הצינור שלנו משתמש בגישות חדישות לכימות הנפח של יחידות משנה של המוח הקטן באמצעות תמונות תהודה מגנטית מבנית אנושית. התהליך כולל פרצלציה אנטומית, מורפומטריה מבוססת ווקסל ותהליכי בקרת איכות. הצינור המתוקנן שלנו הוא בעיקר אוטומטי, זמין בפורמט Docker ו- Singularity, ויש לו ישימות רחבה למגוון מחלות נוירולוגיות.
כדי להתחיל, ודא כי Docker או Singularity, MATLAB ו- SPM12 מותקנים. לאחר מכן, באמצעות הפקודה יצירת ספריה בשורת הפקודה, צור תיקיות בספריית העבודה וסמן אותן בתווית acapulco, suit ו- freesurfer. לאחר מכן, בספריה אקפולקו, צור תיקיית פלט.
בתיקיית הפלט, צור ספריה עבור כל נושא במחקר המכיל את התמונה המשוקללת t1 בתבנית NIFTI gz. עבור parcellation המוח הקטן האנטומי, להוריד את מיכל אקפולקו, ולאחר מכן להוריד את סקריפטים רלוונטיים מכולות הנדרשים כדי להפעיל אקפולקו. לאחר מכן מקם את הגורם המכיל acapulco Docker או Singularity, את התוכן של ארכיון QCs_scripts ואת הגורם המכיל או calculate_dicv של RCIF.
קובץ זפת בספריית אקפולקו. לאחר מכן, פתח מסוף והשתמש בסינגולריות, הקלד את הפקודה שצוינה כדי להפעיל את הגורם המכיל של אקפולקו בתמונה אחת. המתן חמש דקות להשלמת העיבוד.
לאחר מכן, לולאה על פני כל הנושאים או סריקות בקבוצה. לאחר העיבוד, חפש את הקבצים שנוצרו בתיקיות הספציפיות לנושא. זהה את מסכת המוח הקטן המרוכזת במקור וכרכים עבור כל אחת מ-28 יחידות המשנה שנוצרו על-ידי אקפולקו.
לאחר מכן, מתוך ספריית התמונות, זהה תמונות קשתיות, ציריות ותמונות קורונליות. לקבלת זיהוי חריג סטטיסטי ובקרת איכות, ודא שהתוכן של סקריפטים של QC נמצא בספריית אקפולקו. לאחר מכן, באמצעות סינגולריות, הקלד את הפקודה שצוינה.
לבחינת תמונות QC שנוצרו על ידי אקפולקו, פתחו QC_Images. html בדפדפן אינטרנט וגלול במהירות בין התמונות כדי לזהות כשלים ברורים או בעיות שיטתיות. שים לב למזהי הנושא של תמונות שנכשלו או חשודות להמשך טיפול.
לאחר מכן, פתח Plots_for_Outliers. html כדי לסמן את התוויות התיבה עבור חריגים סטטיסטיים כמותיים. זהה את החריגים שצוינו על-ידי 1 בעמודה הרלוונטית ב- Outliers.
קובץ csv. ושים לב למספר הכולל של מקטעים שזוהו כחריגים עבור כל נושא בעמודה הסופית ב- Outliers.csv. בדוק באופן ידני כל תמונה בעלת חריג אחד או יותר.
אם אתם משתמשים במציג תמונות סטנדרטי של NIFTI, מכסים את מסכת האקפולקו על התמונה המקורית המשוקללת t1 כדי לבדוק את איכות פרוסת הפרוסלציה לפי פרוסה. אם יש להחריג אזור אחד או יותר מחולקים בחבילה בערכת הנתונים הסופית, אל תכלול חלוקה זו בניתוח על-ידי החלפת הערכת אמצעי האחסון ב- NA בתא המתאים של נושא זה. אם שגיאות פרצלציה גורמות לכך שחלק מהמוח הקטן לא נכלל במסכה, אל תכלול מיד את הנושא בניתוחים נוספים.
עבור ניתוחי מורפומטריה מבוססי Voxel באמצעות SUIT, ודא שהתיקיה SPM12 וכל תיקיות המשנה נמצאות בנתיב MATLAB. בנוסף, ודא שקבצי ה- Script enigma_suit נשמרים בספריית ארגז הכלים SPM12 ומתווספים לנתיב MATLAB. כדי לבדוק את נתיב MATLAB, הקלד pathtool בחלון הפקודה MATLAB ולחץ על הוסף באמצעות תיקיות משנה כדי להוסיף את התיקיות הרלוונטיות.
לאחר מכן, באמצעות ממשק המשתמש הגרפי, הקלד suit_enigma_all בחלון הפקודה MATLAB כדי להפעיל את צינור SUIT עבור נושא אחד או יותר. בחלון המוקפץ הראשון, בחר את תיקיות הנושא מספריית הפלט של אקפולקו שייכללו בניתוח. לחץ על התיקיות הבודדות בצד ימין של החלון או לחץ באמצעות לחצן העכבר הימני ובחר הכל.
לאחר מכן, לחץ על בוצע. בחלון המוקפץ השני, בחר את הספריה SUIT. כדי לקרוא לפונקציה משורת הפקודה MATLAB עבור נושא יחיד, הקלד את הפקודה שצוינה.
