O material é baseado em trabalho parcialmente financiado pela National Science Foundation, Grant No. IIS0758410. Os dados foram fornecidos pela Carolinas Healthcare System.

1. Resumo metodologia O quadro proposto processa as imagens cerebrais de CT de lesão cerebral traumática (TBI) pacientes para calcular automaticamente desvio da linha média em casos patológicos e usá-la, assim como outras informações extraídas para prever a pressão intracraniana (PIC). A Figura 1 mostra o diagrama esquemático da totalidade quadro. A medição de mudança automática da linha média pode ser dividido em três passos. Em primeiro lugar, a linha média ideal do cérebro, isto é, a linha média antes da lesão, é encontrada por meio de uma pesquisa hierárquica baseada na simetria do crânio e características do tecido 3. Em segundo lugar, o sistema ventricular é segmentado para cada imagem CT do cérebro 4. Em terceiro lugar, a linha média real é calculado a partir do sistema ventricular segmentado deformada utilizando uma forma de combinar o método 5. O deslocamento horizontal do sistema ventricular é então estimado com base na estimativa da linha média ideal e a linha média real. Depois de tele é sucessivamente desvio da linha média estimada, funcionalidades, incluindo desvio da linha média, a informação de textura de imagens de CT, bem como outras informações demográficas são utilizados para prever ICP. Algoritmos de aprendizagem de máquina são usados ​​para modelar a relação entre o ICP e os recursos extraídos 6. 2. Estimativa Midline ideal <ol><li> Esta etapa detecta a linha média aproximada ideal utilizando simetria do crânio. Em primeiro lugar, utilizando escala de cinzentos de limiar, o crânio deve ser segmentada a partir do resto do conteúdo da imagem CT. Após o que, realizar uma busca exaustiva para identificar os ângulos de rotação em torno do centro de massa do crânio. O ângulo de rotação óptimo é definido como o ângulo que maximiza a simetria das metades resultantes do crânio. A linha média aproximada ideal é a linha que passa no ponto de centro de massa e tem a anjo rotação óptima em relação à direcção vertical original da imagem CT. </li><li> Esta etapa detecta a posterior foice cerebral e anterior apego foice às margens do sulco sagital. Este passo é executado para refinar a linha média aproximada identificada ideal. Primeiro definir dois rectângulos pesquisando centradas nos dois pontos de intersecção entre a linha média aproximada ideal e o calvarium. Em seguida, escolha os tamanhos dos retângulos empiricamente de forma a cobrir as características anatômicas de ser detectado como explicado abaixo. A penhora foice anterior é detectado como o ponto culminante da serra na calota craniana e da foice cerebral é detectado como a linha cinza na região posterior 3. </li><li> Esta etapa usa esses recursos detectados acima para refinar a posição ideal da linha média. Uma vez que o ponto culminante da penhora foice anterior eo ponto mais distante no posterior foice cerebral do calvarum são especificados, a linha média refinado ideal é a linha que conecta os dois pontos. </li></ol> 3. Segmentação do ventrículo <ol><li> Primeiro aplique um baixo-lesegmentação vel utilizar um modelo de mistura Gaussiana (GMM) para cada fatia CT 4,7. TC pode ser dividida em quatro tipos de tecido: osso / sangue, líquido cefalorraquidiano (LCR), a matéria cinzenta ea substância branca. Para a iniciação do modelo de mistura Gaussiana, os parâmetros são calculados com base num resultado da segmentação iterativa K-means da imagem CT. Em seguida, use a expectativa de maximização de método (EM) para otimizar GMM iterativamente para melhor representar a imagem CT. O resultado da segmentação rígido pode ser obtido por separação da imagem CT em regiões com base na probabilidade máxima da composição que cada pixel pertence a região tipos diferentes. </li><li> Após a segmentação de baixo nível do GMM, aplicar restrições adicionais sobre o resultado da segmentação, a fim de reconhecer regiões ventriculares. Regiões ventriculares únicos com tamanho acima de um certo limiar, são retidos. Aplicar restrições sobre a localização das regiões ventriculares também usar a caixa delimitadora do cérebro e do conjunto de ventriclmodelos e. Extraia o conjunto de modelos de ventrículo de um padrão de imagens cerebrais de RM e depois aumentá-la usando a dilatação morfológica para acomodar variações entre diferentes sujeitos e