자료는 부분적으로 부여 번호 IIS0758410 아래에있는 국립 과학 재단 (National Science Foundation)의 지원 작업에 기반을두고 있습니다. 데이터는 Carolinas 의료 시스템에 의해 공급되었다.

1. 방법론 개요 제안 된 프레임 워크는 자동으로 병적 인 경우에 정중선 변화를 계산하고 intracranial 압력 (ICP)을 예측하는 데뿐만 아니라 다른 추출 된 정보를 사용하는 외상성 뇌 손상 (외상성 뇌 손상) 환자의 뇌 중부 표준시 이미지를 처리합니다. 그림 1은 전체의 개략도 프레임 워크. 자동 중간 선 이동 측정은 세 단계로 나눌 수 있습니다. 첫째, 뇌의 이상적인 중간 선이 부상하기 전에 중간 선 즉, 두개골 대칭 및 조직 기능 3 기반으로 계층 적 검색을 통해 찾을 수 있습니다. 둘째, 심실 시스템은 각 뇌 중부 표준시 이미지를 4 분할 수 있습니다. 셋째, 실제 중간 선은 방법 5와 일치하는 모양을 사용하여 세그먼트 변형 심실 시스템에서 추정된다. 심실 시스템의 수평 이동은 다음 이상적인 중간 선 및 실제 중간 선의 평가를 기반으로 추정된다. t 후그는 정중선 변화가 연속 정중선 변화, CT 이미지의 텍스처 정보뿐만 아니라 다른 인구 통계 학적 정보를 포함하여 기능이 ICP를 예측하는 데 사용됩니다, 추정된다. 기계 학습 알고리즘은 ICP 및 추출 기능 6 사이의 관계를 모델링하는 데 사용됩니다. 2. 이상적인 중간 선 추정 <ol><li> 이 단계는 두개골의 대칭을 사용하여 대략적인 이상적인 중간 선을 감지합니다. 첫째, 임계 값 그레이 스케일 사용하여 두개골은 중부 표준시 이미지에있는 콘텐츠의 나머지 부분에서 분할 있어야합니다. 그 이후, 두개골의 질량 중심 주위의 회전 각도를 확인하는 철저한 검색을 수행합니다. 최적의 회전 각도는 두개골의 결과 절반의 대칭을 극대화 각도로 정의됩니다. 대략 이상적인 중간 선은 대량 센터 지점을 통해 선 통과하고 중부 표준시 이미지의 원래 수직 방향에 대해 최적의 회전 천사가 있습니다. </li><li> 이 단계는 P를 감지osterior falx cerebri 및 시상 고랑의 여백에 앞 falx 첨부. 이 단계는 확인 된 대략 이상적인 중간 선을 구체화하기 위해 수행된다. 먼저 대략적인 이상적인 중간 선 및 개관 사이에 두 교차로 지점에 중심이 검색의 사각형을 정의합니다. 다음 경험적 그래서 그들은 아래에 설명했던 것과 같이, 해부학 기능을 감지 할 커버하는 사각형의 크기를 선택합니다. 앞 falx 첨부 파일은 개관과 falx cerebri는 뒤쪽 지역 3 회색 선으로 감지의 능선의 정상 지점으로 검출된다. </li><li> 이 단계는 이상적인 중간 선 위치를 수정 위의 감지 이러한 기능을 사용합니다. calvarum에서 앞 falx 첨부 파일과 뒤쪽 falx cerebri에서 먼 지점의 정상 지점이 지정되면, 세련된 이상적인 중간 선은 두 점을 연결하는 선입니다. </li></ol> 3. 심실 세분화 <ol><li> 먼저 낮은 르를 적용벨 세분화는 각 중부 표준시 슬라이스 4,7에 대한 가우스 혼합 모델 (GMM)를 사용하여. 뼈 / 피, 뇌척수 (CSF), 회색 물질과 흰색 물질 : 중부 표준시 이미지는 조직의 4 종류로 나눌 수 있습니다. 가우스 혼합 모델의 초기화를 들어, 매개 변수는 중부 표준시 이미지의 K-방법을 반복 세분화 결과를 기준으로하여 계산됩니다. 그런 다음 더 나은 중부 표준시 이미지를 표현하기 위해 반복적으로 GMM을 최적화하기 위해 기대 - 극대화 (EM) 메소드를 사용합니다. 하드 분할 결과는 각 픽셀이 다른 지역 유형에 속해있는 회원의 최대 확률에 따라 지역에 중부 표준시 이미지를 분할하여 얻을 수 있습니다. </li><li> GMM의 낮은 수준의 세분화 후, 심실 영역을 인식하기 위해 세분화 결과에 대한 자세한 제약 조건을 적용 할 수 있습니다. 특정 임계 값 위의 크기 만 심실 영역은 유지됩니다. 잘 뇌 경계 상자와 ventricl 집합을 사용하는 것과 심실 지역의 위치에 제약을 적용전자 템플릿. 