בעת הפעלת SUIT משורת הפקודה, אם הספריות SPM12 או enigma_suit אינן נשמרות לצמיתות בנתיב MATLAB, יש להוסיף שלב זה לשורת הפקודה. כדי לקרוא לפונקציה מחלון המסוף מחוץ ל- MATLAB עבור נושא יחיד, הקלד את הפקודה המוצגת. בדוק אם קיימים בתיקיה של כל נושא את הפלטים הסופיים.
כדי לבדוק באופן חזותי את התמונות המנוטרלות המנוטרלות לאיתור כשלים עיקריים, הקלד spm_display_4d ב- MATLAB. לאחר מכן, כדי לבחור את התמונות הנדרשות, נווט אל הספריה SUIT והקלד את הפקודה שצוינה בתיבת המסנן. לאחר מכן, לחץ על לחצן רקורסיבי ולאחריו בוצע.
גלול בין התמונות כדי לוודא שכולם מיושרים היטב. לאחר מכן, כדי לבדוק את השונות המשותפת המרחבית עבור חריגים, הקלד check_spatial_cov ב- MATLAB. לאחר מכן, בחר את התמונות המווסתות מקודם וכאשר תתבקש, הגדר את Prop.
שינוי קנה מידה ל-כן, משתנה ל-covariance ל-No, פרוס ל-48 וגער ל-1. לבסוף, הבט בתרשים התיבה המציג את השונות המרחבית הממוצעת של כל תמונה ביחס לכל האחרים במדגם. זהה את נקודות הנתונים שהן יותר משתי סטיות תקן מתחת לממוצע בחלון הפקודה MATLAB.
עבור נקודות נתונים אלה, בדוק את התמונות המתאימות בתיקיה SUIT לאיתור ממצאים, בעיות באיכות התמונה. או שגיאות קדם-עיבוד. מוצג כאן הוא מוח קטן מנוון בכבדות מחולה אטקסיה 2 שפינו-מוח קטן.
למרות אובדן הרקמה שנראה סביב הקצוות, SUIT עיוותה את התמונה הזו לתבנית די טוב. זה לא יצדיק החרגה. כאן, יש שיפוע ברור מלמעלה למטה של המוח הקטן והתמונה היא די scrappy, המצדיקה הדרה.
לבסוף, בדוגמה זו, מיסוך לא עבד טוב. הקצוות אינם נקיים והתמונה חלקה יותר מאלה שיוצאים בדרך כלל מצינור SUIT. זה יצדיק הרחקה.
דוגמאות לפרצלציות טובות, כולל מוח מוחי בריא ומנוון בכבדות, מוצגות כאן, בעוד דוגמאות של חלוקות שגויות עם תכלילים עדינים יתר על המידה ומתחת של אונות מוח קטן בודדות ניתן לראות כאן. סוגים אלה של שגיאות בדרך כלל דורשים את ההדרה של האונה הבודדת המושפעת, בעוד שאר המוח הקטן parcellated ניתן לשמור. לעומת זאת, כשלים גלובליים דורשים החרגה מוחלטת של הנושא.
כאשר אקפולקו התנהל על מדגם של 31 אנשים עם אטקסיה פרידרייך ו -37 בקרות בריאות, האונה השמאלית התשיעית ואונה ימין קרוס היו לי את שיעורי ההדרה הגבוהים ביותר. השוואה של כרכים של 28 אונות אנטומיות במוח הקטן ב Ataxia Friedreich ואנשים שליטה בריאה הראו חומר לבן מופחת באופן משמעותי בקורפוס medullare ב Ataxia Friedreich. לא היו הבדלים משמעותיים אחרים בין קבוצות.
דוגמאות של תמונות מיושרות היטב הן של פקדים בריאים והן אטקסיה פרידרייך מוצגים כאן, בעוד דוגמאות של החרגות ניתן לראות כאן. לאחר בדיקת השונות המרחבית של כל התמונות המנורמלות, שתי סריקות זוהו כחריגות סטטיסטיות בהתבסס על השונות המרחבית הממוצעת שלהן עם שאר המדגם. בדיקות תמורות שאינן פרמטריות בוצעו ב- SNPM כדי לבדוק הבדלים משמעותיים בין קבוצות בנפחי החומר האפור במוח הקטן.
תוצאות ניתוח SUIT הראו כי חולי אטקסיה פרידרייך הפחיתו באופן משמעותי את נפח החומר האפור באונה הקדמית הדו-צדדית I ל- V, ובאזורי האונה האחורית המדיאלית כולל Vermis VI ו- Vermis IX.It חיוני כדי לבדוק באופן ידני את מסכות המוח הקטן כדי להבטיח כי כיסוי מוחי מלא הושג, וגם כדי לבדוק את המסכות עבור מעל ומתחת לתכלילים של lobules המוח הקטן. צינור זה מאפשר לבצע ניתוחים סטטיסטיים ברמת קבוצה מרובת אתרים המעוניינים להסתכל על מבנה החומר האפור במוח הקטן. טכניקות אחרות, כגון קישוריות פונקציונלית, יכולות לשמש גם כדי לחקור קישוריות בין אונות המוח הקטן הבודדות למוח הקטן.
