저자는, CAMH 재단의 지원을 인정 마이클과 소냐 Koerner에, Kimel 가족, 그리고 폴 E. 핑클 새로운 탐정 촉매 상에 감사하고 싶습니다. 이 프로젝트는 퐁 드 Recherches 상테 퀘벡, 건강 연구의 캐나다 연구소 (CIHR), 자연 과학 및 캐나다, 웨스턴 뇌 연구소, 캐나다 알츠하이머 협회의 공학 연구 협의회, 그리고 마이클 J. 폭스 재단의 지원을 받았다 파킨슨 연구 (MMC),뿐만 아니라 CIHR, 온타리오 정신 건강 재단, NARSAD 및 정신 건강의 국립 연구소 (R01MH099167) (ANV)를 참조하십시오. 저자는 또한 이미지를 획득 지원 Anusha Ravichandran에게 감사의 말씀을 전합니다.

연구 참가자 신경 및 신경 정신 질환 및 심한 머리 외상의 경우 무료로 하였다 (나이 29-57, 평균 37. 3 층, 2M)이 원고의 프로토콜은 건강한 지원자에서 수집 한 오 대표 고해상도 이미지를 위해 개발되었다. 모든 과목은 중독과 정신 건강을위한 센터 (CAMH)에서 모집했다. 이 연구는 CAMH 연구 윤리위원회의 승인을하고, 헬싱키 선언과 조화를 실시했다. 서면 제공하는 모든 과목, 데이터 수집 및 공유에 대한 동의를 알렸다. 이러한 이미지를 수집하는 데 사용 취득 순서에 대한 자세한 내용은, 윈터 등. 2013 년과 공원 등., 다섯 과목에 대한 2014 년 26,34 이미지 품질 검사 및 유지했다 참조하십시오. 해마는 이러한 이미지에서 118 관상 조각의 평균을 스팬. 1. 소프트웨어 셋업 <ol><li> 열기 디스플레이 : </str디스플레이 image_name.mnc -label label_name.mnc&gt; 옹 터미널에서 다음 명령을 사용하여. 창을보기 3D 시각화 창, 3 방향 이미지 및 탐색 창 :이 프로그램은 3 창을 엽니 다. 단말기는 또한 프로그램을 실행하는데 사용된다. 세그먼테이션은 coronally 수행되는 바와 같이, 관상 확대보기. 해마에 확대합니다. 탐색 창에서 F (분단)을 선택합니다. F (0.1 XY 반경)을 선택합니다. 사용자가 &quot;XY 브러시 크기를 입력 :&quot;하는 단말기 창에 메시지가 표시됩니다. 0.1로 설정합니다. 이렇게하면 붓의 크기를 설정합니다. 이제 사용자는 MR 화상 상 해마 드로잉 시작할 수있다. </li></ol> 2. 전체 해마 수동 분할 <ol><li> 설정 : T1 강조 영상을 사용, 해마의 앞쪽에 가장 관상 슬라이스로 이동. 앞쪽 방향으로 슬라이스를 진행하려면 &#39;+&#39;키를 사용하여; 후방 방향으로 이동 키 &#39;-&#39;를 사용합니다. </li><li><stronG&gt; 슬라이스 : 전방 - 대부분의 슬라이스 : 마우스의 오른쪽 클릭을 사용하여, 그것은 주변의 측두엽 백질을 충족하는 해마 회색 물질의 가장 바깥 테두리를 그리고 alveus의 강도 높은 흰색 물질을 사용 해마는 편도 12, 22을 충족하는 우수한 국경을 지원합니다. 국경 안쪽 라벨에 기입 탐색 창의 분할 메뉴에서 E (라벨 입력) 키를 사용합니다. 앞쪽 해마 머리 전체에 해당 국경을 계속 적용. </li><li> 슬라이스 B : 해마 헤드 1 (그림 1B) : <ol><li> 우수, 열등, 측면, 내측 테두리 : 단계 2.2에 설명 된대로 가이드로 측두엽과 alveus의 백질을 사용하여 테두리를 그릴 계속합니다. </li><li> Supero - 중간 국경이 들어, 축보기를 사용, 측면 해마 (29)의 앞쪽 가장자리에서 수평선을 그리고 해마 등이 줄 아래에 아무것도를 포함한다.참고 : supero - 내측 테두리 해마의 회색 물질이 편도의 회색 물질과 혼합이 조각, 더 모호해진다. </li></ol></li><li> 슬라이스 C : 해마 헤드 2 Dentations과 : 주제에 따라, 해마의 dentations 3-4 조각을 볼 수있다 (일반적으로, 그들은 T2 강조 T1 강조 영상 대에서 더 볼 수 있습니다). 이 조각에서, 국경 분할 12, 22을 안내하는 alveus과 측두엽의 백질을 계속 사용합니다. 