표준 뇌 MR 영상에서 뇌실 템플릿의 집합을 추출하고 다른 과목과 병적 인 가지 경우 중 변화를 수용하기 위해 형태학의 팽창를 사용하여 확대. </li></ol> 4. 실제 중간 선 추정 <ol><li> MR에서 추출 된 심실 템플릿에있는 기능 포인트를 지정합니다. </li><li> 여러 지역 형태는 세그먼트 심실과 MR 템플릿 사이에 5,8 일치 마십시오. </li><li> 형상 검색 기능을 사용하여 심실 모양의 식별 기능 포인트에 따라 실제 중간 선을 추정. 그런 다음 중간 선을 x 좌표를 정의 할 수있는 기능 포인트의 x-좌표의 의미 왼쪽 평균과 오른쪽의 평균을 사용합니다. </li></ol> 5. 더 많은 기능 Extractions <ol><li> 중부 표준시 이미지에서 얻은 가우스 혼합 모델 (GMM) 분류 결과에 따라 intracranial 출혈 / 출혈 볼륨을 측정합니다. 분할 결과 5월정맥 굴 혈액과 falx cerebri 등의 작은 지역을 clude 있지만, 일반적으로 혈종의 지역에 비해 무시 될 수 있습니다. 다음 각 슬라이스에 대한 혈액으로 분류 픽셀 수를 계산하고이를 요약. 최종 합계는 중부 표준시 시험의 extravasated 혈액 볼륨을 단정 지을. </li><li> 텍스처 기능을 추출합니다. 먼저 회색과 흰색 물질을 캡처 각 중부 표준시 이미지에 여섯 창을 선택하지만 중부 표준시 이미지에 혈액과 심실 구조를 피하고, 그림 6을 참조하십시오. 회색 레벨 실행 길이 9, 히스토그램 분석, 푸리에 분석, 듀얼 나무 복합 웨이블릿 분석 10 : 다음 방법을 사용하여 해당 질감 기능을 압축을 풉니 다. </li><li> 인구 통계 학적 정보와 부상 심각도 점수도 수집됩니다. </li><li> 각 중부 표준시 이미지의 모든 추출 기능은 전체 중부 표준시 시험을 나타 내기 위해 집계됩니다. 특히, 분 (F), 최대는 (F), 중간 (F), (F), 표준은 (F) 알 사이에 계산됩니다 의미특정 중부 표준시 심사에 속하는 리터 선택한 기능은 정중선 변화 나 질감 기능의 기능 ƒ을 지정할 수있다. intracranial 출혈 금액 기능에 대해 위에 나열된 5 연산자 외에, 합이 (F)도 전체 혈액 양을 기록에 추가됩니다. </li></ol> 6. ICP 추정 ICP 추정의 주요 아이디어는 훈련 샘플 세트를 기반으로 모델을 구축 할 기계 학습 기술을 적용하는 것입니다. 그런 다음 만들어진 모델이 남아있는 테스트 샘플에 평가됩니다. 때문에 중부 표준시 스캔 및 인구 통계 학적 정보에서 포함 추출 기능의 높은 차원의, 기능 선택은 비교적 간단하므로 안정적인 모델 관련이없는 기능을 제거하는 것이 중요합니다. 따라서 ICP 견적 / 예상 수행 할 두 가지 단계가 있습니다. 첫째, ICPs을 예측의 정보를있는 상대 기능을 선택합니다. 두 번째 단계는로 지원 벡터 머신 (SVM)를 사용하는 것입니다알고리즘 훈련 모델을 개발하고 평가합니다. 학습 이 기계 학습 알고리즘의 대부분은 매우 잘 발달 도구와 모델을 교육하고 평가하는 매우 강력한 인터페이스를 제공하기 때문에 같은 RapidMiner 11와 같은 소프트웨어는이 작업에 이상적입니다. <ol><li> 두 단계로 기능 선택을 수행합니다. 먼저 상위 50 기능을 선택하려면 첫 번째 단계에서의 정보 이득 비율 기준을 사용합니다. 두 번째 단계에서, 상기 기능 선택을 최적화하기 위해 유전자 알고리즘을 포함하는 SVM을 사용합니다. 다음 단계에서 ICP 예측에 대한 모델을 구축 할 수 선택한 기능의 최종 세트를 사용합니다. </li><li> 기계 학습 기술을 통해 ICP 분류 및 평가를 수행합니다. 교육 및 시험 서비스의 최상위 다이어그램은 그림 8에 RapidMiner에 표시됩니다. 평가를위한 outmost 층으로 10 배 크로스 유효성 검사 방식을 적용합니다. 더 나은 일반화와 모델을 구축하고 t으로 - 피팅 방지하기 위해그는 훈련 데이터, 둥지 각 교육 배 내부 교차 유효성 검사의 또 다른 레이어. 이러한 모듈에 먼저 위에 설명 된 기능 선택 과정을 적용하고 자신의 매개 변수를 선택 모듈 6 분류에 대한 SVM을 사용합니다. </li></ol>

