JoVE Logo

Войдите в систему

Для просмотра этого контента требуется подписка на Jove Войдите в систему или начните бесплатную пробную версию.

В этой статье

  • Резюме
  • Аннотация
  • Введение
  • протокол
  • Результаты
  • Обсуждение
  • Раскрытие информации
  • Благодарности
  • Материалы
  • Ссылки
  • Перепечатки и разрешения

Резюме

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.

Аннотация

В центре внимания данного исследования было проверить пределы разрешения структурных МРТ посмертных мозга по сравнению с живой человеческий мозг. Разрешение структурной МРТ в естественных условиях, в конечном счете ограничивается физиологической шума, в том числе пульсации, дыхании и движении головы. Хотя изображения аппаратного продолжает улучшаться, он по-прежнему трудно решить структуры на миллиметровой шкале. Например, первичный визуальный сенсорные пути синапса в латерального коленчатого тела (ЛГН), визуальный контроль реле и ядро ​​в таламуса, который обычно состоит из шести слоев чередующихся монокулярных. Сканирование мозга исследований не смогли надежно различать эти слои из-за их небольшого размера, которые толщиной менее 1 мм.

Разрешающая предел структурной МРТ, в посмертной мозга был протестирован с использованием нескольких изображений в среднем в течение длительного срока (~ 24 ч). Цель в том, чтобы проверить, можно ли было разрешить отдельные лЭлис о ЛГН в отсутствие физиологической шума. Плотность протонов (PD) 1 взвешенное последовательность импульсов был использован с различными разрешение и другие параметры, чтобы определить минимальное количество изображений, необходимых для регистрации и в среднем надежно отличить LGN и другие подкорковых областях. Результаты были также по сравнению с изображений, полученных в живом человеческий мозг. IN VIVO испытуемым сканирования, чтобы определить дополнительные эффекты физиологической шума на минимальном количестве PD сканирований, необходимых для различения подкорковых структур, полезные в клинической практике.

Введение

Цель этого исследования было проверить пределы разрешения структурных МРТ в отсутствии физиологического шума. Протон плотности (PD), взвешенные изображения были получены в посмертной мозга в течение длительного срока (два ~ 24 сессий ч), чтобы определить минимальное количество изображений, которые должны быть зарегистрированы и в среднем для решения подкорковые структуры. Для сравнения, PD взвешенные изображения были также приобретены в живых людей в течение нескольких сессий. В частности, была поставлена ​​задача выяснить, будет ли это возможно в лучшем случае, чтобы решить все шесть отдельных слоев человеческого LGN, которые примерно 1 мм толщиной (рисунок 1).

figure-introduction-763
Рисунок 1. Человеческий наружного коленчатого тела слои. Схема ламинарного структуры LGN. КРУПНОКЛЕТОЧНЫХ (M) слои состоят из большего нейроновразмер ячейки и меньше плотность клеток, которые ответственны за решения движения и курс очертания (слои 1-2, изображается как темно-серый). Parvocellular слои (P) состоят из меньшего размера нейронов и клеток большей плотности клеток, которые отвечают за решение тонкую форму и цвет (слои 4-6, изображенной в светло-серый). Масштабная линейка 1 мм. Рисунок основан на окрашенном человека LGN 12.

Пространственное разрешение в МРТ улучшается, когда размер матрицы увеличивается, и когда полевой зрения (FOV) и толщина среза, уменьшаются. Тем не менее, повышенное разрешение уменьшает отношение сигнал-шум (SNR), который пропорционален объему воксела. SNR также пропорциональна квадратному корню из числа измерений. В живых людей, хотя несколько изображений могут быть приобретены в течение ряда отдельных сессий изображений, окончательное решение будет ограничено физиологического шума, таких как дыхание, кровообращения пульсаций и движения головы.

Высокая-Разрешение (0,35 мм в плоскости вокселы) PD взвешенные сканы были приобретены. PD проверяет повышения серый и белый контраст в таламус 1, и в результате изображение, чтобы свести к минимуму Т 1 и Т 2 последствия. Его изображение зависит от плотности протонов в виде воды и макромолекул, таких как белки и жиры в объеме изображения. Увеличение числа протонов в ткани приводит к более светлому сигнала на изображении из-за более высокой продольной составляющей намагниченности 2.

