Este trabalho foi apoiado por um National Institute of Mental Health Award R01 MH131586 (para P.L e M.R), R01 MH078113 (para M.K), e um Sydney R Baer Jr Foundation Grant (para P.L).

O presente protocolo foi aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa do Beth Israel Deaconess Medical Center. Um indivíduo saudável com ressonância magnética do cérebro livre de artefatos ou movimento foi usado para demonstração deste protocolo, e consentimento informado por escrito foi obtido. Um scanner de RM de 3,0 T com bobina de cabeça de 32 canais (ver Tabela de Materiais) foi usado para adquirir imagens 3D-T1 com resolução de 1 mm x 1 mm x 1,2 mm. Utilizou-se a sequência MP-RAGE ASSET com campo de visão de 256 x 256, TR/TE/TI=7,38/3,06/400 ms, e flip angle de 11 graus.
1. Importando ressonância magnética cerebral para 3D Slicer
NOTA: O 3D Slicer fornece documentação relacionada à sua interface de usuário.
<ol><li>Prepare os arquivos DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) ou NIFTI (Neuroimaging Informatics Technology Initiative) do cérebro para importação para o 3D Slicer.</li>
	<li>Importe dados DICOM clicando no botão DCM no canto superior esquerdo da barra de ferramentas. Em seguida, clique no botão Importar arquivos DICOM para importar dados de formato DICOM.</li>
	<li>Se os dados de ressonância magnética estiverem no formato NIFTI, importe-os clicando no botão DATA no canto superior esquerdo da barra de ferramentas. Na caixa de diálogo pop-up, selecione Escolher diretório para adicionar aos dados NIFTI de importação em lote em uma pasta ou selecione Escolher arquivo(s) para adicionar para importar arquivos NIFTI específicos. Em seguida, clique no botão OK para prosseguir com o upload de dados para a segmentação de dados 3D Slicer.</li>
	<li>Após a importação, os dados da RM aparecerão na janela à direita exibindo os planos axial, sagital e coronal.</li>
	<li>Altere o layout das janelas navegando até Layouts e selecionando um layout específico. Isso pode ser encontrado clicando na imagem do módulo Layouts na própria barra de ferramentas do 3D Slicer ou via View > Layouts no menu do aplicativo.</li>
</ol>2. Baixando DICOM de dados de amostra no 3D Slicer
<ol><li>Clique no botão Baixar dados de exemplo na tela de abertura da seção Bem-vindo à segmentação de dados. Em seguida, selecione o botão MRHead e ele iniciará o processo de download, que pode levar alguns minutos.</li>
	<li>Certifique-se de que os dados de ressonância magnética do cérebro com planos axiais, sagitais e coronais sejam mostrados na janela direita.</li>
</ol>3. Controle de qualidade e ajuste da imagem de RM
<ol><li>Determine qualitativamente a qualidade da imagem e a presença de artefatos devido à movimentação da cabeça ou problemas de varredura revisando criticamente cada corte de RM.</li>
	<li>Amplie a fatia de imagem clicando com o botão direito do mouse e movendo o mouse para cima ou para baixo para reduzir ou ampliar, respectivamente.</li>
	<li>Para mover a fatia de imagem, clique com o botão esquerdo do mouse na imagem, mantenha pressionada a tecla Shift e arraste o mouse.</li>
	<li>Ajustar o brilho da imagem pode ajudar na visualização do plexo coroide. Para fazer isso, clique em Ajustar janela/nível de volume na barra de ferramentas ou clique com o botão esquerdo do mouse na imagem e mova o mouse para cima ou para baixo para aumentar ou diminuir o brilho, respectivamente.</li>
	<li>O ajuste do contraste também pode ajudar a encontrar o plexo coroide. Clique com o botão esquerdo do mouse na fatia da imagem e mova o mouse para a esquerda ou direita para aumentar ou diminuir o contraste, respectivamente. Para determinar o contraste apropriado para o plexo coroide, use os núcleos de substância cinzenta profunda (massas centrais de substância cinzenta dispostas ao redor do ventrículo lateral e do terceiro ventrículo) ou a intensidade de sinal mostrada na barra de escala de contraste.</li>
	<li>Uma vez selecionado o contraste preferido, mantenha o mesmo contraste ao longo da segmentação e não ajuste para possíveis variações nas regiões supra e infratentoriais.</li>
</ol>4. Criação dos segmentos manuais do plexo coroide
<ol><li>Para iniciar a segmentação do plexo coroide lateral, terceiro e quarto ventrículos, crie os arquivos de segmentação no módulo Editor de segmento . Para navegar até lá, clique no Editor de Segmentos na barra de ferramentas ou vá para o menu suspenso Módulos: e selecione Editor de Segmentos.</li>
	<li>Clique no menu suspenso para segmentação para selecionar segmentações diferentes (se várias segmentações foram criadas) e renomear a segmentação selecionada no momento.</li>
	<li>Use a lista suspensa Volume mestre para escolher quais conjuntos NIFTI ou DICOM precisam de edição. Somente quando o arquivo de volume é selecionado, o usuário pode iniciar a segmentação/edição.</li>