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	<li>Langlois, J. A., Rutland-Brown, W., Thomas, K. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Traumatic brain injury in the united states: emergency department visits, hospitalizations, and deaths. , (2006).</li><li>Moore, E. E., Feliciano, D. V., Mattox, K. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Trauma. , (2003).</li><li>Chen, W., Smith, R., Ji, S. Y., Ward, K. R., Najarian, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Automated+Ventricular+Systems+Segmentation+in+Brain+CT+Images+by+Combining+Low-level+Segmentation+and+High-level+Template+Matching.">Automated Ventricular Systems Segmentation in Brain CT Images by Combining Low-level Segmentation and High-level Template Matching.</a> BMC Medical Informatics and Decision Making. 9, (2009).</li><li>Chen, W., Najarian, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Segmentation+of+Ventricles+in+Brain+CT+Images+Using+Gaussian+Mixture+Model+Method.">Segmentation of Ventricles in Brain CT Images Using Gaussian Mixture Model Method.</a> , 15-20 (2009).</li><li>Chen, W., Ward, K. R., Najarian, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Actual+Midline+Estimation+from+Brain+CT+Scan+Using+Multiple+Regions+Shape+Matching.">Actual Midline Estimation from Brain CT Scan Using Multiple Regions Shape Matching.</a> , 2552-2555 (2010).</li><li>Chen, W., Cockrell, C., Ward, K. R., Najarian, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Intracranial+Pressure+Level+Prediction+in+Traumatic+Brain+Injury+by+Extracting+Features+from+Multiple+Sources+and+Using+Machine+Learning+Methods.">Intracranial Pressure Level Prediction in Traumatic Brain Injury by Extracting Features from Multiple Sources and Using Machine Learning Methods.</a> , 510-515 (2010).</li><li>Greenspan, H., Ruf, A., Goldberger, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Constrained+Gaussian+mixture+model+framework+for+automatic+segmentation+of+MR+brain+images.">Constrained Gaussian mixture model framework for automatic segmentation of MR brain images.</a> IEEE Trans. Med. Imaging. 25 (9), 1233-1245 (2006).</li><li>Belongie, S., Malik, J., Puzicha, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Shape+matching+and+object+recognition+using+shape+contexts.">Shape matching and object recognition using shape contexts.</a> IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 24, 509-522 (2002).</li><li>Weszaka, J. S., Dyer, C. R., Rosenfeld, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+comparative+study+of+texture+measures+for+terrain+classification.">A comparative study of texture measures for terrain classification.</a> IEEE Trans. on Syst., Man, Cyber. , (1976).</li><li>Kingsbury, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Complex+wavelets+for+shift+invariant+analysis+and+filtering+of+signals.">Complex wavelets for shift invariant analysis and filtering of signals.</a> Applied and Computational Harmonic Analysis. 10 (3), 234-253 (2002).</li><li>Mierswa, I., Wurst, M., Klinkenberg, R., Scholz, M., Euler, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=+Yale:+Rapid+prototyping+for+complex+data+mining+tasks."> Yale: Rapid prototyping for complex data mining tasks.</a> , 935-940 (2006).</li></ol>

관심 없음 충돌이 선언 없습니다.

