Name: brain morphology of cannabis users with or without psychosis: a pilot mri study
Uploaded: 2020-08-18T13:30:00.000+00:00
Duration: 7 min 30 s
Description: Watch this Scientific Journal Video about Brain Morphology of Cannabis Users With or Without Psychosis: A Pilot MRI Study at JoVE.com

Никакой.

Для этого исследования было набрано 10 пациентов с CIP и 12 NPCU. Все пациенты были набраны в психиатрической больнице Университетской поликлиники Милана, Италия, в то время как потребители каннабиса были зачислены в район охвата Милана. Все пациенты находились на стабильном фармакологическом лечении. Были включены либо леворукие, либо праворукие участники. Все участники имели привычное потребление каннабиса и измеряли тип наркотика, частоту и продолжительность, а также социально-демографические, клинические и психосоциальные параметры зависимости. Исследование было одобрено местным этическим комитетом.
1. Участники
<ol><li>Используйте следующие критерии включения: Для пациентов: возраст 18-45 лет, диагноз DSM-IV психотического расстройства, вызванного каннабисом, тяжелое потребление каннабиса во время исследования и в предыдущие 6 месяцев. Для NPCU: возраст 18-45 лет, отсутствие диагноза DSM-IV, тяжелое потребление каннабиса во время исследования и в предыдущие 6 месяцев.</li>
	<li>Используйте следующие критерии исключения: диагноз умственной отсталости, любое текущее серьезное медицинское или неврологическое заболевание, история травматической травмы головы с потерей сознания и любые другие оси I, включая злоупотребление алкоголем, или расстройства Оси II и беременность. Убедитесь, что психотические симптомы не предшествуют началу употребления каннабиса и не сохраняются в течение значительного периода времени после прекращения острой абстиненции или тяжелой интоксикации. Убедитесь, что нет истории повторяющихся эпизодов, не связанных с субстанцией.</li>
	<li>Для получения информированного согласия прочитайте форму согласия участникам. Подать и участнику, и следователю подписать форму согласия в двух экземплярах. Сохраните форму согласия для записей.</li>
	<li>Для оценки диагноза пациентов с CIP используйте Структурированное клиническое интервью для диагностики (SCID-I) Диагностического и статистического руководства по психическим расстройствам, 4-е издание, редакция текста (DSM-IV-TR)27.</li>
	<li>Чтобы установить частоту и продолжительность зависимости, используйте пособие для полуструктурированного клинического интервью для детей и подростков SCICA28.</li>
</ol>2. Клиническая и психосоциальная оценка
ПРИМЕЧАНИЕ: Всем участникам было введено несколько клинических и психосоциальных шкал.
<ol><li>Для оценки психиатрических симптомов используйте Краткую психиатрическую рейтинговую шкалу (BPRS)29,Шкалу оценки молодой мании(YMRS) 30,Шкалу оценки депрессии Монтгомери-Осберга (MADRS)31,Шкалу оценки депрессии Гамильтона (HAM-D)32 и Шкалу оценки тревоги Гамильтона (HAM-A)33.</li>
	<li>Чтобы исследовать наличие травмы или инфекции во время или сразу после родов, используйте шкалу акушерских осложнений Мюррея-Льюиса (MLOCS)34.</li>
	<li>Для оценки опыта пренебрежения или жестокого обращения используйте вопросник «Детский опыт ухода и жестокого обращения» (CECA-Q)35.</li>
	<li>Для оценки социально-экономического статуса (СЭС) используйте шкалу социально-экономического статуса Макартура36.</li>
	<li>Используйте шкалу соседства (NS)37 для оценки конкретных характеристик соседства с точки зрения удовлетворенности соседства (NS-A), чувства безопасности (NS-B), уровня деградации (NS-C), готовности со стороны сограждан вмешиваться в неблагоприятные ситуации (NS-D) и степени принятия веществ (NS-E).</li>
	<li>Используйте инвентарь темперамента и характера (TCI-125) для изучения личностных черт38,39.</li>
	<li>Для оценки качества жизни и глобального функционирования используют шкалы Manchester Short Assessment of Quality of Life (MANSA)40 и Quality of Life Index (QL-index)41 и Global Assessment of Functioning (GAF)27 соответственно. ПРИМЕЧАНИЕ: Все социально-демографические и клинические данные обобщены в таблице 1.</li>
</ol>3. Магнитно-резонансная томография
<ol><li>Вставьте участника в положение лежа на спине на кровати МРТ-сканера 3 Тесла.</li>
	<li>Поместите радиочастотную (РЧ) катушку над головой участника.</li>
	<li>Обеспечьте беруши и наушники для блокировки фонового шума.</li>
	<li>Прикрепите поролоновые прокладки, чтобы обездвижить голову.</li>
	<li>Проинструктируйте субъекта оставаться неподвижным.</li>
	<li>Запустите сеанс МРТ с рабочей станции в диспетчерской.<ol>
<li>Запустите 3-плоскостное градиентное эхо-сканирование для выравнивания и локализации и выполните процедуру прокладки для создания однородного постоянного магнитного поля.</li>
		<li>Запустите протокол эхо-планарной визуализации для МРТ. Параметры сбора для получения трехмерного сканирования мозга с высоким разрешением T1-взвешенного трехмерного сканирования мозга уже установлены в программе визуализации и не должны быть изменены. Параметры: время повторения [TR] = 9,8, время эха [TE] = 4,6 мс, в плоскости размер вокселя = 0,9375 × 0,9375, матрица = 256 × 256, угол сальто = 8°.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Удалите участника из комнаты МРТ-сканера. Перенесите данные MR на диск и закройте сеанс. ПРИМЕЧАНИЕ: В общей сложности 185 смежных сагиттальных срезов 1 мм, простирающихся выше от нижнего аспекта мозжечка, чтобы охватить большую часть мозга, были выбраны из сагиттального локализаторного сканирования.</li>