casos patológicos. </li></ol> 4. Estimativa Midline real <ol><li> Especificar os pontos característicos nos modelos ventrículo extraídos de MR. </li><li> Não a Forma várias regiões Matching 5,8 entre os ventrículos segmentados e do modelo MR. </li><li> Estimar a linha média real com base nos pontos característicos identificados nas formas ventrículo usando correspondência forma. Em seguida, use a média da média do lado esquerdo e lado direito de dizer as coordenadas x dos pontos característicos para definir a coordenada x da linha média. </li></ol> 5. Mais recursos Extrações <ol><li> Medir o volume do hematoma / hemorragia intracraniana com base no modelo de mistura Gaussiana (GMM) resultados de segmentação obtidos a partir das imagens de CT. O resultado segmentado pode, emcluir pequenas regiões incluindo seio venoso e arterial foice cerebral, mas geralmente pode ser negligenciada, em comparação com as regiões de hematoma. Em seguida, contar o número de pixels classificados de sangue para cada fatia e resumir-se-lhes. A soma final quantifica o volume de sangue extravasado no exame de tomografia computadorizada. </li><li> Extrair características de textura. Primeiro, selecione seis janelas em cada imagem CT, que capta a substância cinzenta e branca, mas evitar as estruturas de sangue e ventrículo na imagem CT, ver Figura 6. Em seguida, extrair as características de textura correspondentes, utilizando os seguintes métodos: comprimento Run Cinza Nível 9, a análise do histograma, análise de Fourier, Dual Árvore análise Wavelet Complexo 10. </li><li> Informações demográficas e gravidade das lesões também são coletados. </li><li> Todos os recursos extraídos de cada imagem CT são agregados para representar o exame de tomografia computadorizada inteiro. Especificamente, min (f), max (f), a mediana (f), média (f), std (f) são calculadas entre all os recursos selecionados pertencentes ao exame de tomografia computadorizada particular, por exemplo, um ƒ característica do desvio da linha média ou uma característica textura. Para a função de hemorragia intracraniana quantidade, para além dos cinco operadores listados acima, a soma (f) é também adicionado para registrar o volume total de sangue. </li></ol> 6. ICP Estimação A idéia principal do ICP estimativa é aplicar técnicas de aprendizado de máquina para construir um modelo baseado em um conjunto de amostras de treinamento. Em seguida, o modelo construído é avaliada em amostras de ensaio restantes. Devido à elevada dimensão dos recursos extraídos incluindo as da tomografia computadorizada e informações demográficas, a seleção de recurso é importante para remover recursos alheios para um modelo relativamente simples, portanto, estável. Portanto, há duas etapas a serem realizadas para a ICP estimativa / previsão. Primeiro, selecione os recursos relativos que são informativas na previsão do ICP. O segundo passo é usar Support Vector Machines (SVM), como oalgoritmo de aprendizagem para desenvolver e avaliar o modelo de formação. Software como o RapidMiner 11 é ideal para esta tarefa, pois é uma ferramenta muito bem desenvolvida para a maioria dos algoritmos de aprendizado de máquina e fornece interfaces muito poderosas para treinar e avaliar modelos. <ol><li> Realizar a seleção de recursos em duas etapas. Primeiro, use o critério de relação de ganho de informação na primeira etapa para selecionar os 50 melhores características. Na segunda fase, utilizar um algoritmo genético incorporando SVM para optimizar ainda mais a característica de selecção. Em seguida, use o conjunto final de recursos selecionados para a construção do modelo de previsão de ICP na etapa seguinte. </li><li> Realizar ICP classificação e avaliação através de técnicas de aprendizagem de máquina. O diagrama de nível superior do treinamento e teste são mostrados na RapidMiner na Figura 8. Aplicar um esquema de validação cruzada 10 vezes como a camada mais externa para avaliação. A fim de construir um modelo com melhor generalização e evitar o excesso de encaixe para tele dados de treinamento, ninho outra camada de validação cruzada dentro de cada dobra formação. Nestes módulos, primeiro aplique o processo de seleção de características descritas acima e, em seguida, usar uma SVM para classificação com seu próprio módulo parâmetro de seleção 6. </li></ol>

<ol>
	<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>

Não há conflitos de interesse declarados.