중부 표준시 이미지와 추출 기능에 따라 ICP 수​​준의 예측에 정중선 변화의 추정 : 본 연구에서는 직관적이고 유연한 프레임 워크는 두 도전 문제를 해결하기 위해 제안합니다. 평가 결과는 제안 된 방법의 효과를 보여줍니다. 우리가 아는 한,이 두 문제를 해결에 체계적으로 연구의 첫 번째 시간입니다. 우리는 일반적으로 프레임 워크를 기반으로, 달성 될 수있는 잠재적 인 개선이 있다는 것?...

매년 미국에서 약 1,400,000 외상성 뇌 부상 (외상성 뇌 손상) 관련 긴급 부서 경우가 있으며, 그 중, 사망 1 50000 결과 이상. 외상성 뇌 손상 심한는 일반적으로 hematomas과 붓기 뇌 조직 등의 증상 intracranial 압력 (ICP)의 증가와 함께합니다. 감소 대뇌 관류 압력 및 추가 위험에 부상당한 뇌를 배치 뇌성 혈액의 흐름에 이러한 결과. 심한 ICP 증가는 치명적이 될 수 외상성 뇌 손상 환자에 대한 ICP를 모니터링하는 것은 매우 중요합니다 그래서. 이것은 일반적으로 직접 압력 모니터링, 만 전문 의료 센터에서 수행 할 수 있습니다 환자에 대한 위험 프로 시저에 대한 뇌에 카테터를 내재의 위치가 필요합니다. 절차는 또한 감염 등의 위험을 가지고 있습니다. 그러나, 고가 ICP의 일부 증상은 의료 영상에서 눈에 띄게 할 수 있습니다. 특히, 정중선 변화는 종종 ICP의 증가와 연결되어 있으며 뇌 계산 t에서 캡처 할 수omography (중부 표준시) 이미지. 따라서 이러한 이미지는 두개골 trepanation 전에 사전 심사 단계로 사용할 수있는 고가 ICP의 비 침습적 검출을위한 기회를 제공합니다. 중부 표준시 영상 때문에 높은 속도와 상대적으로 저렴한 비용 (2)의, 여전히 다른 모든 이미징 modalities, 예를 들어 MRI 간의 초기 외상성 뇌 손상 평가를위한 황금 표준입니다. 또한, 중부 표준시 시험은 엄격한 환자 부동가 필요합니다, 그리고 뼈 골절과 hematomas 등의 심각한 이상을 드러내 장점이 있습니다하지 않습니다. 중부 표준시는 일반적으로 현재의 기술을 바탕으로 뇌 부상의 검출에 사용되는 반면, 중간 선 이동이 자동으로 측정되지 않으며 따라서 의사는 육안 검사하여이 중요한 요소를 평가해야합니다. 부정확하거나 일관성 중부 표준시 해석은 종종 인간의 시각 시스템의 특성과 뇌의 복잡한 구조와 연결되어 있습니다. 작은 중간 선에 변화가 어려운 반면, 그들은 P에 뇌 손상의 평가에 대한 내용들을 귀중한 아르환자의 상태까지 부상 초기 단계의 관절은 더 심각됩니다. 스펙트럼의 다른 쪽, 큰 중간 선 이동은 높은 상승 ICP 및 외상성 뇌 손상 더 심각한을 제안합니다. 그러나, 시각적으로 중부 표준시 이미지를 검사하고 양적 ICP의 수준을 예측하는 인간에 대한 매우 어려운 작업입니다. 자동 계산 기술의 발전으로 인해, 이러한 뇌 중부 표준시 이미지의 정중선 변화, 혈종 량 및 질감 등의 중부 표준시 이미지,에서 추출 기능을 정확하게 측정 할 수 있으며, 자동으로 고급 이미지 처리 방법을 사용합니다. 그러나, ICP 및 중간 선 이동뿐만 아니라 출혈의 정도와 같은 다른 기능 사이의 관계는, CT 이미지에서 질감이 탐색되지 않았습니다. 본 논문에서는 계산 프레임 워크는 정중선 변화 측정뿐만 아니라 뇌 중부 표준시 이미지의 다른 생리학 / 해부학 기능을 측정 한 후 ICP 비 intrusively 기법을 학습 기계를 사용하는 정도를 예측하는 제안되었습니다.