</ol>4. Этапы предварительной обработки
ПРИМЕЧАНИЕ: Морфометрический анализ на основе вокселя должен выполняться с использованием статистического параметрического картирования (SPM12), реализованного в MATLAB.
<ol><li>Перед выполнением группового анализа выполните следующие шаги предварительной обработки, показанные в файле сценария обработки Script_pre.<ol>
<li>Сегментация: Обработка структурного изображения для различения и разделения тканей белого вещества, тканей серого вещества и спинномозговой жидкости на различные изображения. Это разделение получено благодаря комбинации вероятностных карт, разработанных на области общих знаний о распределении тканей в сочетании с модельным кластерным анализом, который идентифицирует воксельные распределения конкретных тканей на исходном изображении. Запустите пакетный файл segment.mat.</li>
		<li>Инструменты DARTEL (Diffeomorphic Anatomical Registration Through Exponentiated Lie algebra): определение нелинейных деформаций для регистрации изображений ГМ и белого вещества всех участников. Запустите пакетный файл create_template.mat.</li>
		<li>Нормализация: во время фазы пространственной нормализации адаптируйте изображения МРТ к анатомического стандартного шаблона. Это связано с тем, что каждый субъект имеет небольшие различия в форме и организации мозга, такие как размер и морфологические различия в структурах. Запустите пакетный файл normalize_to_MNI.mat.</li>
		<li>Пространственное сглаживание: после коррекции движения выполняют изотропное гауссово ядро полной шириной 6 мм при половине максимального гауссовского ядра для увеличения отношения сигнал/шум и учета тонких изменений в анатомических структурах. Запустите пакетный файл normalize_to_MNI.mat.</li>
		<li>Извлеките общий внутричерепной объем (ICV) с помощью SPM12: его можно получить, сложив значения плотности в изображениях классов GM, белого вещества и CSF и умножив на объемы вокселя. ПРИМЕЧАНИЕ: После завершения предварительной обработки можно уточнить данные. ПРИМЕЧАНИЕ: Пожалуйста, обратитесь к руководству по РП (https://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/doc/spm12_manual.pdf), в котором содержится подробное описание этапов предварительной обработки, используемых в настоящем исследовании, и используемых команд СЗМ. Пожалуйста, также обратитесь к скрипту и партиям Matlab, включенным в дополнительные материалы, с точными этапами предварительной обработки, используемыми для этого исследования.</li>
	</ol>
</li>
</ol>5. Статистический анализ
<ol><li>Выполните тесты хи-квадрата (категориальные переменные) и два выборочных теста t (количественные переменные) для изучения различий между двумя группами в демографическом, клиническом и психосоциальном масштабе.</li>
	<li>Выполните односторонний дисперсионный анализ (ANOVA) в контексте конструкции общей линейной модели (GLM) для сравнения объемов ГМ между пациентами с CIP и NPCU. Пол и возраст использовались в качестве контролирующих переменных во всех анализах. Запустите односторонний пакетный файл ANOVA.</li>
	<li>Проведите регрессионный анализ всего мозга только для группы CIP, чтобы выяснить, были ли оценки во всех клинических и психосоциальных масштабах, используемых в этом исследовании, значительно коррелированы с изменениями объемов ГМ. Не используйте маску для мозга, но рассмотрите все вокселы. Запустите пакетный файл регрессионного анализа с интересуемой клинической шкалой.</li>
	<li>Преобразуйте стереотаксические координаты пиковых максимумов надпорогодных кластеров из пространственного массива MNI (www.mni.mcgill.ca) в координаты Talairach и Tournoux42. ПРИМЕЧАНИЕ: Во всех нейроанатомических анализах объемные различия между субъектами рассматривались путем пропорционального масштабирования для общего внутричерепного объема (ICV).<ol>
<li>Для ANOVA установленный порог значимости p < 0,001 без коррекции, с минимальным размером кластера k=30, тогда как для множественного регрессионного анализа скорректированная p < 0,05 пиковая ошибка family-Wise Error (pFWE) считалась значимой и использовался минимальный размер кластера k=10. Первый порог был рассмотрен из-за небольшого размера выборки, использованной в этом исследовании, и поэтому результаты, полученные в результате этого анализа, должны рассматриваться как предварительные. Последнее пороговое значение является более строгим, поскольку p-значение корректируется для нескольких сравнений. ПРИМЕЧАНИЕ: Пожалуйста, обратитесь к Руководству VBM8 для получения более подробной информации о шагах постобработки (http://dbm.neuro.uni-jena.de/vbm8/VBM8-Manual.pdf). Пожалуйста, также обратитесь к партиям Matlab под названием «односторонний ANOVA» и «Регрессионный анализ», включенным в дополнительные материалы с точной моделью, используемой для этого исследования. Из-за исследовательского характера этого исследования формальный расчет размера выборки не был бы иметь большой ценности, и поэтому он не был выполнен.</li>
	</ol>
</li>
</ol>