PD-взвешенные сканы были собраны, так как они обеспечивают более высокую контрастность подкорковых структур с окружающих тканей. Другие контрасты, такие как Т1 и Т2-взвешенных изображениях привести к трудности в разграничении подкорковые структуры, как в LGN-за небольших соотношениях контраст-шум, как определено ƒ 1,3.

Точно так же, более ранние исследования обнаружили, что PD-взвешенные изображения формалина фиксированной посмертных мозги resulteд в высших отличий между контрастными серого и белого вещества по сравнению с Т1 и Т2-взвешенные изображения, которые имели подобные серый и белый интенсивности независимо от того, изображение 3,4. Лежащие в основе биофизических детерминант может объяснить эти различия. T1 (продольного) и T2 (поперечная) времена релаксации протонов водорода зависит от того, как вода движется внутри ткани. Фиксаторы, такие как формалин работе сшивающих белков. Различия между подвижности воды уменьшается между различными типами тканей, когда фиксаторы используются. Снижение контрастности тканей Т1 наблюдалась после фиксации, в то время как различия в относительной плотности протонов в пределах тканях мозга увеличилась с фиксацией, обеспечивая лучший контраст дифференциацию 3, 4.

Предыдущие исследования выявили LGN в ПД-взвешенный сканирования с использованием 1,5 T 5,6,7, и в 3 T сканера 8,9. Очень важно, чтобы получить эти сканирования, чтобы иметь возможность точно выделить степеньЛГН. Для поддержания полного охвата подкорковых ядер в 18 PD-взвешенные срезы были получены в таламус. Каждый том был вновь выбран, чтобы в два раза разрешение 1024 матрицы (0,15 мм в плоскости размер воксела), сцепленных, движение исправлены и усреднены для получения 3D изображение высокого разрешения подкорковых структур. Оптимальное количество БП изображений, необходимых для следующего рецепта ломтик 5, сокращая время сканирования до менее чем 15 мин в живых людей. Только 1 PD изображений требуется четко разграничить подкорковых областях в посмертном мозге, уменьшая время сканирования до менее чем 3 мин (рис 2 и 3).

Целый формалином фиксированной вскрытие образец мозг сканируется от женщины, которая умерла от остановки сердца в возрасте 82 лет. Обзор медицинских записей показал, что она была: хроническая обструктивная болезнь легких, стенокардия, тройной шунтирование 8 лет до смерти, рак матки обрабатывают гистерэктомии7 лет до смерти, гиперлипидемии, глаукомы, катаракты и хирургии. Вскрытие образец мозг погружения фиксировали в 10% нейтральном формалине с буфером по крайней мере 3 недели при 4 ° С c.The посмертной мозга был отсканирован с тем же протоколом изображения, а также с другими параметрами в течение многих часов для сравнения качества изображения , Только оптимизированные параметры будут описаны в протоколе.

протокол

1. Участник и Посмертный Мозг настройки

Примечание: Все изображения были получены с использованием 3 T томограф с катушкой головки 32-канала и всех сканирования МРТ проводили при комнатной температуре, примерно 20 ° C. Все участники были правой рукой и дали письменное информированное согласие. Каждый участник был в хорошем здоровье без истории неврологических расстройств. Экспериментальный протокол был одобрен и следует рекомендациям Комитета по обзору Йоркского университета человека участников.

  1. Попросите каждого из участников заполнить и подписать форму согласия пациента, который подробно МРТ указания по технике безопасности и протокол нейро-визуализации.
  2. Для каждого участника, место затычки для ушей в каждом ухе и закрепите их голову подушечками, чтобы минимизировать движения головы.
  3. Для визуализации посмертного мозга, убедитесь, что мозг фиксируется до нейровизуализации и содержится в пакете или контейнере, что вписывается в МРТ головного катушки. Поместите посмертных мозг в головной катушки с его оси (для инф превосходитerior) выравнивается с отверстием сканера. Ствола головного мозга (задняя) должна быть обращена к подножию кровати сканера.
  4. Поместите вакуумный подушки руки вокруг посмертного мозга для дополнительной поддержки.