Neste estudo, um quadro intuitivo e flexível é proposto para resolver dois problemas desafiadores: a estimativa do desvio da linha média no CT imagens e previsão nível ICP com base em características extraídas. Os resultados da avaliação mostram a eficácia do método proposto. Tanto quanto sabemos, esta é a primeira vez de um estudo sistemático na resolução desses dois problemas. Notamos que, com base no quadro geral, há muitos potenciais melhorias que podem ser alcançados. Por exemplo, na segmentação ...

Todos os anos há cerca de 1,4 milhão de lesões cerebrais traumáticas (TBI) casos de emergência relacionadas departamento nos Estados Unidos, dos quais, mais de 50 mil resultam em morte 1. TCE grave é geralmente acompanhada por um aumento na pressão intracraniana (ICP) com sintomas tais como hematomas e inchaço do tecido cerebral. Estes resultam da pressão de perfusão cerebral reduzida e fluxo sanguíneo cerebral, colocando o cérebro lesado em risco adicional. Aumento da PIC grave pode ser fatal, por isso a monitorização da PIC em pacientes com TCE é crucial. Isso normalmente requer a colocação de cateteres directamente no cérebro para a monitorização de pressão, um procedimento de risco para os pacientes que só podem ser realizados em centros médicos especializados. O processo também envolve um risco, tais como a infecção. No entanto, alguns sinais de elevada ICP pode ser visível em imagens médicas. Em particular, desvio da linha média é muitas vezes associada a um aumento da ICP e podem ser capturados a partir do cérebro t computadorizadaomography (TC). Como tal, estas imagens proporcionam uma oportunidade para a detecção não invasiva de ICP elevada, que pode ser utilizado como um passo de pré-triagem antes trepanação craniana. TC ainda é o padrão ouro para avaliação TCE inicial entre todos os outros métodos de imagem de ressonância magnética, por exemplo, por causa de sua alta velocidade e baixo custo relativo 2. Além disso, um exame de tomografia computadorizada não exige imobilidade paciente estrito, e tem vantagem em revelar anomalias graves, como fraturas ósseas e hematomas. Enquanto a TC é normalmente usado para a detecção de lesões no cérebro, com base na tecnologia actual, desvio da linha média não é automaticamente medido e, portanto, os médicos devem avaliar este factor importante, por inspecção visual. Impreciso ou inconsistente interpretação CT é frequentemente associada com a natureza do sistema visual humano e a complexidade da estrutura do cérebro. Enquanto pequenas mudanças de linha média são tímidas, são muitas vezes de valor inestimável para a avaliação dos danos cerebrais, em particular nas fases iniciais da lesão antes a condição do paciente se torna mais severa. No outro lado do espectro, desvio da linha média grande sugere ICP muito elevado e mais grave TBI. No entanto, é uma tarefa muito difícil para os seres humanos para inspecionar visualmente imagens de TC e prever o nível do ICP quantitativamente. Devido aos avanços em técnicas computacionais automatizados, características extraídas de imagens de CT, como desvio da linha média, o volume do hematoma, e textura das imagens cerebrais de CT, pode ser medido com precisão e automaticamente utilizando métodos de processamento avançado de imagem. No entanto, a relação entre o ICP e desvio da linha, bem como outras características, tais como o grau de hemorragia, a textura de CT imagens não tem sido explorado. Neste trabalho, uma estrutura computacional tem sido proposto para medir a medição desvio da linha média, bem como outras características fisiológicas / anatômicas cerebrais em imagens de tomografia computadorizada e, em seguida, prever o grau de ICP não intrusiva usando a máquina de técnicas de aprendizagem.