자세한 사항은 단계를 수행 2.5.1-2.5.2. </li><li> 슬라이스 D : 해마 헤드 (3) : <ol><li> 우수, 열등, 측면, 내측 테두리 :에, dentations의 곡선 다음, 측두엽, 뇌실, 우수한 국경의 열등한 뿔의 측면 경계의 백질에서 해마의 하부 경계를 그립니다 alveus / fimbria의 백질 및 hypointense의 레지오의 내측 경계주변 탱크 (12, 22)의 N. </li><li> Supero - 중간 및 infero - 내측 테두리 : 단계 2.3.2에 설명 된대로 supero - 내측 경계를 정의하기 위해 계속합니다. 해마는 약간 얇아 및 entorhinal 피질 (12, 22)의 약간 hyperintense 회색 물질로 확장 내측 테두리의 열등한 부분을 그립니다. </li></ol></li><li> 슬라이스 E : Uncus와 해마 헤드 4 : 2.5.1-2.5.2 단계에 설명, 열등한 측면, 우수한 테두리를 그릴 계속합니다. 해마에 (해마의 본체에 메달을 위치하고 있으며 저 강도 CSF에 둘러싸여) uncus가 12,2 2 세그멘테이션 포함합니다. </li><li> 슬라이스 F : 해마 바디 : 2.5.1-2.5.2 단계에 설명, 열등한 측면, 중간, 우수한 테두리를 그릴 계속합니다. 해마는이 entorhinal 피질 / 파라 - 해마 이랑 (12, 22)에 전환으로 얇아 시점에서 infero - 내측 테두리를 그립니다.분할의 흔적 해마 고랑의 낮은 강도 CSF를 포함하지 마십시오. </li><li> 슬라이스 G : 해마 꼬리 1 : 원개의 CRU는 처음 볼 때 해마 꼬리 형 슬라이스를 분할 시작합니다. 더 전방 슬라이스 (12, 22)에서 해마 꼬리에 fascicular 이랑의 모양을 외삽하여 분할에서 fascicular 이랑 (해마 꼬리 부분에있는 해마와 혼합 회색 물질 구조)를 제외합니다. 이 추정은 두 개의 구조를 정확하게 구별 할 수없는 후 2 ~ 3 조각 만 가능하다; 이 시점에서, 해마 등이 지역에 눈에 보이는 회색 물질을 취급합니다. </li><li> 슬라이스 H : 해마 꼬리 2 : 세그먼트 주변의 강도 높은 백질의 후방 해마 꼬리의 낮은 강도의 회백질. </li><li> 슬라이스 I : 후방 - 대부분의 조각 : 세그먼트 해마 회색 물질의 작은 나머지 영역에서측두엽의 주위 백질. </li></ol> 3. 해마 식별 기호 수동 분할 <ol><li> 설정 : T2 강조 영상을 사용하여, (단계 2.1에서와 같이) 해마의 앞쪽에 가장 관상 슬라이스로 이동. 붓의 색상을 변경하려면 선택 D (세트 탐색 창에서 분단 메뉴에서 :)하는 Lbl 페인트. &quot;현재 페인트 레이블을 입력 :&quot;명령 단말기는 메시지가 표시됩니다. 각 숫자가 다른 레이블의 색에 해당하는 1에서 255 사이의 숫자를 입력합니다. </li><li> 슬라이스 : 전방 - 대부분의 슬라이스 : 서브 필드 부문은 전방 가장 슬라이스에서 아직 볼 수 있습니다 때문에,에 (반드시 추기경 축 중 하나에 평행하지 않은) 가장 긴 볼 축을 따라 가시 해마 회색 물질을 분할하는 선을 그립니다 두 개의 동일한 섹션은 실제 해부학 12, 22에 근접합니다. CA1 이러한 두 부분의 우수하고 choosi에 의해 subiculum으로 열등한 부분 레이블각 서브 필드 23,35에 대해 서로 다른 색깔의 레이블을 겨. </li><li> 슬라이스 B : 해마 헤드 (1) : SR / SL / SM 13,37로서 해마 형성의 중간에 저 강도 영역을 라벨. 해마의 하부 가장자리를 따라 굴곡이 분명해진다 때, CA1 12, 22에서 subiculum을 분리 측면 테두리로이 랜드 마크를 사용합니다. supero - 중간 팁 (37)에 CA1-subiculum 국경을 그립니다 해마의 긴 축을 따라 계속. </li><li> 슬라이스 C : Dentations와 해마 헤드 2 : <ol><li> SR / SL / SM, CA4 / DG 및 subiculum : SR / SL / SM, CA4 / DG, 그리고 슬라이스 D에 기재 한 바와 같이 subiculum (단계 3.5.1) 레이블. </li><li> CA2 / CA3 및 CA1 : SR / SL / SM 12, 22의 가장 supero - 측면 가장자리에서 supero-측 방향으로 연장되는 45 ° 각도 라인으로 CA1과 CA2 / CA3의 경계를 정의합니다. denta 사이의 골에 우수한 가장자리를 따라 내측 CA2 / CA3 확장TIONS 12, 22. CA1 12, 22로 우수한 가장자리의 나머지 레이블. </li></ol></li><li> 슬라이스 D : 해마 헤드 (3) <ol><li> SR / SL / SM, CA4 / DG 및 subiculum : CA1 (37)의 곡선을 따라 할, 먼저 어두운 SR / SL / SM 밴드 레이블. SR / CA4 / DG 12,22,23,35,37 등의 SL / SM의 내부의 강도 높은 회색 물질 레이블. 