  46. Hillis, A. E., et al. Restoring Cerebral Blood Flow Reveals Neural Regions Critical for Naming. Journal of Neuroscience. 26 (31), 8069-8073 (2006).
  47. Wilke, M., de Haan, B., Juenger, H., Karnath, H. O. Manual, semi-automated, and automated delineation of chronic brain lesions: A comparison of methods. NeuroImage. 56 (4), 2038-2046 (2011).
  48. Zhang, R., et al. Automatic Segmentation of Acute Ischemic Stroke From DWI Using 3-D Fully Convolutional DenseNets. IEEE Transactions on Medical Imaging. 37 (9), 2149-2160 (2018).
  49. Biesbroek, J. M., et al. Distinct anatomical correlates of discriminability and criterion setting in verbal recognition memory revealed by lesion-symptom mapping. Human Brain Mapping. 36 (4), 1292-1303 (2015).
  50. Biesbroek, J. M., van Zandvoort, M. J. E., Kappelle, L. J., Velthuis, B. K., Biessels, G. J., Postma, A. Shared and distinct anatomical correlates of semantic and phonemic fluency revealed by lesion-symptom mapping in patients with ischemic stroke. Brain Structure & Function. 221 (4), 2123-2134 (2016).
  51. Ten Brink, F. A., et al. The right hemisphere is dominant in organization of visual search-A study in stroke patients. Behavioural Brain Research. 304, 71-79 (2016).
  52. Pluim, J. P. W., Maintz, J. B. A. A., Viergever, M. A. Mutual-information-based registration of medical images: A survey. IEEE Transactions on Medical Imaging. 22 (8), 986-1004 (2003).
  53. Zhao, L., et al. The additional contribution of white matter hyperintensity location to post-stroke cognitive impairment: Insights from a multiple-lesion symptom mapping study. Frontiers in Neuroscience. 12 (MAY), (2018).

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Explore More Articles

151

This article has been published

Video Coming Soon

JoVE Logo

Privacy

Terms of Use

Policies

Contact Us

Recommend to library

JoVE NEWSLETTERS

Research

Education

Authors

Librarians

ABOUT JoVE

Copyright © 2025 MyJoVE Corporation. All rights reserved