2. Локализация и Назначение подкорке

ПРИМЕЧАНИЕ: таламус является двойная структура лопастные расположен недалеко от центра мозга, расположенного между мозга и коры головного мозга. Расположенный в спинной таламуса, человеческий ЛГН небольшой подкорковых структура, которая простирается максимум ~ 10 мм.

  1. Для регистрации нового участника, откройте программное обеспечение МРТ и нажмите на вкладку пациента в левом верхнем углу. Затем нажмите на Регистрация.
  2. Заполните соответствующую информацию пациента, а затем перейдите на вкладку экзамен.
  3. Для получения курсового сканирование, нажмите на вкладке экзамен Explorer, чтобы создать новый протокол. Соблюдайте установленный-окно на экране, выберите вкладку рутина, и введите следующие параметры: приобретениеВремя 28 сек, приобретение матрица 160 × 160, 1 ломтик, толстый 1,6 мм изотропной вокселей размер, FOV = 260 мм, поле зрения фаза = 100%, разрешение кусочек = 69%, фаза и нарезать частичное фазу Фурье = 6/8, TR = 3.15 мс, TE = 1,37 мс, флип угол = 8 °.
  4. Наложение окно выбора кусочек используется для приобретения изображения PD более радиомаяка, охватывающих подкорковые ядра таламуса внутри, а также окружающих структур (рисунок 4).

3. Высокое разрешение структурных параметров

  1. Создать новый протокол для получения PD-взвешенные сканы с высоким разрешением. В окне наладки на экране, выберите вкладку рутина, и введите следующие параметры в корональной ориентации: время сбора 179 сек, матрица приобретение 512 × 512, 0,3 × 0,3 × 1 мм 3 Размер воксел, TR = 3,25 сек Т.Е. = 32 мс, флип угол = 120 °, с чередованием приобретение ломтик, FoV прочитать = 160 мм, угол обзора по фазе = 100%, параллельной визуализации (ГРАППА) сфактор ускорения 2.
    1. Используйте Турбо спин-эхо последовательность, с Эхо железнодорожного Длина 5. Первый эхо в 32 мс является эффективным эхо для этой последовательности. Уменьшите пропускную способность (BW) до минимально возможного, 40 Гц / пиксель, чтобы максимизировать ОСШ. Чтобы уменьшить продолжительность сканирования, выберите 18 ломтиков, каждый толщиной 1 мм, с FOV = 160 мм. Это плита обеспечивает достаточное освещение в подкорковых областях, представляющих интерес.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Для надежной идентификации подкорковых структур, приобретают 5 трасс с вышеуказанными параметрами. Общая продолжительность сканирования только ~ 15 мин (рисунок 5). Жир насыщения не был использован.
  2. В визуализации посмертного мозга, надежная идентификация подкорковых структур может наблюдаться только в одном сканировании с общей продолжительностью всего ~ 3 мин после же протокола сканирования, как в 3.1 (рисунок 6).

Анализ 4. Изображение

ПРИМЕЧАНИЕ: Для анализа данных МРТ, использовать свободно доступны FMRIB-хПрограммное обеспечение Библиотека (FSL) пакет доступен для загрузки на (https://www.fmrib.ox.ac.uk/fsl/).