	<li>Clique no botão Adicionar duas vezes para adicionar dois segmentos para o plexo coroide do ventrículo lateral. Para renomeá-los, clique duas vezes no nome e altere-os para Plexo coroide do ventrículo lateral direito e Plexo coroide do ventrículo lateral esquerdo.</li>
	<li>Clique no botão Adicionar novamente para adicionar segmentos para o plexo coroide do terceiro e quarto ventrículo e renomeá-los para "Plexo coroide do3º ventrículo" e "Plexo coroide do4º ventrículo".</li>
</ol>5. Visualização de diferentes fatias e segmentações
<ol><li>Antes de editar, realize um estudo em segundo plano para saber como se mover entre layouts na janela de exibição e como alterar a exibição ou opacidade das segmentações.</li>
	<li>Na parte superior da janela de visualização e à esquerda do controle deslizante de fatia, clique no ícone de pino. Isso abrirá um menu suspenso, que pode variar dependendo do layout específico em que a janela está. NOTA: A utilização de diferentes layouts pode ser útil na segmentação do plexo coroide, uma vez que sua estrutura pode variar entre indivíduos. Por exemplo, o layout 'Convencional' permite que o usuário visualize simultaneamente as três fatias e uma visão 3D da cena. Escolher 'Somente fatia vermelha/amarela/verde' dá ao usuário uma visão de perto da fatia 2D para permitir uma segmentação mais precisa do plexo coroide.</li>
</ol>6. Delineamento das ROIs do plexo coroide do ventrículo lateral
NOTA: O registro de imagem em um modelo não é necessário para segmentação manual.
<ol><li>Para o plexo coroide do ventrículo lateral, iniciar no plano axial garantindo que as imagens sejam posicionadas com base na linha bicomissural. Em seguida, utilizar o trigono colateral como ponto de referência para localização do plexo coroide do ventrículo lateral.<ol><li>Uma vez feitas as edições no plano axial, passe para as demais incidências (sagital e coronal) para garantir que a segmentação manual do plexo coroide do ventrículo lateral não esteja capturando o parênquima cerebral ou o LCR circundante.</li>
	</ol></li>
	<li>Para começar a editar, clique no segmento para trabalhar e o nome do segmento ficará em destaque.</li>
	<li>Clique na ferramenta Pintar ou Desenhar na seção Efeitos do Editor de segmentos para iniciar a segmentação manual. NOTA: É melhor começar a segmentação em um plano (coronal, axial ou sagital) e, após a segmentação ter sido concluída em todas as fatias, mover para outros planos para verificar e refinar a segmentação manual. Sugere-se que o usuário inicie pelos planos axial ou coronal, pois o plexo coroide do ventrículo lateral é mais facilmente visualizado nessas incidências.</li>
	<li>Ao usar a ferramenta Desenhar , clique com o botão esquerdo do mouse e mantenha pressionada a tecla para desenhar um contorno no limite do plexo coroide do ventrículo lateral. Depois de rastreado, clique com o botão direito do mouse para preencher a área desenhada.</li>
	<li>Ao usar a ferramenta Paint , primeiro selecione o diâmetro do pincel a ser usado para pintura. Um pincel de 3% ou 5% é sugerido para um delineamento mais preciso do plexo coroide, enquanto 10% pode ser útil para seleções maiores.</li>
	<li>Para qualquer uma das ferramentas, utilize o Paint ou o Erase para corrigir quaisquer delineamentos errados adicionando ou removendo seleções. NOTA: Referenciar outros planos de visão pode ajudar a identificar a estrutura do plexo coroide do ventrículo lateral em comparação com outras estruturas cerebrais, como a substância cinzenta circundante, o fórnix, o corpo caloso ou o hipocampo. O usuário é encorajado a excluir varreduras cerebrais que têm cistos do plexo coroide identificados.</li>
	<li>Utilizar o nível do núcleo vermelho como ponto de referência para interromper a segmentação do plexo coroide nos ventrículos laterais.</li>
</ol>7. Delineamento das IROs do terceiro e quarto ventrículos do plexo coroide
NOTA: Imagens T1w de maior resolução (como 0,7 ou 0,8 mm) e aquelas obtidas em uma RM de 7T forneceriam uma segmentação manual mais precisa e confiável do plexo coroide do terceiro e quarto ventrículos. A segmentação do plexo coroide do terceiro e quarto ventrículo é mais difícil do que a do plexo coroide do ventrículo lateral, pois essas regiões podem ser muito menores e com menos voxels para delinear.
<ol><li>Para o plexo coroide do terceiro ventrículo, iniciar no plano sagital e utilizar o forame de Monro, fórnix, corpo caloso, tálamo e veia cerebral interna como pontos de referência para identificar o plexo coroide no3º ventrículo. Mover-se entre cortes dentro do mesmo plano pode ajudar a determinar se uma região é o fórnix, tálamo, veia ou plexo coroide do terceiro ventrículo.<ol><li>Uma vez feitas as edições no plano sagital, navegue até as demais incidências (axial e coronal) para garantir que a segmentação manual do plexo coroide do terceiro ventrículo não esteja selecionando o parênquima cerebral ou o LCR circundante.</li>