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

Neste artigo apresentamos um sistema automatizado baseado principalmente a tomografia computadorizada (TC) consiste de dois componentes principais: a estimativa de desvio da linha média e da pressão intracraniana (PIC), pré-triagem do sistema. Para estimar o desvio da linha média, primeiro uma estimativa da linha média ideal é realizada com base na simetria do crânio e características anatômicas no cérebro CT scan. Em seguida, a segmentação dos ventrículos do TC é realizado e utilizado como um guia para a identificação da linha média real através de correspondência de forma. Estes processos imitar o processo de medição por médicos e têm mostrado resultados promissores na avaliação. No segundo componente, mais recursos são extraídos relacionado ao ICP, como a informação de textura, quantidade de sangue de tomografia computadorizada e outras características registradas, tais como a idade, escore de lesão de gravidade para estimar o ICP também são incorporados. Técnicas de aprendizagem de máquina, incluindo a seleção de recurso e classificação, como o apoioVector Machines (SVMs), são utilizados para a construção do modelo de previsão usando RapidMiner. A avaliação da predição mostra potencial utilidade do modelo. O desvio da linha média estimada ideal e previu PIC pode ser usado como uma etapa de pré-triagem rápida para os médicos para tomar decisões, de modo a recomendar a favor ou contra a monitorização da PIC invasivo.

Os conjuntos de dados de teste CT foram fornecidos pelo Sistema Único de Saúde Carolinas (CHS), sob aprovação Institucional Review Board. Todos os indivíduos foram diagnosticados com TCE leve a grave quando a primeira entrada no hospital. Para cada paciente, o valor da ICP foi registada a cada hora usando sondas de PIC no interior do ventrículo região, tanto antes como depois de TC foram obtidas. Para associar o valor ICP com cada TC, a média dos dois melhores medidas de ICP com o tempo de tomografia computadori...

Watch this Scientific Journal Video about Automated Midline Shift and Intracranial Pressure Estimation based on Brain CT Images at JoVE.com

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

Uma estimativa mudança automática linha média ea pressão intracraniana (PIC) pré-seleção com base no sistema de tomografia computadorizada (TC) para pacientes com lesão cerebral traumática (TCE) é proposto usando processamento de imagens e técnicas de aprendizado de máquina.

Desvio da linha média automatizada e Estimativa Pressão Intracraniana com base em imagens do cérebro CT

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

automated-midline-shift-intracranial-pressure-estimation-based-on

Research

JoVE Journal

Medicine

42.2K visualizações.  Virginia Commonwealth University. Uma estimativa mudança automática linha média ea pressão intracraniana (PIC) pré-seleção com base no sistema de tomografia computadorizada (TC) para pacientes com lesão cerebral traumática (TCE) é proposto usando processamento de imagens e técnicas de aprendizado de máquina.

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

Epidural Intracranial Pressure Measurement in Rats Using a Fiber-optic Pressure Transducer

Elevated intracranial pressure (ICP) is a significant problem in several forms of ischemic brain injury including stroke, traumatic brain injury and cardiac arrest. This elevation may result in further neurological injury, in the form of transtentorial herniation1,2,3,4, midbrain compression, neurological deficit or increased cerebral infarct2,4. Current therapies are often inadequate to control elevated ICP in the clinical setting5,6,7 . Thus there is a need for accurate methods of ICP measurement in animal models to further our understanding of the basic mechanisms and to develop new treatments for elevated ICP.
In both the clinical and experimental setting ICP cannot be estimated without direct measurement. Several methods of ICP catheter insertion currently exist. Of these the intraventricular catheter has become the clinical 'gold standard' of ICP measurement in humans8. This method involves the partial removal of skull and the instrumentation of the catheter through brain tissue. Consequently, intraventricular catheters have an infection rate of 6-11%9. For this reason, subdural and epidural cannulations have become the preferred methods in animal models of ischemic injury. 
Various ICP measurement techniques have been adapted for animal models, and of these, fluid-filled telemetry catheters10 and solid state catheters are the most frequently used11,12,13,14,15. The fluid-filled systems are prone to developing air bubbles in the line, resulting in false ICP readings. Solid state probes avoid this problem (Figure 1). An additional problem is fitting catheters under the skull or into the ventricles without causing any brain injury that might alter the experimental outcomes. Therefore, we have developed a method that places an ICP catheter contiguous with the epidural space, but avoids the need to insert it between skull and brain. 
An optic fibre pressure catheter (420LP, SAMBA Sensors, Sweden) was used to measure ICP at the epidural location because the location of the pressure sensor (at the very tip of the catheter) was found to produce a high fidelity ICP signal in this model. There are other manufacturers of similar optic fibre technologies13 that may be used with our methodology. Alternative solid state catheters, which have the pressure sensor located at the side of the catheter tip, would not be appropriate for this model as the signal would be dampened by the presence of the monitoring screw. 
Here, we present a relatively simple and accurate method to measure ICP. This method can be used across a wide range of ICP related animal models.

