Трехмерное моделирование формы и анализ структур мозга

Резюме

Мы вводим полуавтоматический протокол для анализа формы на структурах мозга, включая сегментацию изображений с помощью открытого программного обеспечения, и дальнейший групповой анализ формы с помощью автоматизированного пакета моделирования. Здесь мы демонстрируем каждый шаг протокола анализа 3D формы с гиппокампа сегментации из изображений MR мозга.

Аннотация

Статистический анализ формы структур мозга был использован для исследования связи между их структурными изменениями и патологическими процессами. Мы разработали программный пакет для точного и надежного моделирования форм и группового анализа. Здесь мы вводим конвейер для анализа формы, от индивидуального 3D-моделирования формы до количественного анализа формы группы. Мы также описываем шаги предварительной обработки и сегментации с использованием открытых программных пакетов. Это практическое руководство поможет исследователям сэкономить время и усилия в 3D-анализе формы на структурах мозга.

Введение

Форма анализа структур мозга стала предпочтительным инструментом для исследования их морфологических изменений в рамках патологических процессов, таких как нейродегенеративные заболевания и старение¹. Требуются различные вычислительные методы, чтобы 1) точно разграничить границы целевых структур из медицинских изображений, 2) реконструировать целевую форму в виде 3D-поверхностной сетки, 3) построить межсубъекты корреспонденции по отдельным моделям формы с помощью параметризации формы или регистрации поверхности, и 4) количественно оценить региональные различия в форме между отдельными лицами или группами. За последние несколько лет, многие методы были введены в нейровизуальных исследований для каждого из этих шагов. Однако, несмотря на значительные события в этой области, существует не так много рамок, непосредственно применимых к исследованиям. В этой статье мы описываем каждый этап анализа форм структур мозга, используя наши пользовательские инструменты моделирования форм и общедоступные инструменты сегментации изображений.

Здесь мы демонстрируем рамки анализа формы для структур мозга через анализ формы левого и правого гиппокампа с помощью набора данных о контроле взрослых и больных болезнью Альцгеймера. Атрофия гиппокампа признана критическим биомаркером визуализации при нейродегенеративных заболеваниях^2,3,4. В нашей структуре анализа форм мы используем модель шаблона целевой структуры и деформируемую регистрацию шаблона к изображению в процессе моделирования форм. Модель шаблона кодирует общие характеристики формы целевой структуры в популяции, а также обеспечивает базовый уклад для количественной оценки различий в формах между отдельными моделями через их переходное отношение с моделью шаблона. При регистрации шаблона к изображению мы разработали метод деформации поверхности Лаплациа, чтобы соответствовать модели шаблона к целевой структуре в отдельных изображениях, минимизируя при этом искажение распределения точек в модели шаблона^5,6,7. Осуществимость и надежность предлагаемой структуры были подтверждены в последние нейровизуальные исследования когнитивного старения⁸, раннее выявление легких когнитивных нарушений⁹, и для изучения связей между структурными изменениями мозга и уровня кортизола¹⁰. Такой подход облегчил бы использование методов моделирования форм и анализа в дальнейших нейровизуальных исследованиях.

протокол

Мозг MR изображения были приобретены в рамках протокола, утвержденного местным институциональным наблюдательным советом и комитетом по этике.

ПРИМЕЧАНИЕ: Инструменты для моделирования форм и анализа можно загрузить из репозитория NITRC: https://www.nitrc.org/projects/dtmframework/. Программное обеспечение GUI (DTMModeling.exe) может быть выполнено после извлечения. Посмотреть рисунок 1.