automated midline shift and intracranial pressure estimation based on brain ct images

정중선 변화 추정 및 intracranial 압력 (ICP) 사전 심사 시스템 :이 논문에서 우리는 주로 두 가지 구성 요소로 구성된 계산 된 단층 촬영 (중부 표준시) 이미지를 기반으로 자동화 된 시스템을 제시한다. 이상적인 중간 선에의 추정은 두개골과 뇌 CT 촬영의 해부학 적 기능의 대칭에 따라 수행되는 첫 번째 정중선 변화를 측정합니다. 그런 다음, CT 촬영에서 심실의 세분화 수행과 모양 매칭을 통해 실제 중간 선의 식별을위한 가이드로 사용됩니다. 이 과정은 의사에 의해 측정 과정을 모방하고 평가 긍정적 인 결과를 보여 주었다. 두 번째 구성 요소에서 더 많은 기능도 포함됩니다 같은 연령, ICP를 추정하는 부상 심각도 점수와 같은 중부 표준시 스캔 및 기타 기록 기능의 텍스처 정보, 혈액 금액으로, ICP에 관한 압축이 풀립니다. 이러한 지원 등의 기능 선택과 분류 등의 기계 학습 기법,벡터 머신 (SVMs)는 RapidMiner를 사용하여 예측 모델을 구축하는 고용하고 있습니다. 예측의 평가 모델의 잠재적 인 유용성을 보여줍니다. 예상 이상적인 중간 선 이동 및 ICP 수​​준을 예측는 또는 침해 ICP 모니터링에 대한 권장 할 수 있도록, 의사 결정을 내릴 수있는 의사에 대한 빠른 사전 심사 단계로 사용할 수 있습니다.

테스트 중부 표준시 데이터 세트는 기관 검토위원회의 승인 아래 Carolinas 의료 시스템 (CHS)에 의해 제공되었다. 첫번째 병원에 입원했을 때 모든 과목은 심각한 외상성 뇌 손상에 약한 진단했다. 각 환자의 경우 ICP 값을 얻어되기 전에 및 중부 표준시 스캔 후 모두 심실 지역 내에서 ICP 프로브를 사용하여 시간마다 기록되었다. CT 촬영의 시간 내에 모두있는 각 CT 촬영, CT 스캔 시간 평균 ICP의 두 가?...

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Automated Midline Shift and Intracranial Pressure Estimation based on Brain CT Images

자동화 된 중간 선 이동 추정 및 intracranial 압력 (ICP) 외상성 뇌 손상 (외상성 뇌 손상) 환자에 대한 계산 된 단층 촬영 (중부 표준시) 이미지를 기반으로 사전 심사 시스템은 이미지 처리 및 머신 학습 기술을 사용하여 제안합니다.

뇌 중부 표준시 이미지를 기반으로 자동 정중선 변화와 Intracranial 압력 추정

In this paper we present an automated system based mainly on the computed tomography (CT) images consisting of two main components: the midline shift ...

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Research

JoVE Journal

Medicine

42.5K 조회수.  Virginia Commonwealth University. 자동화 된 중간 선 이동 추정 및 intracranial 압력 (ICP) 외상성 뇌 손상 (외상성 뇌 손상) 환자에 대한 계산 된 단층 촬영 (중부 표준시) 이미지를 기반으로 사전 심사 시스템은 이미지 처리 및 머신 학습 기술을 사용하여 제안합니다.

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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.

인간 Midbrain위한 고해상도 기능성 자기 공명 영상 방법

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 ...

연구

신경과학

Lesion Explorer: A Video-guided, Standardized Protocol for Accurate and Reliable MRI-derived Volumetrics in Alzheimer's Disease and Normal Elderly