A novel technique to record the pressures within the skull is described. The minimally invasive method uses a fibre-optic pressure sensing system to accurately measure intracranial pressure (ICP) in anaesthetized rats without causing significant brain trauma. The technique may be used in a wide range of experimental models.

Medida da Pressão Intracraniana peridural em ratos, utilizando um transdutor de pressão de fibra óptica

Elevated intracranial pressure (ICP) is a significant problem in several forms of ischemic brain injury including stroke, traumatic brain injury and ...

Medicina

A Novel High-resolution In vivo Imaging Technique to Study the Dynamic Response of Intracranial Structures to Tumor Growth and Therapeutics

We have successfully integrated previously established Intracranial window (ICW) technology 1-4 with intravital 2-photon confocal microscopy to develop a novel platform that allows for direct long-term visualization of tissue structure changes intracranially. Imaging at a single cell resolution in a real-time fashion provides supplementary dynamic information beyond that provided by standard end-point histological analysis, which looks solely at 'snap-shot' cross sections of tissue.
Establishing this intravital imaging technique in fluorescent chimeric mice, we are able to image four fluorescent channels simultaneously. By incorporating fluorescently labeled cells, such as GFP+ bone marrow, it is possible to track the fate of these cells studying their long-term migration, integration and differentiation within tissue. Further integration of a secondary reporter cell, such as an mCherry glioma tumor line, allows for characterization of cell:cell interactions. Structural changes in the tissue microenvironment can be highlighted through the addition of intra-vital dyes and antibodies, for example CD31 tagged antibodies and Dextran molecules.
Moreover, we describe the combination of our ICW imaging model with a small animal micro-irradiator that provides stereotactic irradiation, creating a platform through which the dynamic tissue changes that occur following the administration of ionizing irradiation can be assessed.
Current limitations of our model include penetrance of the microscope, which is limited to a depth of up to 900 &mu;m from the sub cortical surface, limiting imaging to the dorsal axis of the brain. The presence of the skull bone makes the ICW a more challenging technical procedure, compared to the more established and utilized chamber models currently used to study mammary tissue and fat pads 5-7. In addition, the ICW provides many challenges when optimizing the imaging.

A Novel High-resolution In vivo Imaging Technique to Study the Dynamic Response of Intracranial Structures to Tumor Growth and Therapeutics

We describe a novel in vivo imaging technique that couples fluorescent chimeric mice with intracranial windows and high-resolution 2-photon microscopy. This imaging platform aids studies of dynamic changes in brain tissue and microvasculature, at a single-cell level, following pathological insults and is adaptable to assess intracranial drug delivery and distribution.

A Novel de alta resolução<em&gt; In vivo</em&gt; Técnica de Imagem para estudar a resposta dinâmica de estruturas intracranianas ao crescimento do tumor e Terapêutica

We have successfully integrated previously established Intracranial window (ICW) technology 1-4 with intravital 2-photon confocal microscopy to develop a ...

Creating Anatomically Accurate and Reproducible Intracranial Xenografts of Human Brain Tumors

Orthotopic tumor models are currently the best way to study the characteristics of a tumor type, with and without intervention, in the context of a live animal &#8211;&#160;particularly in sites with unique physiological and architectural qualities such as the brain. In vitro and ectopic models cannot account for features such as vasculature, blood brain barrier, metabolism, drug delivery and toxicity, and a host of other relevant factors. Orthotopic models have their limitations too, but with proper technique tumor cells of interest can be accurately engrafted into tissue that most closely mimics conditions in the human brain. By employing methods that deliver precisely measured volumes to accurately defined locations at a consistent rate and pressure, mouse models of human brain tumors with predictable growth rates can be reproducibly created and are suitable for reliable analysis of various interventions. The protocol described here focuses on the technical details of designing and preparing for an intracranial injection, performing the surgery, and ensuring successful and reproducible tumor growth and provides starting points for a variety of conditions that can be customized for a range of different brain tumor models.