1. Сегментация изображения MR мозга

1. Приобретайте изображения MR мозга отдельных субъектов и маски сегментации мозга.
   ПРИМЕЧАНИЕ: Обычно мы приобретаем T1 взвешенные MR-изображения для анализа структур мозга. Мы предполагаем, что MR изображения предварительно обработаны для коррекции нелинейности градиента и коррекции неоднородности с помощью N3¹¹, улучшенные методы N3¹², или FSL-FAST¹³. Некоторые свободно доступные инструменты для автоматической сегментации структур мозга человека перечислены в таблице 1.
2. Исправьте результаты сегментации вручную.
   ПРИМЕЧАНИЕ: Открытое программное обеспечение GUI, поддерживающее ручную сегментацию, перечислены в таблице 2. Ручные протоколы сегментации для структур мозга можно найти здесь^14,15,16. Видео-руководство по ручной сегментации для гиппокампа здесь¹⁷. Мы описываем протокол для сегментации гиппокампа в следующем разделе.
   1. Откройте T1-взвешенную МРТ и результаты автоматической сегментации с помощью меню Open File.
   2. Загрузите плагин сегментации, нажав меню окна (ru) Показать (ru) Сегментация.
   3. Исправьте маску сегментации с помощью инструментов Add, Subtractи коррекции в плагине сегментации.
   4. Сохраните исправленную маску сегментации в формате Nifti с помощью меню Save.

2. Ручное редактирование Гиппокампальной сегментации

ПРИМЕЧАНИЕ: Мы вводим протокол для ручного редактирования сегментации мозга с использованием программного обеспечения моделирования GUI на основе рабочей скамейки MITK(http://www.mitk.org/). Рабочий стенд MITK обеспечивает различные функции для ручной и автоматической сегментации и медицинской визуализации изображения. Мы демонстрируем процесс ручного редактирования для левого и правого гиппокампа. Шаги для ручного редактирования¹⁸ результат автоматической сегментации гиппокампа являются следующими.

1. Откройте T1-взвешенное изображение MR и результаты автоматической сегментации гиппокампа с использованием программного обеспечения MITK workbench.
2. Загрузите плагин сегментации в рабочей скамейке MITK, нажав на окно меню Показать Вид (ru) Сегментация.
3. Выберите коронарный вид, нажав на значок правой стороны, который отображается в верхнем правом боковом углу окна дисплея.
4. Отодейте бинарную маску каждого гиппокампа (т.е. слева и справа) в корональном представлении, начиная от гиппокампа головы к телу следующим образом.
   1. Прокрутите по всему объему до тех пор, пока не будет найден uncus. Включите uncus в гиппокампе маски, где он присутствует.
   2. Отодейте маску гиппокампа тела после uncus отступил с помощью добавить и вычесть функции в сегментации плагина.
   3. Продолжайте редактировать гиппокампа маску, пока гиппокампа хвост не найден. Как пульвинарное ядро таламуса отступает выше гиппокампа, форникс возникает.
   4. Закончите редактирование последнего коронального ломтика гиппокампа, в котором вся длина fornix видна, но еще не непрерывна со сплением мозоли корпуса.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Цереброспинальная жидкость (CSF) пространства могут содержаться в гиппокампе регионов. Пространства CSF могут быть удалены из гиппокампа маски с помощью инструмента вычитания в сегментации плагин mITK рабочей скамейке. это может быть проще определить гиппокампа регионов полностью, а затем пройти через все корональные ломтики от бегемота головы до хвоста для удаления csF пространств.
   5. Следуйте тому же процессу для редактирования бинарных масок обоих бегемотов.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Добавить, вычесть, и коррекции инструменты плагина сегментации в MITK workbench могут быть использованы для ручного редактирования. Инструмент коррекции прост в обращении с мелкими ошибками в маске сегментации, выполняя добавление и вычитание в соответствии с пользовательским ввозам и маской сегментации без дополнительного выбора инструмента.
5. Сохраните бинарные маски для левого и правого гиппокампа в формате Nifti (nii или nii.gz) с помощью меню Save в программном обеспечении MITK workbench.
   ПРИМЕЧАНИЕ: Двоичные маски левого и правого гиппокампа должны быть сохранены отдельно для последующих шагов модели гиппокампа.