	</ol></li>
	<li>Da mesma forma, para o plexo coroide do quarto ventrículo, iniciar no plano sagital e utilizar o pedúnculo cerebelar superior, a ponte e a medula como pontos de referência para identificar o plexo coroide no quarto ventrículo. A movimentação entre cortes dentro de um mesmo plano pode auxiliar na determinação se uma região é o cerebelo, a tonsila cerebelar, o véu medular inferior ou o plexo coroide do4º ventrículo.<ol><li>Uma vez concluídas as edições no plano sagital, passe para as demais incidências (axial e coronal) para garantir que a segmentação manual do plexo coroide do quarto ventrículo não esteja selecionando o parênquima cerebral ou o LCR circundante.</li>
	</ol></li>
</ol>8. Cálculo dos volumes do plexo coroide
<ol><li>No menu suspenso Módulos , navegue até Quantificação e selecione Estatísticas de segmento.</li>
	<li>Em Entradas, selecione o novo mapa de segmentação para quantificação na ferramenta Segmentação e escolha o volume de RM no volume escalar. Em Tabela de saída (em Saída), escolha a opção Tabela . Depois de concluído, pressione Aplicar e uma tabela contendo o volume do plexo coroide aparecerá em várias unidades.</li>
</ol>9. Salvando os segmentos e resultados de volume
<ol><li>Clique no botão Salvar no canto superior esquerdo da barra de ferramentas para salvar os arquivos gerados.</li>
	<li>Salve os arquivos de segmentação como .nrrd (arquivo de segmentação de dados 3D), .nii.gz (arquivo NIFTI) ou .tsv (arquivo de tabela).</li>
</ol>10. Determinação da precisão, desempenho e concordância da segmentação
NOTA: Recomenda-se usar o pacote MONAI (consulte Tabela de Materiais), que descreve o Coeficiente de Dados (DC) e a Distância Média de Superfície do DeepMind (avgSD). Detalhes sobre DC e avgSD são descritos abaixo. Para calcular essas métricas, os leitores precisarão saber como programar (por exemplo, python, ler imagens do disco, reformatar os dados para as matrizes de entrada apropriadas para essas funções). Não há um pacote amigável que inclua todas essas métricas.
<ol><li>O escore DC é uma abordagem padrão para quantificar a sobreposição de dois domínios geométricos. Para calcular a pontuação média de DC entre duas segmentações, forneça dois tensores y_pred e y, ou seja, imagens multiquadros com um quadro para cada imagem de rótulo binarizado. Os tensores y_pred e y podem conter segmentações de dois avaliadores manuais diferentes, segmentações repetidas do mesmo avaliador ou previsão automatizada e verdade de solo manual.<ol><li>Use a função monai.metrics.compute_meandice para calcular o escore médio de DC.</li>
		<li>Gere tensores de etiqueta binários adequados com monai.transforms.post. Observação : O parâmetro include_background pode ser definido como False para excluir a primeira categoria (índice de canal 0) da computação de DC, que é, por convenção, assumido como um plano de fundo.</li>
	</ol></li>
	<li>Considere o escore avgSD menos comum e observe que a abordagem pode diferir à medida que existem várias definições para a distância da superfície. Por exemplo, use a distância máxima (também conhecida como distância de Hausdorff, altamente sensível a outliers), a distância média (como descrito aqui) e o percentil 95 (altamente robusto) como medidas frequentemente usadas.<ol><li>Use a função compute_average_surface_distance para calcular a pontuação avgSD.</li>
		<li>Certifique-se de que essa função calcule a Distância Média da Superfície de y_pred a y na configuração padrão.</li>
		<li>Além disso, se simétrico = Verdadeiro, certifique-se de que a distância média simétrica da superfície entre essas duas entradas seja retornada.</li>
	</ol></li>
	<li>A análise estatística do escore DC e DP médio em múltiplos casos pode ser realizada usando o robusto teste dos postos sinalizados de Wilcoxon para análise pareada.</li>
	<li>Considere o uso do coeficiente de correlação intraclasse (CCI) como outro método comumente usado para determinar se vários participantes podem ser classificados de forma confiável por diferentes avaliadores. Lembre-se de que o ICC opera em um conjunto de medidas pareadas (por exemplo, o volume) de segmentações e não diretamente nas imagens de segmentação. Para calcular o ICC, use o software R e o R Studio (consulte Tabela de Materiais), o que torna o processo simples.<ol><li>Baixe o pacote usando install.packages("psych") e carregue a biblioteca(psych).</li>
		<li>Insira o quadro de dados, que inclui os participantes (linhas) e um avaliador em cada coluna, usando Data <- data.frame(df). Em seguida, visualize as medições usando gráfico (Dados).</li>
		<li>Para executar o ICC, use ICC(Data), que gera uma tabela dos diferentes tipos de ICC, por exemplo, para obter os escores inter ou intra-avaliador.</li>
	</ol></li>
</ol>