The brain is a unique site with qualities that are not well represented by in vitro or ectopic analyses. Orthotopic mouse models with reproducible location and growth characteristics can be reliably created with intracranial injections using a stereotaxic fixation instrument and a low pressure syringe pump.

Criando anatomicamente precisos e reprodutíveis intracraniana Xenoenxertos de tumores cerebrais humanos

Orthotopic tumor models are currently the best way to study the characteristics of a tumor type, with and without intervention, in the context of a live ...

Assessing Cortical Cerebral Microinfarcts on High Resolution MR Images

Cerebral microinfarcts are frequent findings in the post-mortem human brain, and are related to cognitive decline and dementia. Due to their small sizes it is challenging to study them on clinical MRI scans. It was recently demonstrated that cortical microinfarcts can be depicted with MRI scanners using high magnetic field strengths (7T). Based on this experience, a proportion of these lesions is also visible on lower resolution 3T MRI. These findings were corroborated with ex vivo imaging of post-mortem human brain tissue, accompanied by histopathological verification of possible cortical microinfarcts.
Here an ex vivo imaging protocol is presented, for the purpose of validating MR observed cerebral microvascular pathology with histological evaluation. Furthermore, guidelines are provided for the assessment of cortical microinfarcts on both in vivo 7T and 3T MR images. These guidelines provide researchers with a tool to rate cortical microinfarcts on in vivo images of larger patient samples, to further unravel their clinical relevance in cognitive decline and dementia, and establish these lesions as a novel biomarker of cerebral small vessel disease.

A high resolution ex vivo 7T MR imaging protocol is presented, to perform MR-guided histopathological validation of microvascular pathology in post-mortem human brain tissue. Furthermore, guidelines are provided for the assessment of cortical microinfarcts on in vivo 7T as well as 3T MR images.

Avaliando cortical cerebral microinfartos em alta resolução MR Imagens

Cerebral microinfarcts are frequent findings in the post-mortem human brain, and are related to cognitive decline and dementia. Due to their small sizes ...

Proximal Cadaveric Femur Preparation for Fracture Strength Testing and Quantitative CT-based Finite Element Analysis

Cadaveric fracture testing is routinely used to understand factors that affect proximal femur strength. Because ex vivo biological tissues are prone to lose their mechanical properties over time, specimen preparation for experimental testing must be performed carefully to obtain reliable results that represent in vivo conditions. For that reason, we designed a protocol and a set of fixtures to prepare the femoral specimens such that their mechanical properties experienced minimal changes. The femora were kept in a frozen state except during preparation steps and mechanical testing. The relevant clinical measures of total hip and femoral neck bone mineral density (BMD) were obtained with a clinical dual X-ray absorptiometry (DXA) bone densitometer, and the 3D geometry and distribution of bone mineral were obtained using CT with a calibration phantom for quantitative estimations based on the greyscale values. Any possible bone disease, fracture, or the presence of implants or artifacts affecting the bone structure, was ruled out with X-ray scans. For preparation, all bones were carefully cleaned of excess soft tissue, and were cut and potted at the internal rotation angle of interest. A cutting fixture allowed the distal end of the bone to be cut off leaving the proximal femur at a desired length. To allow positioning of the femoral neck at prescribed angles during later CT scanning and mechanical testing, the proximal femoral shafts were potted in polymethylmethacrylate (PMMA) using a fixture designed specifically for desired orientations. The data collected from our experiments were then used for validation of quantitative computed tomography (QCT)-based finite element analysis (FEA), as described in a different protocol. In this manuscript, we present the protocol for the precise bone preparation for mechanical testing and subsequent QCT/FEA modeling. The current protocol was successfully applied to prepare about 200 cadaveric femora over a 6-year time period.

We present a robust protocol on how to carefully preserve and prepare cadaveric femora for fracture testing and quantitative computed tomography imaging. The method provides precise control over input conditions for the purpose of determining relationships between bone mineral density, fracture strength, and defining finite element model geometry and properties.