Obtaining in vivo human brain tissue volumetrics from MRI is often complicated by various technical and biological issues. These challenges are exacerbated when significant brain atrophy and age-related white matter changes (e.g. Leukoaraiosis) are present. Lesion Explorer (LE) is an accurate and reliable neuroimaging pipeline specifically developed to address such issues commonly observed on MRI of Alzheimer's disease and normal elderly. The pipeline is a complex set of semi-automatic procedures which has been previously validated in a series of internal and external reliability tests1,2. However, LE's accuracy and reliability is highly dependent on properly trained manual operators to execute commands, identify distinct anatomical landmarks, and manually edit/verify various computer-generated segmentation outputs.
LE can be divided into 3 main components, each requiring a set of commands and manual operations: 1) Brain-Sizer, 2) SABRE, and 3) Lesion-Seg. Brain-Sizer's manual operations involve editing of the automatic skull-stripped total intracranial vault (TIV) extraction mask, designation of ventricular cerebrospinal fluid (vCSF), and removal of subtentorial structures. The SABRE component requires checking of image alignment along the anterior and posterior commissure (ACPC) plane, and identification of several anatomical landmarks required for regional parcellation. Finally, the Lesion-Seg component involves manual checking of the automatic lesion segmentation of subcortical hyperintensities (SH) for false positive errors.
While on-site training of the LE pipeline is preferable, readily available visual teaching tools with interactive training images are a viable alternative. Developed to ensure a high degree of accuracy and reliability, the following is a step-by-step, video-guided, standardized protocol for LE's manual procedures.

Lesion Explorer (LE) is a semi-automatic, image-processing pipeline developed to obtain regional brain tissue and subcortical hyperintensity lesion volumetrics from structural MRI of Alzheimer's disease and normal elderly. To ensure a high level of accuracy and reliability, the following is a video-guided, standardized protocol for LE's manual procedures.

병변 탐색기를 정확하고 신뢰할 수있는 MRI 유도 알츠하이머 병의 볼륨 측정 및 일반 노인을위한 영상 유도, 표준화 된 프로토콜

Obtaining in vivo human brain tissue volumetrics from MRI is often complicated by various technical and biological issues. These challenges are ...

의학

Brain Infarct Segmentation and Registration on MRI or CT for Lesion-symptom Mapping

In lesion-symptom mapping (LSM), brain function is inferred by relating the location of acquired brain lesions to behavioral or cognitive symptoms in a group of patients. With recent advances in brain imaging and image processing, LSM has become a popular tool in cognitive neuroscience. LSM can provide fundamental insights into the functional architecture of the human brain for a variety of cognitive and non-cognitive functions. A crucial step in performing LSM studies is the segmentation of lesions on brains scans of a large group of patients and registration of each scan to a common stereotaxic space (also called standard space or a standardized brain template). Described here is an open-access, standardized method for infarct segmentation and registration for the purpose of LSM, as well as a detailed and hands-on walkthrough based on exemplary cases. A comprehensive tutorial for the manual segmentation of brain infarcts on CT scans and DWI or FLAIR MRI sequences is provided, including criteria for infarct identification and pitfalls for different scan types. The registration software provides multiple registration schemes that can be used for processing of CT and MRI data with heterogeneous acquisition parameters. A tutorial on using this registration software and performing visual quality checks and manual corrections (which are needed in some cases) is provided. This approach provides researchers with a framework for the entire process of brain image processing required to perform an LSM study, from gathering of the data to final quality checks of the results.

Provided here is a practical tutorial for an open-access, standardized image processing pipeline for the purpose of lesion-symptom mapping. A step-by-step walkthrough is provided for each processing step, from manual infarct segmentation on CT/MRI to subsequent registration to standard space, along with practical recommendations and illustrations with exemplary cases.

병변 증상 매핑을 위한 MRI 또는 CT에 대한 뇌 경색 세분화 및 등록

In lesion-symptom mapping (LSM), brain function is inferred by relating the location of acquired brain lesions to behavioral or cognitive symptoms in a ...

행동분석학

A Pipeline for 3D Multimodality Image Integration and Computer-assisted Planning in Epilepsy Surgery

Epilepsy surgery is challenging and the use of 3D multimodality image integration (3DMMI) to aid presurgical planning is well-established. Multimodality image integration can be technically demanding, and is underutilised in clinical practice. We have developed a single software platform for image integration, 3D visualization and surgical planning. Here, our pipeline is described in step-by-step fashion, starting with image acquisition, proceeding through image co-registration, manual segmentation, brain and vessel extraction, 3D visualization and manual planning of stereoEEG (SEEG) implantations. With dissemination of the software this pipeline can be reproduced in other centres, allowing other groups to benefit from 3DMMI. We also describe the use of an automated, multi-trajectory planner to generate stereoEEG implantation plans. Preliminary studies suggest this is a rapid, safe and efficacious adjunct for planning SEEG implantations. Finally, a simple solution for the export of plans and models to commercial neuronavigation systems for implementation of plans in the operating theater is described. This software is a valuable tool that can support clinical decision making throughout the epilepsy surgery pathway.