Aprimorando a análise de neuroimagem em distúrbios cerebrais

Os autores não têm interesses financeiros concorrentes.

Etapas críticas do protocolo Três etapas críticas requerem atenção especial na implementação desse protocolo. Primeiro, verificar a qualidade e o contraste das imagens de RM é fundamental para garantir uma segmentação precisa. Se a qualidade da imagem for muito ruim, ou o contraste for muito baixo ou muito alto, isso pode levar ao delineamento impreciso do plexo coroide. O contraste da imagem pode ser ajustado visualizando o valor da escala de cinza da imagem ou calibrando os valores para me...

Função do plexo coroide O plexo coroide é uma estrutura altamente vascularizada no encéfalo, constituída por capilares fenestrados e uma monocamada de células epiteliais do plexocoroide1. O plexo coroide projeta-se para o lateral, terceiro e quarto ventrículos cerebrais e produz líquido cefalorraquidiano (LCR), que desempenha um papel importante no padrão neural2 e na fisiologia cerebral 3,4. O plexo coroide secreta substâncias neurovasculares, engloba um repositório semelhante a células-tronco e atua como barreira física para impedir a entrada de metabólitos tóxicos, barreira enzimática para remover metades que contornam a barreira física e barreira imunológica para proteção contra invasores estranhos5. O plexo coroide modula a neurogênese6, a plasticidade sináptica7, ainflamação8, o ritmo circadiano9,10, o eixo cérebro-intestino 11 e a cognição12. Além disso, citocinas periféricas, estresse e infecção (incluindo SARS-CoV-2) podem romper a barreira sangue-LCR 13,14,15,16. Assim, o sistema plexo-LCR coroide é integral para o neurodesenvolvimento, maturação do neurocircuito, homeostase cerebral e reparo17. Uma vez que alterações imunológicas, inflamatórias, metabólicas e enzimáticas afetam o cérebro, pesquisadores estão usando ferramentas de neuroimagem para avaliar o papel do plexo coroide ao longo da vida e em distúrbios cerebrais 18,19,20. No entanto, existem limitações em ferramentas automatizadas comumente utilizadas para segmentação do plexo coroide, como o FreeSurfer, que resultam em uma segmentação pouco segmentada do plexo coroide. Assim, há uma necessidade crítica de segmentação manual do plexo coroide que possa ser usada para desenvolver uma ferramenta automatizada precisa para segmentação do plexo coroide.
Plexo coroide no neurodesenvolvimento e nas doenças cerebrais O papel do plexo coroide nas desordens cerebrais tem sido negligenciado por muito tempo, principalmente por ser considerado um coadjuvante cujo papel era amortecer o cérebro e manter um equilíbrio adequado de sal 2,21. No entanto, o plexo coroide tem ganhado atenção como uma estrutura ligada a distúrbios cerebrais como síndromes dolorosas22, SARS-CoV-2 16,23,24, neurodesenvolvimento 2 e distúrbios cerebrais 19, sugerindo um efeito transdiagnóstico no desenvolvimento de distúrbios comportamentais. Nos transtornos do neurodesenvolvimento, os cistos do plexo coroide foram associados a um risco aumentado de atraso no desenvolvimento, transtorno de déficit de atenção/hiperatividade (TDAH) ou transtorno do espectro autista (TEA)25,26. Além disso, o volume do plexo coroide do ventrículo lateral mostrou-se aumentado em pacientes com CIA27. Nas desordens cerebrais, anormalidades do plexo coroide têm sido descritas desde 1921 em transtornos psicóticos28,29. Estudos prévios identificaram aumento do plexo coroide usando a segmentação do FreeSurfer em uma grande amostra de pacientes com transtornos psicóticos em comparação com seus parentes de primeiro grau e controles19. Esses achados foram replicados usando volume de plexo coroide segmentado manualmente em uma grande amostra de população clínica de alto risco para psicose e descobriram que esses pacientes tinham maior volume de plexo coroide em comparação com controles saudáveis30. Há um número crescente de estudos demonstrando aumento do plexo coroide na síndrome dolorosa regionalcomplexa22, acidente vascular encefálico31, esclerosemúltipla20,32,Alzheimer33,34 edepressão35, com alguns demonstrando uma ligação entre atividade imunológica/inflamatória periférica e cerebral. Esses estudos de neuroimagem são promissores; no entanto, a má segmentação do plexo coroide do ventrículo lateral pelo FreeSurfer21 limita a fidedignidade da estimativa automatizada do volume do plexo coroide. Como resultado, estudos em esclerosemúltipla20,32,depressão35,Alzheimer34 e psicoseprecoce36 começaram a segmentar manualmente o plexo coroide do ventrículo lateral, mas não há diretrizes atuais de como fazê-lo, nem orientações sobre segmentação do plexo coroide do terceiro e quarto ventrículos.