Proximal Cadaveric Femur Preparação para Análise de Elementos Finitos baseado no CT Fracture Força Testes e Quantitativa

Cadaveric fracture testing is routinely used to understand factors that affect proximal femur strength.  Because ex vivo biological tissues are prone to ...

Determining Glucose Metabolism Kinetics Using 18F-FDG Micro-PET/CT

This paper describes the use of 18F-FDG and micro-PET/CT imaging to determine in vivo glucose metabolism kinetics in mice (and is transferable to rats). Impaired uptake and metabolism of glucose in multiple organ systems due to insulin resistance is a hallmark of type 2 diabetes. The ability of this technique to extract an image-derived input function from the vena cava using an iterative deconvolution method eliminates the requirement of the collection of arterial blood samples. Fitting of tissue and vena cava time activity curves to a two-tissue, three compartment model permits the estimation of kinetic micro-parameters related to the 18F-FDG uptake from the plasma to the intracellular space, the rate of transport from intracellular space to plasma and the rate of 18F-FDG phosphorylation. This methodology allows for multiple measures of glucose uptake and metabolism kinetics in the context of longitudinal studies and also provides insights into the efficacy of therapeutic interventions.

Determining Glucose Metabolism Kinetics Using 18F-FDG Micro-PET/CT

This study describes a protocol that uses 18F-FDG and positron emission tomography/computed tomography (PET/CT) imaging, together with kinetic modelling, to quantify the in vivo, real-time uptake of 18F-FDG into tissues.

Determinando Glucose Metabolismo Kinetics Usando<sup&gt; 18</sup&gt; F-FDG Micro-PET / CT

This paper describes the use of 18F-FDG and micro-PET/CT imaging to determine in vivo glucose metabolism kinetics in mice (and is transferable to rats). ...

Improved Method for the Establishment of an In Vitro Blood-Brain Barrier Model Based on Porcine Brain Endothelial Cells

The aim of this protocol presents an optimized procedure for the purification and cultivation of pBECs and to establish in vitro blood-brain barrier (BBB) models based on pBECs in mono-culture (MC), MC with astrocyte-conditioned medium (ACM), and non-contact co-culture (NCC) with astrocytes of porcine or rat origin. pBECs were isolated and cultured from fragments of capillaries from the brain cortices of domestic pigs 5-6 months old. These fragments were purified by careful removal of meninges, isolation and homogenization of grey matter, filtration, enzymatic digestion, and centrifugation. To further eliminate contaminating cells, the capillary fragments were cultured with puromycin-containing medium. When 60-95% confluent, pBECs growing from the capillary fragments were passaged to permeable membrane filter inserts and established in the models. To increase barrier tightness and BBB characteristic phenotype of pBECs, the cells were treated with the following differentiation factors: membrane permeant 8-CPT-cAMP (here abbreviated cAMP), hydrocortisone, and a phosphodiesterase inhibitor, RO-20-1724 (RO). The procedure was carried out over a period of 9-11 days, and when establishing the NCC model, the astrocytes were cultured 2-8 weeks in advance. Adherence to the described procedures in the protocol has allowed the establishment of endothelial layers with highly restricted paracellular permeability, with the NCC model showing an average transendothelial electrical resistance (TEER) of 1249 &#177; 80 &#937; cm2, and paracellular permeability (Papp) for Lucifer Yellow of 0.90 10-6 &#177; 0.13 10-6 cm sec-1 (mean &#177; SEM, n=55). Further evaluation of this pBEC phenotype showed good expression of the tight junctional proteins claudin 5, ZO-1, occludin and adherens junction protein p120 catenin. The model presented can be used for a range of studies of the BBB in health and disease and, with the highly restrictive paracellular permeability, this model is suitable for studies of transport and intracellular trafficking.

Improved Method for the Establishment of an In Vitro Blood-Brain Barrier Model Based on Porcine Brain Endothelial Cells

The aim of the protocol is to present an optimized procedure for the establishment of an in vitro blood-brain barrier (BBB) model based on primary porcine brain endothelial cells (pBECs). The model shows high reproducibility, high tightness, and is suitable for studies of transport and intracellular trafficking in drug discovery.