По данным Европейского центра мониторинга наркотиков и наркомании, около 96 миллионов (или 29%) взрослых (в возрасте 15-64 лет) в Европейском союзе, по оценкам, пробовали запрещенные наркотики, особенно каннабис, в течение своей жизни. При рассмотрении самой молодой и наиболее уязвимой части населения в целом, по оценкам, 16% молодых людей (в возрасте 15-34 лет) употребляли каннабис в прошлом году, причем соотношение мужчин и женщин составляло около 2: 11. Важно отметить, что употребление каннабиса, по-видимому, приводит к развитию психиатрических симптомов у здоровых субъектов, таких как изменения настроения, повышенная тревожность, гоночные мысли, искаженное восприятие, трудности в мышлении и решении проблем, текущие проблемы с обучением и памятью, медленное время реакции и потеря контроля2. Такие признаки и симптомы, однако, обычно преходящие и не описывают психиатрическое состояние как таковое или необходимость лечения. Тем не менее, каннабис, благодаря своему основному психоактивному компоненту, названному тетрагидроканнабинолом (ТГК), также может вызывать положительные психотические симптомы, включая подозрительность, параноидальный бред, расстройства мыслительных процессов и изменения восприятия3,а также негативные симптомы, аналогичные тем, которые наблюдаются при шизофрении, такие как притупленный аффект, апатия, воля, отсутствие спонтанности, отсутствие интереса, пассивность и когнитивный дефицит (например, память, исполнительная функция, абстрактные способности, принятие решений и внимание)3. Таким образом, в настоящее время имеются доказательства того, что потребление каннабиса может как вызывать преходящие психиатрические симптомы у здоровых субъектов, так и разоблачать витиеватую психотическую картину у пациентов с предшествуя психотическим риском3. Однако вопрос о том, является ли эта связь причинно-следственной или чисто корреляционной, до сих пор является спорным и обсуждается4. Действительно, несмотря на эпидемиологические исследования, предполагающие связь между интенсивным потреблением каннабиса и риском психоза5,увеличение заболеваемости каннабисом во всем мире не сопровождается увеличением заболеваемости психозом4. Этот парадокс может быть объяснен наличием специфических смешанных различий между злоупотребляющими каннабисом, с ранним началом употребления, ежедневным предположением о высокоактивном каннабисе и потреблением синтетических каннабиноидов, несущих наибольший психотический риск3. Кроме того, некоторые генетические факторы, такие как наличие специфических полиморфизмов катехол-О-метилтрансферазы (COMT), могут также придать дополнительную уязвимость к развитию психотических симптомов после воздействия каннабиса у небольшой части пользователей6.
В связи с этим в исследованиях нейровизуализации человека предпринята попытка исследовать потенциальные нейронные механизмы, с помощью которых каннабис может привести к психотическим симптомам7,поскольку доклинические исследования ранее показали, что ТГК активен в областях мозга, богатых каннабиноидными рецепторами типа 1 (CB1R), включая гиппокамп, миндалину, полосатое тело и префронтальную кору(ПФК) 8. Действительно, было показано, что экспериментальное введение ТГК здоровым потребителям каннабиса смягчает вентростриатальную активацию во время учебной задачи и одновременно вызывает психотические симптомы9, а также измененную префронтально-стриатальную активацию во время обработки значимости внимания10. Что касается исследований структурной магнитно-резонансной томографии (МРТ), некоторые авторы обнаружили значительное уменьшение объема серого вещества (ГМ) в префронтальной коре11,12,13,гиппокампе14,15,миндалине 16 и путамине17 у обычных потребителей каннабиса по сравнению с непользователями, в то время как другие не сообщали о каких-либо существенных различиях в мозге между этими двумя группами18,19,20,21 или сообщали об увеличении объемов ГМ в медиально-височной, миндалине, гиппокампе, задней поясной извилине и мозжечке среди подростков с низким употреблением каннабиса22. 