We describe the steps to use our custom designed software for image integration, visualization and planning in epilepsy surgery.

간질 수술에 3D Multimodality 이미지 통합 및 컴퓨터 지원 계​​획에 대한 파이프 라인

Epilepsy surgery is challenging and the use of 3D multimodality image integration (3DMMI) to aid presurgical planning is well-established. Multimodality ...

Four-Dimensional CT Analysis Using Sequential 3D-3D Registration

Four-dimensional computed tomography (4DCT) provides a series of volume data and visualizes joint motions. However, numerical analysis of 4DCT data remains difficult because segmentation in all volumetric frames is time-consuming. We aimed to analyze joint kinematics using a sequential 3D-3D registration technique to provide the kinematics of the moving bone with respect to the fixed bone semiautomatically using 4DCT DICOM data and existing software. Surface data of the source bones are reconstructed from 3DCT. The trimmed surface data are respectively matched with surface data from the first frame in 4DCT. These trimmed surfaces are sequentially matched until the last frame. These processes provide positional information for target bones in all frames of the 4DCT. Once the coordinate systems of the target bones are decided, translation and rotation angles between any two bones can be calculated. This 4DCT analysis offers advantages in kinematic analyses of complex structures such as carpal or tarsal bones. However, fast or large-scale motions cannot be traced because of motion artifacts.

We analyzed joint kinematics from four-dimensional computed tomography data. The sequential 3D-3D registration method semiautomatically provides the kinematics of the moving bone with respect to the subject bone from four-dimensional computed tomography data.

순차적 3D-3D 등록을 이용한 4차원 CT 분석

Four-dimensional computed tomography (4DCT) provides a series of volume data and visualizes joint motions. However, numerical analysis of 4DCT data ...

생체공학

A Detailed Protocol for Physiological Parameters Acquisition and Analysis in Neurosurgical Critical Patients

Intracranial pressure (ICP) monitoring is now widely used in neurosurgical critical patients. Besides mean ICP value, the ICP derived parameters such as ICP waveform, amplitude of pulse (AMP), the correlation of ICP amplitude and ICP mean (RAP), pressure reactivity index (PRx), ICP and arterial blood pressure (ABP) wave amplitude correlation (IAAC), and so on, can reflect intracranial status, predict prognosis, and can also be used as guidance of proper treatment. However, most of the clinicians focus only on the mean ICP value while ignoring these parameters because of the limitations of the current devices. We have recently developed a multimodality monitoring system to address these drawbacks. This portable, user-friendly system will use a data collecting and storing device to continuously acquire patients&#39; physiological parameters first, i.e., ABP, ICP, and oxygen saturation, and then analyze these physiological parameters. We hope that the multimodality monitoring system will be accepted as a key measure to monitor physiological parameters, to analyze the current clinical status, and to predict the prognosis of the neurosurgical critical patients.

Recently, we have developed a portable multimodality monitoring system for the monitoring of various physiological parameters in neurosurgical critical patients. Detailed protocols on how to use this multimodality monitoring system are presented here.

생리 적인 매개 변수에 대 한 자세한 프로토콜 수집 및 신경외과 중요 한 환자 분석

Intracranial pressure (ICP) monitoring is now widely used in neurosurgical critical patients. Besides mean ICP value, the ICP derived parameters such as ...

Automated Segmentation of Cortical Grey Matter from T1-Weighted MRI Images

Within neuroimaging research, a number of recent studies have discussed the impact of between-study differences in volumetric findings that are thought to result from the use of different segmentation tools to generate brain volumes. Here, processing pipelines for seven automated tools that can be used to segment grey matter within the brain are presented. The protocol provides an initial step for researchers aiming to find the most accurate method for generating grey matter volumes from T1-weighted MRI scans. Steps to undertake detailed visual quality control are also included in the manuscript. This protocol covers a range of potential segmentation tools and encourages users to compare the performance of these tools within a subset of their data before selecting one to apply to a full cohort. Furthermore, the protocol may be further generalized to the segmentation of other brain regions.

This protocol describes the process of applying seven different automated segmentation tools to structural T1-weighted MRI scans to delineate grey matter regions that can be used for the quantification of grey matter volume.