Melhor método para o estabelecimento de uma In Vitro barreira hemato - encefálica modelo baseado em células endoteliais do cérebro de suínos

The aim of this protocol presents an optimized procedure for the purification and cultivation of pBECs and to establish in vitro blood-brain barrier (BBB) ...

A Swin Transformer-Based Model for Thyroid Nodule Detection in Ultrasound Images

In recent years, the incidence of thyroid cancer has been increasing. Thyroid nodule detection is critical for both the detection and treatment of thyroid cancer. Convolutional neural networks (CNNs) have achieved good results in thyroid ultrasound image analysis tasks. However, due to the limited valid receptive field of convolutional layers, CNNs fail to capture long-range contextual dependencies, which are important for identifying thyroid nodules in ultrasound images. Transformer networks are effective in capturing long-range contextual information. Inspired by this, we propose a novel thyroid nodule detection method that combines the Swin Transformer backbone and Faster R-CNN. Specifically, an ultrasound image is first projected into a 1D sequence of embeddings, which are then fed into a hierarchical Swin Transformer. 
The Swin Transformer backbone extracts features at five different scales by utilizing shifted windows for the computation of self-attention. Subsequently, a feature pyramid network (FPN) is used to fuse the features from different scales. Finally, a detection head is used to predict bounding boxes and the corresponding confidence scores. Data collected from 2,680 patients were used to conduct the experiments, and the results showed that this method achieved the best mAP score of 44.8%, outperforming CNN-based baselines. In addition, we gained better sensitivity (90.5%) than the competitors. This indicates that context modeling in this model is effective for thyroid nodule detection.

Here, a new model for thyroid nodule detection in ultrasound images is proposed, which uses Swin Transformer as the backbone to perform long-range context modeling. Experiments prove that it performs well in terms of sensitivity and accuracy.

Modelo baseado em transformador Swin para detecção de nódulos tireoidianos em imagens de ultrassom

In recent years, the incidence of thyroid cancer has been increasing. Thyroid nodule detection is critical for both the detection and treatment of thyroid ...

Processador automatizado para fabricação de células CAR-T em escala clínica

Chimeric Antigen Receptor T Cell Manufacturing on an Automated Cell Processor

Chimeric antigen receptor (CAR)-T cells represent a promising immunotherapeutic approach for the treatment of various malignant and non-malignant diseases. CAR-T cells are genetically modified T cells that express a chimeric protein that recognizes and binds to a cell surface target, resulting in the killing of the target cell. Traditional CAR-T cell manufacturing methods are labor-intensive, expensive, and may carry the risk of contamination. The CliniMACS Prodigy, an automated cell processor, allows for manufacturing cell therapy products at a clinical scale in a closed system, minimizing the risk of contamination. Processing occurs semi-automatically under the control of a computer and thus&#160;minimizes human involvement in the process, which saves time and reduces variability and errors.
This manuscript and video describes the T cell transduction (TCT) process for manufacturing CAR-T cells using this processor. The TCT process involves CD4+/CD8+ T cell enrichment, activation, transduction with a viral vector, expansion, and harvest. Using the Activity Matrix, a functionality that allows ordering and timing of these steps, the TCT process can be customized extensively. We provide a walk-through of CAR-T cell manufacturing in compliance with current Good Manufacturing Practice&#160;(cGMP) and discuss required release testing and preclinical experiments that will support an Investigational New Drug (IND) application. We demonstrate&#160;the feasibility and discuss the advantages and disadvantages of using a&#160;semi-automatic process for clinical CAR-T cell manufacturing. Finally, we describe an ongoing investigator-initiated clinical trial that targets pediatric B-cell malignancies [NCT05480449] as an example of how this manufacturing process can be applied in a clinical setting.

Autor em destaque: Avanços na fabricação de células CAR-T e produção de terapia gênica 

This article details the manufacturing process for chimeric antigen receptor T cells for clinical use, specifically using an automated cell processor capable of performing viral transduction and cultivation of T cells. We provide recommendations and describe pitfalls that should be considered during the process development and implementation of an early-phase clinical trial.