Ferramentas comuns de segmentação excluem o plexo coroide Pipelines de segmentação cerebral como FreeSurfer37,38,39, FMRIB Software Library (FSL)40, SLANT41 e FastSurfer (desenvolvido pelo coautor Martin Reuter)42,43, segmentam com precisão e confiabilidade estruturas corticais e subcorticais empregando paradigmas baseados em atlas (FSL), atlas e de superfície (FreeSurfer) e de aprendizagem profunda (SLANT e FastSurfer). Os pontos fracos de algumas dessas abordagens incluem velocidade de processamento, generalização limitada para diferentes scanners, forças de campo e tamanhos de voxels37,44 e alinhamento forçado do mapa de etiquetas em um espaço de atlas padrão. No entanto, a capacidade de segmentar o plexo coroide e a compatibilidade com RM de alta resolução só é abordada pelo FreeSurfer e FastSurfer. As redes neurais por trás do FastSurfer são treinadas com rótulos de plexo coroide FreeSurfer, de modo que herdam as limitações de confiabilidade e cobertura discutidas anteriormente pelo FreeSurfer, com o terceiro e quarto ventrículos sendo ignorados21. As limitações atuais para ressonância magnética de alta resolução também existem, mas o fluxo de alta resolução45 e o FastSurferVINN43 do FreeSurfer podem ser usados para lidar com esse problema.
Ferramentas atuais de segmentação do plexo coroide Existe apenas uma ferramenta de segmentação disponível gratuitamente para o plexo coroide, mas a precisão da segmentação é limitada. A segmentação precisa do plexo coroide pode ser afetada por uma variedade de fatores, incluindo (1) variabilidade na localização do plexo coroide (espacialmente não estacionária) devido à sua localização dentro dos ventrículos, (2) diferenças na intensidade do voxel, contraste, resolução (heterogeneidade intra-estrutura) devido à heterogeneidade celular, função dinâmica do plexo coroide, alterações patológicas ou efeitos parciais de volume, (3) diferenças de tamanho ventricular relacionadas à idade ou patologia que afetam o tamanho do plexo coroide, e (4) proximidade de estruturas subcorticais adjacentes (hipocampo, amígdala, caudado e cerebelo), que também são de difícil segmentação. Diante desses desafios, as segmentações do FreeSurfer muitas vezes subestimam ou superestimam, rotulam erroneamente ou ignoram o plexo coroide.
Três publicações recentes abordaram a lacuna da segmentação confiável do plexo coroide com um Gaussian Mix Model (GMM)46, um Axial-MLP47 e abordagens de aprendizagem profunda baseadas emU-Net48. Cada modelo foi treinado e avaliado usando conjuntos de dados privados e rotulados manualmente de no máximo 150 indivíduos com uma diversidade limitada de scanners, locais, dados demográficos e transtornos. Embora essas publicações 46,48,49 tenham alcançado melhorias significativas em relação à segmentação do plexo coroide do FreeSurfer - às vezes dobrando a intersecção entre predição e verdade fundamental, nenhum dos métodos é (1) validado em RM de alta resolução, (2) tem análises dedicadas de generalização e confiabilidade, (3) apresenta grandes conjuntos de dados representativos de treinamento e teste, (4) aborda ou analisa especificamente desafios de segmentação do plexo coroide, tais como efeitos parciais de volume, ou (5) está disponível publicamente como uma ferramenta pronta para uso. Assim, o atual "padrão ouro" para a segmentação do plexo coroide é o traçado manual, por exemplo, utilizando o 3D Slicer50 ou ITK-SNAP51, que não foi descrito anteriormente e tem sido um grande desafio para os pesquisadores que desejam examinar o papel do plexo coroide em seus estudos. O 3D Slicer foi escolhido para segmentação manual devido à familiaridade do autor com o software e por fornecer ao usuário várias ferramentas baseadas em diferentes abordagens que podem ser combinadas para obter o resultado desejado. Outras ferramentas podem ser utilizadas, como o ITK-SNAP, que é orientado principalmente para a segmentação de imagens, e uma vez que a ferramenta é dominada, bons resultados podem ser obtidos pelo usuário. Além disso, os autores realizaram um estudo caso-controle demonstrando a alta acurácia e confiabilidade de sua técnica de segmentação manual utilizando o 3D Slicer30, e que a metodologia específica é descrita neste artigo.