이 그림 (c)에서와 같이, 연속 지역되지 않을 수 있습니다. 열등한 해마 (12, 22)에 굽힘을 사용하여 subiculum-CA1의 경계를 정의하는 계속합니다. </li><li> CA2 / CA3 및 CA1은 : 단계 3.4.2에서와 CA1과 CA2 / CA3의 경계를 정의하기 위해 계속합니다. 해마 (12, 22)의 우수한 가장자리를 따라 내측 반 CA2 / CA3를 확장하고 CA1 12, 22로 우수한 가장자리의 나머지 절반 레이블을 붙입니다. </li><li> Supero - 중간 해마 머리 :이 조각에서 반으로 수직 supero - 중간 해마의 머리를 나눕니다. SR / SL / SM (12) 내측 반 레이블. 측면을 나눈다절반의 절반 다시,이 때 수평. CA4 / DG와 우수한 부분과 CA2 / CA3 12 열등한 부분을 레이블. </li></ol></li><li> 슬라이스 E : Uncus와 해마 헤드 (4) <ol><li> 측면 해마 머리 (subiculum)는 이러한 조각의 측면 부분에, / DG 12, 22 CA4의 가장 안쪽 가장자리에서 하부 방향으로 연장되는 수직 라인으로 subiculum-CA1의 경계를 정의합니다. </li><li> 횡 해마 헤드 (CA1, CA2 / CA3, CA4 / DG, SR / SL / SM.) : 단계 3.4.2에서와 동일한 방법으로 CA1-CA2 / CA3 경계를 정의한다. 캘리포니아 지역의 곡선 다음과 같은 낮은 강도 영역으로 SR / SL / SM 레이블을 계속합니다. 단계 3.5.1에​​서와 같이, SR / SL / SM 내부 센터 캐비티로 CA4 / DG 레이블. </li><li> UNCAL 해마 머리 (SR의 / 에스엘 / SM은) : 해마 몸에 해마 헤드 전환으로 약 10 조각의 해마의 uncus 레이블. uncus에서 (SR / SL / SM로서 중심에 저 강도 영역을 레이블링이보기 어려운 경우 uncus의 중심) (12)까지의 폭 복셀 2-3 라인을 분할함으로써 해부학 근사. </li><li> UNCAL 해마 머리 (CA2 / CA3, CA4 / DG는) : uncus의 infero - 측면 / supero - 중간 축을 따라 SR / SL / SM 섹션의 우수한 가장자리에 선을 그립니다. CA2 / CA3 (12)이 선 위에 모든 회색 물질 레이블. CA4 / DG 12 (SR / SL / SM의 양쪽에)이 줄 아래에있는 레이블이없는 회색 물질 레이블. </li></ol></li><li> 슬라이스 F : 해마 바디 : 단계 3.6.1-3.6.2에 설명 된 테두리를 적용 할 계속합니다. </li><li> 슬라이스 G : 해마 꼬리 1 : 단계 3.6.1-3.6.2에 기술 된 규칙을 계속 적용. subiculum-CA1 테두리 CA4 / DG (12, 22)의 내측 가장자리에서 infero-내측 방향으로 연장되는 45 ° 각도 라인이된다. </li><li> 슬라이스 H : 해마 꼬리 2 : fascicular 이랑은 더 이상 해마 상자 형성 구별 할 수 없습니다되면n은, CA1,이 같은 SR / SL의 내부 낮은 강도 영역으로 전체 외부 층 레이블 / (이전의 조각에서와 같이) SM 및 CA4 / DG 12, 22로 중간에 남아있는 회색 문제. </li><li> 슬라이스 I : 후방 가장 슬라이스 : 어둠 SR / SL되면 / SM은 CA1 12, 22로 전체 구조 레이블, 해마 형성의 중심에 더 이상 표시되지 않습니다. </li></ol> 4. 프로토콜의 신뢰성 <ol><li> 원래의 분할을 수행 약 한 달 기다린 후 오른쪽 또는 각 과목의 왼쪽 해마를 Resegment. 세그먼트로서 가능한 한 일관성 프로토콜 규칙을 따르려고 해마의 전체 전후방 길이를 따라 모든 서브 필드. </li><li> 원본과 resegmented 볼륨 사이의 주사위의 카파를 계산 : <img alt="식 (1)" src="/files/ftp_upload/51861/51861eq1.jpg" /> K = 주사위의 카파와 A와 B는 라벨 볼륨있는 곳. </li></ol>