  1. Откройте окно терминала, а также конвертировать исходные файлы DICOM от сканера для каждого тома PD в формат NIfTI с DICOM к NIfTI преобразователя. Ряд из них находятся в свободном доступе для скачивания (например., Https://www.nitrc.org/projects/mricron). В командной строке введите dcm2nii затем каталоге каждого PD взвешенное изображение перспективе.
  2. В окне терминала получения параметров исходного PD сканирования. Введите fslinfo в командной строке с последующим PD сканирования в формате NIfTI.
  3. Создать с высоким разрешением целевого объема заготовки изображения, дважды разрешение и половину размера воксела данную параметрами из fslinfo от первоначального PD сканирования. Порядок входных данных для этой команды выглядит следующим образом:
    fslcreatehd <гразмер> <тип данных>
    ПРИМЕЧАНИЕ: Например, если исходный PD сканирования со следующими параметрами, как описано в 3.1 собраны (т.е., 512 × 512 матрица, 18 ломтик, 0,3 × 0,3 × 1 мм 3 Размер воксел, TR = 3,25 с), введите следующую в окне командной:
    fslcreatehd 1024 1024 0,15 36 1 0,15 0,5 3,25 0 0 0 4 blankhr.nii.gz
  4. Определите преобразование, используя матрицу идентичности. Введите в любой текстовый редактор текстовый файл, сохраненный как '' identity.mat, что выглядит следующим образом:
    0 0 0
    1 0 0
    0 1 0
    0 0 1
  5. Используйте команду флирт применить преобразование, увеличив частоту каждый оригинальный PD взвешенное пробег удвоить общее разрешение от 512 до 1024 матрицы, и вдвое размер воксела в каждом измерении в результате разрешением 0,15 × 0,15× 0,5 мм 3. В окне терминала для каждого тома PD, введите следующую команду флирт изменения оригинальных и выходные имена за перспективе:
    флиртовать -interp синк -в originalPD.nii.gz -rEF blankhr.nii.gz -applyxfm -init identity.mat отъезда highresPD.nii.gz
    ПРИМЕЧАНИЕ: Если originalPD.nii.gz является объем источника, blankhr.nii.gz является выходное разрешение, и highresPD.nii.gz это имя объема производства.
  6. Переместить все изображения с высоким разрешением в новую папку, и перейдите к нему в окне терминала.
  7. Для каждого участника, объединить все повышающей дискретизации PD изображений в одном файле с использованием 4D fslmerge. В терминале оконного типа:
    fslmerge -t concat_highresPD * .nii.gz
    ПРИМЕЧАНИЕ: Это создает файл с именем 4D concat_highresPD.nii.gz.
  8. Движение исправить объединенных файл, используя mcflirt 10. Этот инструмент позволяет автоматизированной надежной регистрации для линейного (аффинных) взаимосвязанных и интермодальных изображений головного мозга. ВыберитеКоррекция 4-этап, который использует синк интерполяции (внутренне) в качестве дальнейшего прохода оптимизации для большей точности. В терминале оконного типа:
    mcflirt -в concat_highresPD отъезда mcf_concat_highresPD.nii.gz -stages 4 -plots
    ПРИМЕЧАНИЕ: Это создает файл с именем 4D mcf_concat_highresPD.nii.gz.
  9. Наконец, создайте 3D изображений с помощью значит fslmaths. В терминале оконного типа:
    fslmaths mcf_concat_highresPD.nii.gz -Tmean mean_highresPD.nii.gz
    ПРИМЕЧАНИЕ: Это создает 3D-файл с именем mean_highresPD.nii.gz, которая имеет высокое качество
  10. Представьте себе конечный результат 3D изображение высокого разрешения, используя команду fslview. В каталоге, где ваше изображение, введите следующие команды в окне терминала:
    fslview mean_highresPD.nii.gz ".
  11. Проверьте профили интенсивности трансформирования в вопросе. Создание ROI, используя fslview (это может быть вертикальной линии, проведенной через области LGN например). В fslview загрузить PD изображение высокого разрешения. Щелкните на вкладке инструментов,Затем нажмите на вкладку одного изображения, чтобы увеличить изображение для рисования трансформирования. Затем перейдите на вкладку Файл и затем вкладку Create Mask. Нарисуйте линию в ROI интересов. Сохраните ROI, нажав Файл, затем Сохранить как. Повторите маски линии в нескольких районах в пределах ROI для сравнения интенсивности и других трансформирования в вопросе.
  12. Используйте команду 3dmaskdump Afni для анализа полученного интенсивность изображения. В каталоге, где изображения, используйте следующую команду в окне терминала, чтобы извлечь интенсивности изображения и расположение (с учетом как result_mask.txt) Вашего маски ROI:
    3dmaskdump -o result_mask.txt -noijk -xyz -mask ROI_linemask.nii.gz PDaverage_image.nii.gz

Результаты

После того, как подкорки назначают в таламус, PD взвешенные изображения собраны в окне выбора среза (рис 4). ОСШ улучшена путем увеличения количества средних и в посмертных и в естественных сканирования. Чтобы определить качество изображения, ОСШ из разных средних сканиров?...