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>3D Slicer</td>
			<td>3D Slicer</td>
			<td>https://www.slicer.org/</td>
			<td>A free, open source software for visualization, processing, segmentation, registration, and analysis of medical, biomedical, and other 3D images and meshes; and planning and navigating image-guided procedures.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>FreeSurfer</td>
			<td>FreeSurfer</td>
			<td>https://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/</td>
			<td>An open source neuroimaging toolkit for processing, analyzing, and visualizing human brain MR images</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>ITK-SNAP</td>
			<td>ITK-SNAP</td>
			<td>http://www.itksnap.org/pmwiki/pmwiki.php</td>
			<td>A free, open-source, multi-platform software application used to segment structures in 3D and 4D biomedical images.&#160;</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Monai Package</td>
			<td>Monai Consortium</td>
			<td>https://docs.monai.io/en/stable/metrics.html</td>
			<td>Use for Dice Coefficient and DeepMind average Surface Distance.&#160;</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>MRI scanner</td>
			<td>GE</td>
			<td>Discovery MR750&#160;</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Psych Package</td>
			<td>R-Project</td>
			<td>https://cran.r-project.org/web/packages/psych/index.html</td>
			<td>A general purpose toolbox developed originally for personality, psychometric theory and experimental psychology.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>R Software</td>
			<td>R-Project</td>
			<td>https://www.r-project.org/</td>
			<td>R is a free software environment for statistical computing and graphics.&#160;</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>RStudio</td>
			<td>Posit</td>
			<td>https://posit.co/</td>
			<td>An RStudio integrated development environment (IDE) is a set of tools built to help you be more productive with R and Python.&#160;</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Windows or Apple OS Desktop or Laptop</td>
			<td>Any company</td>
			<td>n/a</td>
			<td>Needed for running the software used in this protocol.&#160;</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

manual segmentation of the human choroid plexus using brain mri

O plexo coroide tem sido implicado no neurodesenvolvimento e em uma série de distúrbios cerebrais. Evidências demonstram que o plexo coroide é crítico para a maturação cerebral, regulação imuno/inflamatória e funcionamento comportamental/cognitivo. No entanto, as ferramentas atuais de segmentação automatizada de neuroimagem são pobres em segmentar com precisão e confiabilidade o plexo coroide do ventrículo lateral. Além disso, não existe uma ferramenta que segmente o plexo coroide localizado no terceiro e quarto ventrículos cerebrais. Assim, um protocolo delineando como segmentar o plexo coroide no lateral, terceiro e quarto ventrículo é necessário para aumentar a confiabilidade e a replicabilidade dos estudos que examinam o plexo coroide em distúrbios do neurodesenvolvimento e cerebrais. Este protocolo fornece etapas detalhadas para criar arquivos rotulados separadamente no 3D Slicer para o plexo coroide com base em imagens DICOM ou NIFTI. O plexo coroide será segmentado manualmente usando os planos axial, sagital e coronal das imagens T1w, certificando-se de excluir voxels das estruturas da substância cinzenta ou branca que margeiam os ventrículos. As janelarias serão ajustadas para auxiliar na localização do plexo coroide e seus limites anatômicos. Métodos de avaliação da acurácia e confiabilidade serão demonstrados como parte deste protocolo. A segmentação padrão-ouro do plexo coroide usando delineamentos manuais pode ser usada para desenvolver ferramentas de segmentação automatizadas melhores e mais confiáveis que podem ser compartilhadas abertamente para elucidar mudanças no plexo coroide ao longo da vida e dentro de vários distúrbios cerebrais.