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	<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.

자기 공명 영상에서 해마 서브 필드 조각은 문헌에 잘 표현된다. 그러나, 기존의 프로토콜이 해마 20,23,33,35의 일부를 제외, 고정 된 이미지 (37)에만 적용, 또는 이미지 수집 35, 37에 대한 매우 높은 필드 스캐너가 필요합니다. 이 원고는 해마의 5 대 구획 (CA1, CA2 / CA3, CA4 / 치아 이랑 (dentate gyrus), SR / SL / SM, 및 subiculum)을 포함하고 구조의 전체 전후방 길이에 걸쳐 분할 프로토?...

해마는 일시적인 메모리 공간 탐색 및 다른인지 기능과 관련된 10,31 널리 연구 측두엽 구조이다. 알츠하이머 병, 정신 분열증 및 양극성 장애와 같은 신경 퇴행성 질환 및 신경 정신 질환에서의 역할은 4,5,18,24,30 잘 설명되어 있습니다. 이 원고의 목표는 3T에서 취득 고해상도 자기 공명 (MR) 화상에 인간 해마의 서브 필드에 대해 이전에 34 출판 수동 분할 프로토콜에 부가적인 세부 사항을 제공하는 것이다. 또한,이 원고를 함께 제공되는 비디오 구성 요소는 자신의 데이터 세트에 대한 프로토콜을 구현하고자하는 연구자들에게 추가 지원을 제공 할 것입니다. 해마가에서 조직 학적으로 제조 된 사후 관찰 cytoarchitectonic 차이를 기반으로 서브 필드로 나눌 수는 12, 22을 표본. 이러한 사후 표본 GROU를 정의차 식별 및 해마 서브 필드의 연구에 대한 진실; 이러한 성격의 제제는 염색 기술과 장비를 전문이 필요하며, 특히 질병 개체군에서, 고정 된 조직의 가용성에 의해 제한되어 있지만. 생체 내 이미징 피사체의보다 큰 풀의 이점을 갖고, 또한 follow-위한 기회를 제공 연구 및 인구에서 관찰 변화입니다. 이 T2 강조 생체 MR 이미지에서 그 신호 세기를 도시 하였지만 세포 밀도가 13, 그것이 전적으로 MR 신호 세기를 이용하여 서브 필드 사이에 확실한 경계를 식별하기 위해 여전히 어렵다 반영한다. 이와 같이, MR 영상에 조직학 레벨 세부 사항을 특정하기위한 다른 접근 방법이 개발되어왔다. 일부 그룹은 해마 서브 필드 neuroanat을 지역화하는 재구성과 조직 학적 데이터 세트를 디지털화하고 이미지 등록 기술과 함께이 복원을 사용하기위한 노력을 만들었습니다생체 MR 1,2,8,9,14,15,17,32에 OMY. 이 직접 자기 공명 영상 상 조직 학적 지상 진실의 버전을 매핑하기위한 효과적인 방법이지만,이 자연의 복원을 완료하기 어렵다. 이와 같은 프로젝트는 그대로 내측 측두엽 표본, 조직 학적 기법, 조직 학적 처리 중 데이터 손실, 고정 및 생체 뇌 사이의 기본적인 형태 학적 불일치의 가용성에 의해 제한됩니다. 다른 그룹은 생체 내에서 획득하기위한 노력의 일환으로 높은 필드 스캐너 (7T 또는 9.4T)를 사용하고 또는 전 충분히 작은 (0.20-0.35 mm의 등방성) 복셀 크기의 생체 내 이미지가 공간적으로 사용되는 이미지의 명암 차이를 지역화 시각화 서브 필드 35, 37 사이의 경계를 추론. 