Кроме того, в нескольких исследованиях изучалось, существуют ли какие-либо специфические различия в мозге между потребителями каннабиса с психотическими симптомами и потребителями каннабиса без каких-либо психиатрических состояний. В одном функциональном исследовании МРТ сравнивали здоровых субъектов, которые испытывали и не испытывали психотических симптомов после потребления ТГК, и сообщалось о повышенной активности во время выполнения задачи go/no-go в правой средней височной извилине и снижении активности как в парагиппокампальной, так и в веревесообразной извилине, что также было связано с большими ошибками ингибирования только в психотической группе23. Напротив, Эпштейн и Кумра обнаружили, что как психотические, так и непсихотические подростки с расстройством, употребляемым каннабис, имели сходные изменения в мозге; в частности, они обнаружили ослабленное кортикальное истончение в левой верхней лобной извилине, правом pars triangularis, левом pars opercularis, левой и правой надмаргинальной извилине, левой и правой нижней теменной коре и левой верхней височной извилине в обеих группах24. В предыдущем исследовании те же авторы сравнивали подростков с ранним началом шизофрении (EOS) с (EOS +) и без (EOS-) расстройством, употребляемым каннабис (CUD), подростков только с CUD и здоровых контрольных25. Интересно, что они обнаружили меньшие объемы серого вещества в левой верхней теменальной области как в группах EOS, так и в CUD по сравнению со здоровыми контрольными группами. Тем не менее, они не обнаружили аддитивных объемных изменений у подростков с EOS+ по сравнению с другими группами. Наконец, более недавнее и более крупное исследование обнаружило значительный общий эффект от потребления каннабиса в течение всей жизни до психотического жизненного опыта в выборке подростков. Интересно, что авторы обнаружили связь между психотическим жизненным опытом и уменьшенным расширением в пределах правого гиппокампа / парагиппокампуса26.
Поэтому эти исследования, хотя и не все согласуются, предполагают, что психоз, вызванный каннабисом, может характеризоваться нейробиологическим дефицитом, аналогичным тем, которые обнаруживаются при чистых психотических расстройствах. Тем не менее, приведут ли изменения мозга, определяемые зависимостью от каннабиса и выделенные исследованиями нейровизуализации, к клинически значимому фенотипу или к психотической вспышке в какой-то момент жизни насильника, все еще остается неясным. В этой связи исследование морфологии мозга среди психотических потребителей каннабиса по сравнению с потребителями каннабиса без каких-либо психиатрических симптомов может иметь первостепенное значение для понимания нейробиологических основ психоза, вызванного каннабисом. Однако, насколько нам известно, до сих пор ни в каких исследованиях не сравнивались психотические субъекты, вызванные каннабисом, со здоровыми потребителями каннабиса с точки зрения структурной морфологии мозга и клинических параметров, таких как психопатология, частота и продолжительность зависимости, качество жизни, черты личности, осложнения при родах и жестокое обращение в детстве. В этом контексте целью данного исследования является изучение морфологических различий мозга между хроническими потребителями каннабиса с психозом, вызванным психоактивными веществами (CIP), и непсихотическими потребителями каннабиса (NPCU) и корреляция дефицита мозга с селективными социально-демографическими, клиническими и психосоциальными переменными. Мы предположили, что пациенты с CIP покажут значительное снижение объемов ГМ по сравнению с NPCU, а также возможные корреляции между объемами ГМ и социально-демографическими, клиническими и психосоциальными масштабами.