Choroid plexus function 
The choroid plexus is a highly vascularized structure in the brain consisting of fenestrated capillaries and a monolayer of choroid plexus epithelial cells1. The choroid plexus projects into the lateral, third, and fourth cerebral ventricles and produces cerebrospinal fluid (CSF), which plays an important role in neural patterning2 and brain physiology3,4. The choroid plexus secretes neurovascular substances, encompasses a stem-cell like repository, and acts as a physical barrier to impede the entrance of toxic metabolites, an enzymatic barrier to remove moieties that circumvent the physical barrier, and an immunological barrier to protect against foreign invaders5. The choroid plexus modulates neurogenesis6, synaptic plasticity7, inflammation8, circadian rhythm9,10, gut brain-axis11, and cognition12. Moreover, peripheral cytokines, stress, and infection (including SARS-CoV-2) can disrupt the blood-CSF barrier13,14,15,16. Thus, the choroid plexus-CSF system is integral for neurodevelopment, neurocircuit maturation, brain homeostasis, and repair17. Since immune, inflammatory, metabolic, and enzymatic alterations impact the brain, researchers are using neuroimaging tools to assess the role of the choroid plexus across the lifespan and in brain disorders18,19,20. However, limitations exist in commonly used automated tools for choroid plexus segmentation, such as FreeSurfer, which result in the choroid plexus being poorly segmented. Thus, there is a critical need for ground truth manual segmentation of the choroid plexus that can be used to develop an accurate automated tool for choroid plexus segmentation.
Choroid plexus in neurodevelopment and brain disorders 
The role of the choroid plexus in brain disorders has long been neglected, mainly because it was regarded as a supporting player whose role was to cushion the brain and maintain a proper salt balance2,21. However, the choroid plexus has gained attention as a structure linked to brain disorders such as pain syndromes22, SARS-CoV-216,23,24, neurodevelopmental2, and brain disorders19, suggesting a transdiagnostic effect in the development of behavioral disorders. In neurodevelopmental disorders, choroid plexus cysts were associated with an increased risk of developmental delay, attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD), or autism spectrum disorder (ASD)25,26. Additionally, lateral ventricle choroid plexus volume was found to be increased in patients with ASD27. In brain disorders,choroid plexus abnormalities have been described since 1921 in psychotic disorders28,29. Previous studies have identified choroid plexus enlargement using FreeSurfer segmentation in a large sample of patients with psychotic disorders compared to both their first-degree relatives and controls19. These findings were replicated using manually segmented choroid plexus volume in a large sample of clinical high-risk for psychosis population and found that these patients had larger choroid plexus volume compared to healthy controls30. There are a growing number of studies demonstrating choroid plexus enlargement in complex regional pain syndrome22, stroke31, multiple sclerosis20,32, Alzheimer&#39;s33,34, and depression35, with some demonstrating a link between peripheral and brain immune/inflammatory activity. These neuroimaging studies are promising; however, poor lateral ventricle choroid plexus segmentation by FreeSurfer21 limits the trustworthiness of automated choroid plexus volume estimation. As a result, studies in multiple sclerosis20,32, depression35, Alzheimer&#39;s34, and early psychosis36 have begun manually segmenting the lateral ventricle choroid plexus, but there are no current guidelines for how to do this, nor is their guidance on segmenting the third and fourth ventricle choroid plexus.
Common segmentation tools exclude the choroid plexus 
Brain segmentation pipelines such as FreeSurfer37,38,39, FMRIB Software Library (FSL)40, SLANT41, and FastSurfer (developed by the co-author Martin Reuter)42,43, accurately and reliably segment cortical and subcortical structures employing atlas-based (FSL), atlas- and surface-based (FreeSurfer), and deep learning segmentation paradigms (SLANT and FastSurfer). Weaknesses of some of these approaches include processing speed, limited generalization to different scanners, field strengths and voxel sizes37,44, and forced alignment of the label map in a standard atlas space. However, the capability to segment the choroid plexus and the compatibility with high-resolution MRI is only addressed by FreeSurfer and FastSurfer. The neural networks behind FastSurfer, are trained on FreeSurfer choroid plexus labels, so they inherit FreeSurfer&#39;s previously discussed reliability and coverage limitations, with the third and fourth ventricles being ignored21. Current limitations for high-resolution MRI also exist, but FreeSurfer&#39;s high-resolution stream45 and FastSurferVINN43 can be used to handle this issue.
Current choroid plexus segmentation tools 
There is only one freely available segmentation tool for the choroid plexus, but segmentation accuracy is limited. Accurate choroid plexus segmentation can be impacted by a variety of factors, including (1) variability in choroid plexus location (spatially non-stationary) due to its location within the ventricles, (2) differences in voxel intensity, contrast, resolution (within-structure heterogeneity) due to cellular heterogeneity, dynamic choroid plexus function, pathological changes, or partial volume effects, (3) age- or pathology-related ventricular size differences impacting choroid plexus size, and (4) proximity to adjacent subcortical structures (hippocampus, amygdala, caudate, and cerebellum), which are also difficult to segment. Given these challenges, FreeSurfer segmentations often under or over-estimate, mislabel or ignore the choroid plexus.
Three recent publications addressed the gap of reliable choroid plexus segmentation with a Gaussian Mixture Model (GMM)46, an Axial-MLP47, and U-Net-based deep learning approaches48. Each model was trained and evaluated using private, manually labeled datasets of at most 150 subjects with a limited diversity of scanners, sites, demographics, and disorders. While these publications46,48,49 achieved significant improvements over FreeSurfer&#39;s choroid plexus segmentation - sometimes doubling the intersection of prediction and ground truth, neither method is (1) validated in high-resolution MRI, (2) has dedicated generalization and reliability analyses, (3) features large representative training and testing datasets, (4) specifically addresses or analyzes choroid plexus segmentation challenges such as partial volume effects, or (5) is publicly available as a ready-to-use tool. Thus, the current &#34;gold standard&#34; for choroid plexus segmentation is manual tracing, e.g., using 3D Slicer50 or ITK-SNAP51, which has not been previously described and has been a major challenge for researchers wishing to examine the role of the choroid plexus in their studies. 3D Slicer was chosen for manual segmentation due to the author&#39;s familiarity with the software and because it provides the user with various tools based on different approaches that can be combined to obtain the desired result. Other tools can be used, such as ITK-SNAP, which is primarily oriented on image segmentation, and once the tool is mastered, good results can be obtained by the user. Additionally, the authors have conducted a case-control study demonstrating the high accuracy and reliability of their manual segmentation technique using 3D Slicer30, and that specific methodology is described herein.