T1-가중치 MRI 이미지에서 외피 회색 물질의 자동된 분할

Within neuroimaging research, a number of recent studies have discussed the impact of between-study differences in volumetric findings that are thought to ...

A Bedside, Single Burr Hole Approach to Multimodality Monitoring in Severe Brain Injury

Intracranial pressure (ICP) monitoring is a cornerstone of the intensive care management of patients with severe acute brain injuries, including traumatic brain injury. While elevations in ICP are common, data regarding the measurement and treatment of these ICP elevations are conflicting. There is increasing recognition that changes in the balance between supply and demand of brain tissue are critically important and therefore the measurement of multiple modalities is required. Approaches are not standard, and therefore this article provides a description of a bedside, single burr hole approach to multimodality monitoring that allows the passage of probes designed to measure not only ICP but brain tissue oxygen, blood flow, and intracranial electroencephalography. Patient selection criteria, operative procedures, and practical considerations for securing probes during critical care are described. This method is readily performed, safe, secure, and flexible for the adoption of a variety of multimodality monitoring approaches aimed at detecting or preventing secondary brain injuries.

A method of recording multimodality monitoring signals in patients with severe brain injuries using a bedside, single burr hole technique is described.

머리 맡, 단일 버 구멍 접근 Multimodality 심각한 뇌 손상에서 모니터링

Intracranial pressure (ICP) monitoring is a cornerstone of the intensive care management of patients with severe acute brain injuries, including traumatic ...

Multicolor 3D Printing of Complex Intracranial Tumors in Neurosurgery

Three-dimensional (3D) printing technologies offer the possibility of visualizing patient-specific pathologies in a physical model of correct dimensions. The model can be used for planning and simulating critical steps of a surgical approach. Therefore, it is important that anatomical structures such as blood vessels inside a tumor can be printed to be colored not only on their surface, but throughout their whole volume. During simulation this allows for the removal of certain parts (e.g., with a high-speed drill) and revealing internally located structures of a different color. Thus, diagnostic information from various imaging modalities (e.g., CT, MRI) can be combined in a single compact and tangible object.
However, preparation and printing of such a fully colored anatomical model remains a difficult task. Therefore, a step-by-step guide is provided, demonstrating the fusion of different cross-sectional imaging data sets, segmentation of anatomical structures, and creation of a virtual model. In a second step the virtual model is printed with volumetrically colored anatomical structures using a plaster-based color 3D binder jetting technique. This method allows highly accurate reproduction of patient-specific anatomy as shown in a series of 3D-printed petrous apex chondrosarcomas. Furthermore, the models created can be cut and drilled, revealing internal structures that allow for simulation of surgical procedures.

The protocol describes the fabrication of fully colored three-dimensional prints of patient-specific, anatomical skull models to be used for surgical simulation. The crucial steps of combining different imaging modalities, image segmentation, three-dimensional model extraction, and production of the prints are explained.

신경 외과에서 복잡한 두개내 종양의 다색 3D 프린팅

Three-dimensional (3D) printing technologies offer the possibility of visualizing patient-specific pathologies in a physical model of correct dimensions. ...

뇌 질환의 신경영상 분석 강화

Manual Segmentation of the Human Choroid Plexus Using Brain MRI

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

저자 스포트라이트: Bridging Gaps in Anatomy and Establishing a Foundation for Algorithmic Studies (해부학의 격차 해소 및 알고리즘 연구의 기초 구축) 

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

뇌 MRI를 사용한 인간 맥락총의 수동 분할

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

뇌 중부 표준시 이미지를 기반으로 자동 정중선 변화와 Intracranial 압력 추정

요약

더 많은 비디오 탐색

인간 Midbrain위한 고해상도 기능성 자기 공명 영상 방법

병변 탐색기를 정확하고 신뢰할 수있는 MRI 유도 알츠하이머 병의 볼륨 측정 및 일반 노인을위한 영상 유도, 표준화 된 프로토콜

병변 증상 매핑을 위한 MRI 또는 CT에 대한 뇌 경색 세분화 및 등록

간질 수술에 3D Multimodality 이미지 통합 및 컴퓨터 지원 계획에 대한 파이프 라인

순차적 3D-3D 등록을 이용한 4차원 CT 분석

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신경 외과에서 복잡한 두개내 종양의 다색 3D 프린팅

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