3. Группа Шаблон Строительство

ПРИМЕЧАНИЕ: После сегментации и ручного редактирования для всех объектов индивидуальное моделирование формы требует модели шаблона целевой структуры. Мы строим модель шаблона из средней бинарной маски для населения, приобретенной с помощью плагина "ShapeModeling" в MITK Workbench. Шаги построения модели шаблона с использованием программного обеспечения GUI являются следующими.

1. Загрузите плагин ShapeModeling, используя функцию меню: Окно Показать Вид (ru) Моделирование формы.
2. Откройте каталог, содержащий бинарные маски исследуемой популяции, нажав кнопку Open Directory в плагине ShapeModeling.
3. Нажмите кнопку шаблона Строительство в ShapeModeling плагин.
4. Проверьте сетку средней формы и сохраните ее в формате стереолитографии (STL) с помощью меню Save.

4. Индивидуальная реконструкция формы

ПРИМЕЧАНИЕ: На этом этапе мы выполняем моделирование формы для отдельных предметов с помощью кнопки Start Shape Modeling в плагине "ShapeModeling". Мы перечислим параметры программного обеспечения этого плагина в таблице 3. Подробное объяснение по каждому параметру можно найти здесь⁵. Шаги индивидуальной реконструкции формы с использованием программного обеспечения GUI являются следующими.

1. Загрузите изображение MR с t1 и его маску сегментации с помощью меню Open File.
   ПРИМЕЧАНИЕ: Мы используем T1-взвешенное изображение MR для визуальной проверки.
2. Проверьте параметры моделирования в plugin ShapeModeling и при необходимости измените их.
   ПРИМЕЧАНИЕ: Если модель шаблона не деформирована или расстояние между моделью шаблона и границей изображения большое, рекомендуется увеличить диапазон поиска границ. Если будут найдены некоторые геометрические искажения, увеличение maxAlpha и minAlpha с шагом 0.5 поможет решить проблему. Важно проверить интенсивность вокселя для целевого объекта в маске сегментации. Если значение не 1, параметр интенсивности должен быть изменен соответствующим образом.
3. Нажмите кнопку моделиирования формы, чтобы запустить процесс моделирования формы и проверить результат в 3D-представлении рабочей скамейки MITK.
4. Повторите шаги 4.2 и 4.3, когда модель шаблона не установлена на границе изображения близко.
   ПРИМЕЧАНИЕ: Модель шаблона визуализирована с помощью маски сегментации в сагитталовом, корональном, осевом и 3D-представлении рабочей скамейки MITK. Поверхность шаблона не деформируется, когда расстояние между моделью шаблона и границей изображения меньше порога, который составляет одну десятую от самого маленького размера вокселя.
5. Сохранить результат моделирования в формате стереолитографии (STL) с помощью меню Save в рамке MITK.

5. Групповой формы нормализации и измерения разницы формы

ПРИМЕЧАНИЕ: На этом этапе мы выравниваем отдельные модели формы с моделью шаблона и вычисляем деформацию точечной формы между соответствующими вершинами между моделью шаблона и моделью индивидуальной формы. Шаги для измерения деформации формы следующие.

1. Выберите модель формы предмета в диспетчере данных рабочей группы MITK.
   ПРИМЕЧАНИЕ: Пользователи могут выбрать несколько моделей для измерения деформации.
2. Выполните измерение деформации, нажав кнопку измерения в plugin ShapeModeling.

Результаты

Процесс моделирования формы, описанный здесь, был использован для различных нейровизуальных исследований на старение^6,8,10 и болезнь Альцгеймера^5,9. Особенно, этот метод моделирования фо?...

Обсуждение

Таким образом, мы описали программный конвейер для анализа формы на структурах мозга, включая (1) сегментацию изображений MR с помощью открытых инструментов (2) индивидуальную реконструкцию формы с использованием деформируемой модели шаблона, и (3) количественную разницу в форме измерени...

Материалы

Name	Company	Catalog Number	Comments