Autor em destaque: preenchendo lacunas na anatomia e estabelecendo uma base para estudos algorítmicos 

Segmentação Manual do Plexo Coroide Humano Utilizando RM Cerebral

O método proposto sofreu refinamento iterativo para o plexo coroide do ventrículo lateral, envolvendo testes extensivos em uma coorte de 169 controles saudáveis e 340 pacientes com risco clinicamente alto parapsicose30. Utilizando a técnica descrita acima, os autores obtiveram alta acurácia e confiabilidade intra-avaliador com DC = 0,89, HD média = 3,27mm3 e CCI de avaliador único = 0,9730, demonstrando a força do protocolo aqui descrito.
Lida...

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Apesar do papel crucial do plexo coroide no cérebro, estudos de neuroimagem dessa estrutura são escassos devido à falta de ferramentas confiáveis de segmentação automatizada. O presente protocolo visa garantir a segmentação manual padrão-ouro do plexo coroide que possa subsidiar futuros estudos de neuroimagem.

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

Nosso objetivo é estabelecer um protocolo acessível e padronizado para segmentação manual do plexo coroide dentro do terço e quarto ventrículos laterais do cérebro. Esperamos resolver quaisquer dúvidas ou problemas comuns que possam surgir ao segmentar manualmente o plexo coroide, especialmente considerando a natureza complexa de sua localização dentro do cérebro. O desenvolvimento deste protocolo levará à criação de um conjunto de dados grande o suficiente que consiste em mapas de segmentação da verdade fundamental que podemos usar para treinar e desenvolver algoritmos que possam segmentar com precisão e automaticamente o plexo coroide.No futuro, isso levará a estudos que investiguem o papel do plexo coroide em vários transtornos neurológicos e neuropsiquiátricos.

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Research

JoVE Journal

Neuroscience

Manual Segmentation of the Human Choroid Plexus Using Brain MRI

1.7K visualizações.  Beth Israel Deaconess Medical Center. Nosso objetivo é estabelecer um protocolo acessível e padronizado para segmentação manual do plexo coroide dentro do terço e quarto ventrículos laterais do cérebro. Esperamos resolver quaisquer dúvidas ou problemas comuns que possam surgir ao segmentar manualmente o plexo coroide, especialmente considerando a natureza complexa de sua localização dentro do cérebro. O desenvolvimento deste protocolo levará à criação de um conjunto de dados grande o suficiente que consiste em mapa...

Vídeo: Autor em destaque: preenchendo lacunas na anatomia e estabelecendo uma base para estudos algorítmicos 

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

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