심지어 7T-9.4T에서와 같은 작은 복셀 크기, 해마 서브 필드의 cytoarchitectonic 특성은 볼 수 없습니다. 이와 같이, 수동 분할 프로토콜이 개발되어왔다자기 공명 영상에 알려진 조직 학적 경계를 pproximate. 이러한 프로토콜은 로컬 이미지 콘트라스트의 차이를 해석하고 표시 구조물에 대하여 (예를 들면 직선 및 각도 등) 기하학 규칙을 정의하여 서브 필드의 경계를 결정한다. 높은 전계 강도에서 촬영 한 이미지는 해마 서브 필드에 대한 자세한 통찰력을 제공 할 수 있지만 7T와 9.4T 프로토콜이 현재 적용 가능성을 제한하므로, 높은 필드 스캐너, 아직 임상 또는 연구 설정에서 일반적으로하지 않습니다. 비슷한 프로토콜은 3T와 4T 스캐너 11,20,21,23,24,25,28,33에서 수집 된 이미지 개발되었다. 이러한 프로토콜의 대부분은 관상면의 서브 1mm 복셀 복셀 차원 화상에 기초하지만, 큰 조각의 두께 (mm 0.8에서 3 사이) 11,20,21,23,25,28,33 또는 큰 슬라이스 간 거리를 갖는다 각 서브 필드의 양의 추정에서 상당한 바이어스 측정 결과 둘 20,28. 또한, 기존의 프로토콜 3T 많은해마의 머리 또는 꼬리 20,23,25,33의 전부 또는 일부에 서브 필드를 제외하거나 중요한 하부 구조 (즉, CA2 / CA3와 DG를 결합하거나 지층 radiatum / lacunosum / moleculare의 포함되지 않습니다 자세한 세분화를 제공하지 않습니다 CA) 11,20,21,23,24,25,28,33. 신뢰성 및 임상 연구에서 일반적으로 사용되는 설정에 근거 스캐너 해마의 헤드, 바디, 테일 걸쳐 관련 서브 필드를 식별 할 수있는 프로토콜의 상세한 설명을위한 필드에서 필요하다. 노력은 실험실의 해마 서브 필드 분할 프로세스를 조화 해마 서브 필드 그룹 (www.hippocampalsubfields.com)에 의해 현재 진행되고, 전체 해마 분할 6에 대한 기존 조화 노력, 21 기존의 프로토콜을 비교하는 최초의 종이와 유사한 최근 38 출판 되었음 . 이 그룹의 작업은 더 최적의 분할 proce을 해명한다절차들. 이 원고는 안정적으로 고해상도 3T 자기 공명 영상에 윈터와 동료 (34)에 의해 이전에 설명 해마 서브 필드 분할 프로토콜을 구현하기위한 세부 작성 및 비디오 지침을 제공합니다. 이 프로토콜은 전체 해마에 대한 건강한 다섯 이미지와 다섯 해마 서브 필드 (CA1, CA2 / CA3, CA4 / 치아 이랑 (dentate gyrus), 지층 radiatum / lacunosum / moleculare 및 subiculum)에 구현되었습니다. 이 분할 된 이미지는 공공 온라인 (cobralab.ca/atlases/Hippocampus)을 사용할 수 있습니다. 프로토콜과 분할 된 이미지는 자기 공명 영상에서 상세한 해마의 신경 해부학을 공부하고자하는 그룹에 도움이 될 것입니다.