<table><tbody><tr><td>Not applicable</td><td>Not applicable</td><td>Not applicable</td><td>Not applicable</td></tr></tbody></table>

brain morphology of cannabis users with or without psychosis: a pilot mri study

Каннабис является незаконным наркотиком, наиболее часто используемым во всем мире, и его потребление может как вызывать психиатрические симптомы у здоровых людей, так и разоблачать витиеватую психотическую картину у пациентов с предшествуя психотическим риском. Предыдущие исследования показывают, что хроническое и долгосрочное воздействие каннабиса может оказывать значительное негативное воздействие на области мозга, обогащенные каннабиноидными рецепторами. Тем не менее, приведут ли изменения мозга, определяемые зависимостью от каннабиса, к клинически значимому фенотипу или к психотической вспышке в какой-то момент жизни насильника, остается неясным. Целью этого исследования было изучение морфологических различий мозга между хроническими потребителями каннабиса с психозом, вызванным каннабисом (CIP), и непсихотическими потребителями каннабиса (NPCU) без каких-либо психиатрических состояний и корреляция дефицита мозга с селективными социально-демографическими, клиническими и психосоциальными переменными.
Получено 3T магнитно-резонансное томография (МРТ) 10 пациентов с CIP и 12 NPCU. Измеряли тип препарата, частоту и продолжительность, а также социально-демографические, клинические и психосоциальные параметры зависимости. У пациентов с CIP наблюдалось обширное уменьшение серого вещества (ГМ) в правой верхней лобной извилине, правой прецентральной, правой верхней височной извилине, островковой в двусторонней области, правом прекунеусе, правой медиаальной затылочной извилине, правой веретенообразной извилине и левом гиппокампе по сравнению с хроническими потребителями каннабиса без психоза. Наконец, у пациентов с CIP результаты показали отрицательную корреляцию между областью краткой психиатрической рейтинговой шкалы (BPRS), BPRS-активностью и селективными объемами ГМ. В целом, результаты показывают, что психоз, вызванный каннабисом, характеризуется селективным сокращением мозга, которого нет в NPCU. Таким образом, исследования нейровизуализации могут обеспечить потенциальную основу для выявления предполагаемого биомаркера, связанного с риском развития психоза у потребителей каннабиса.