Обсуждение

Это исследование описывает оптимизированный протокол в приобретении и методики анализа с целью получения высокого разрешения PD взвешенные изображения подкорковых областей. Ряд параметров сканирования были проверены и изменены с наиболее значимых, относящихся к размеру матрицы, раз...

Раскрытие информации

The authors have nothing to disclose.

Благодарности

The authors acknowledge the following funding sources, the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC), the Dorothy Pitts Research Fund (NG), and the Nicky and Thor Eaton Research Fund. The authors acknowledge Kevin DeSimone, and Aman Goyal and for their knowledge in MRI acquisition and analysis expertise.

Материалы

NameCompanyCatalog NumberComments
Magnetom Trio 3T  MRISiemens (Erlangen, Germany).
Vacuum cushion handSiemensMat No: 4765454Manufactured by: Johannes-Stark-Stk. 8 D-92224 Amberg

Ссылки

  1. Devlin, J. T., et al. Reliable identification of the auditory thalamus using multi-modal structural analyses. NeuroImage. 30 (4), 1112-1120 (2006).
  2. Fellner, F., et al. True proton density and T2-weighted turbo spin-echo sequences for routine MRI of the brain. Neuroradiology. 36 (8), 591-597 (1994).
  3. Schumann, C. M., Buonocore, M. H., Amaral, D. G. Magnetic resonance imaging of the post-mortem autistic brain. J Autism Dev Disord. 31 (6), 561-568 (2001).
  4. Tovi, M., Ericsson, A. Measurements of T1 and T2 over time in formalin-fixed human whole-brain specimens. Acta Radiol. 33 (5), 400-404 (1992).
  5. Fujita, N., et al. Lateral geniculate nucleus: anatomic and functional identification by use of MR imaging. Am J Neuroradiol. 22 (9), 1719-1726 (2001).
  6. Bridge, H., Thomas, O., Jbabdi, S., Cowey, A. Changes in connectivity after visual cortical brain damage underlie altered visual function. Brain. 131 (6), 1433-1444 (2008).
  7. Gupta, N., et al. Atrophy of the lateral geniculate nucleus in human glaucoma detected by magnetic resonance imaging. Br J Opthalmol. 93 (1), 56-60 (2009).
  8. Dai, H., et al. Assessment of lateral geniculate nucleus atrophy with 3T MR imaging and correlation with clinical stage of glaucoma. Am J Neuroradiol. 32 (7), 1347-1353 (2011).
  9. McKetton, L., Kelly, K. R., Schneider, K. A. Abnormal lateral geniculate nucleus and optic chiasm in human albinism. J Comp Neurol. 522 (11), 2680-2687 (2014).
  10. Jenkinson, M., Bannister, P., Brady, M., Smith, S. Improved optimization for the robust and accurate linear registration and motion correction of brain images. NeuroImage. 17 (2), 825-841 (2002).
  11. Dietrich, O., Raya, J. G., Reeder, S. B., Reiser, M. F., Schoenberg, S. O. Measurement of signal-to-noise ratios in MR images: influence of multichannel coils, parallel imaging, and reconstruction filters. J Magn Reson Imaging. 26 (2), 375-385 (2007).
  12. Andrews, T. J., Halpern, S. D., Purves, D. Correlated size variations in human visual cortex, lateral geniculate nucleus, and optic tract. J Neurosci. 17 (8), 2859-2868 (1997).
  13. Pfefferbaum, A., Sullivan, E. V., Adalsteinsson, E., Garrick, T., Harper, C. Postmortem MR imaging of formalin-fixed human brain. NeuroImage. 21 (4), 1585-1595 (2004).

Перепечатки и разрешения

Запросить разрешение на использование текста или рисунков этого JoVE статьи

Запросить разрешение

Смотреть дополнительные статьи

106

This article has been published

Video Coming Soon

JoVE Logo

Исследования

Образование

О JoVE

Авторские права © 2025 MyJoVE Corporation. Все права защищены