<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

인간 해마가 넓게 메모리 정상적인 뇌 기능 및 다른 신경 정신 질환에서의 역할과 관련하여 연구되었다 심하게 검토되고있다. 많은 영상 검사는 단일의 일체형 구조로서 신경 해부학 해마 치료 동안, 복잡한 3 차원 형상을 여러 서브 필드로 이루어지는 사실이다. 따라서, 이러한 서브 필드는 특수한 기능을 수행하고 차분 다른 질환 상태의 과정을 통해 영향을받는 것으로 알려져있다. 자기 공명 (MR) 촬상은 해마와 그 서브 필드의 형태를 심문하는 강력한 도구로 사용될 수있다. 많은 그룹이 서브 이미지 고급 이미징 소프트웨어 및 하드웨어 (&gt; 3T)를 사용한다; 그러나 이러한 종류의 기술은 대부분의 연구 및 임상 이미징 센터에서 쉽게 사용하지 못할 수 있습니다. 이러한 요구를 해결하기 위해,이 원고는 전체 전후방 길이를 분할에 대한 자세한 단계별 프로토콜을 제공cornu ammonis (CA) 1, CA2 / CA3, CA4 / 치아 이랑 (dentate gyrus) (DG), 지층 radiatum / lacunosum / moleculare (SR / SL / SM) 및 subiculum : 해마와 그 서브 필드. 이 프로토콜은 다섯 명 (; 나이 29-57, 평균 37. 3 층, 2M)에 적용되었습니다. 프로토콜의 신뢰성은 주사위의 카파 메트릭을 사용하여 중복을 오른쪽 또는 각 과목의 왼쪽 해마를 resegmenting 및 컴퓨팅에 의해 평가된다. 다섯 과목에 걸쳐 주사위의 카파 (범위)를 평균 있습니다 전체 해마, 0.91 (0.90-0.92); (CA1), 0.78 (0.77-0.79); CA2 / CA3, 0.64 (0.56-0.73); CA4 / 치아 이랑 (dentate gyrus), 0.83 (0.81-0.85); 지층 radiatum / lacunosum / moleculare, 0.71 (0.68-0.73); 0.75 (0.72-0.78)를 subiculum. 여기에 제시된 분할 프로토콜은 일반적으로 사용하는 MR 도구를 사용하여 생체 내에서 해마와 해마 서브 필드를 연구하는 신뢰할 수있는 방법으로 다른 실험실을 제공합니다.

. 프로토콜 신뢰성 시험의 결과를 표 2에 요약되어 전체 양측 해마를 들어, 공간적 중복을 의미 주사위의 카파 측정하면 0.91이며, 0.90 내지 - 0.92. 식별 기호 카파 값은 0.64 (CA2 / CA3)에서 0.83 (CA4 / 치아 이랑 (dentate gyrus))에 이르기까지 다양합니다. 모든 서브 필드 전체 해마에 대한 평균 볼륨은 표 3에보고됩니다. 전체 해마 범위에 대한 볼륨 2456.72-3325.02 MM 3에서. CA1는...

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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.

높은 해상도<em&gt; 생체</em&gt; 3T 자기 공명 영상을 이용하여 인간의 해마 서브 필드에 대한 수동 분할 프로토콜

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 조회수.  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. 

비디오: 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.

라이브의 자기 공명 분광학 Drosophila melanogaster 매직 앵글 스피닝를 사용하여

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

연구

신경과학

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.

여러 마우스 Neuroanatomical 자기 공명 영상

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.

세미 두께 뇌 조각의 고해상도 형광 이미징에 대한 빠른 접근

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.

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 ...

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.

내측 측두엽 구조의 수동 분할을위한 포괄적 인 프로토콜

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).

조직 추출물의 고해상도 핵 자기 공명 분광법에 의한 쥐 뇌의 대사 체 분석

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.

인간 Subcortex의 고해상도 구조 자기 공명 영상<I&gt; 생체</I&gt; 및 사후

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.

영구적인 뇌 허 혈에서 뇌졸중 발병 시간 추정에 대 한 자기 공명 화상 진 찰 프로토콜

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.

구조적 자기 공명 영상을 사용하여 인간의 소뇌 회색 물질 Morphometry를 검사하기위한 표준화 된 파이프 라인

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 ...

실제 시나리오에서 인간의 시각, 인지 및 상호 작용을 위한 설정

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.

저자 스포트라이트: 시나리오에서 실제 인간 배우와 함께 자연주의적 실험실 실험을 수행하기 위한 새로운 설정 

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.

실험 심리학 및 인지 신경 과학 연구에서 실제 사람과 실제 행동을 제시하기 위한 자연주의적 설정

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