Watch this Scientific Journal Video about Brain Morphology of Cannabis Users With or Without Psychosis: A Pilot MRI Study at JoVE.com

Brain Morphology of Cannabis Users With or Without Psychosis: A Pilot MRI Study

Это исследование магнитно-резонансной томографии 3T, направленное на изучение различий в объеме серого вещества между пациентами с психозом, вызванным каннабисом, и непсихотическими хроническими потребителями каннабиса.

Морфология мозга потребителей каннабиса с психозом или без него: пилотное исследование МРТ

Cannabis is the illicit drug most commonly used worldwide, and its consumption can both induce psychiatric symptoms in otherwise healthy subjects and ...

brain-morphology-cannabis-users-with-or-without-psychosis-pilot-mri

Research

Education

JoVE Core

JoVE Journal

Pharmacology

Neuroscience

Unit 1

Drug Abuse and Addiction

SCIENTISTS IN ACTION

6.4K Views.  University of Milan. Это исследование магнитно-резонансной томографии 3T, направленное на изучение различий в объеме серого вещества между пациентами с психозом, вызванным каннабисом, и непсихотическими хроническими потребителями каннабиса.

Video: Brain Morphology of Cannabis Users With or Without Psychosis: A Pilot MRI Study

Lesion Explorer: A Video-guided, Standardized Protocol for Accurate and Reliable MRI-derived Volumetrics in Alzheimer's Disease and Normal Elderly

Obtaining in vivo human brain tissue volumetrics from MRI is often complicated by various technical and biological issues. These challenges are exacerbated when significant brain atrophy and age-related white matter changes (e.g. Leukoaraiosis) are present. Lesion Explorer (LE) is an accurate and reliable neuroimaging pipeline specifically developed to address such issues commonly observed on MRI of Alzheimer's disease and normal elderly. The pipeline is a complex set of semi-automatic procedures which has been previously validated in a series of internal and external reliability tests1,2. However, LE's accuracy and reliability is highly dependent on properly trained manual operators to execute commands, identify distinct anatomical landmarks, and manually edit/verify various computer-generated segmentation outputs.
LE can be divided into 3 main components, each requiring a set of commands and manual operations: 1) Brain-Sizer, 2) SABRE, and 3) Lesion-Seg. Brain-Sizer's manual operations involve editing of the automatic skull-stripped total intracranial vault (TIV) extraction mask, designation of ventricular cerebrospinal fluid (vCSF), and removal of subtentorial structures. The SABRE component requires checking of image alignment along the anterior and posterior commissure (ACPC) plane, and identification of several anatomical landmarks required for regional parcellation. Finally, the Lesion-Seg component involves manual checking of the automatic lesion segmentation of subcortical hyperintensities (SH) for false positive errors.
While on-site training of the LE pipeline is preferable, readily available visual teaching tools with interactive training images are a viable alternative. Developed to ensure a high degree of accuracy and reliability, the following is a step-by-step, video-guided, standardized protocol for LE's manual procedures.

Lesion Explorer (LE) is a semi-automatic, image-processing pipeline developed to obtain regional brain tissue and subcortical hyperintensity lesion volumetrics from structural MRI of Alzheimer's disease and normal elderly. To ensure a high level of accuracy and reliability, the following is a video-guided, standardized protocol for LE's manual procedures.

Поражение Explorer: Видео наведением, стандартизированный протокол для точной и надежной МРТ-производных Volumetrics при болезни Альцгеймера и Нормальная Пожилые

Obtaining in vivo human brain tissue volumetrics from MRI is often complicated by various technical and biological issues. These challenges are ...

Medicine

High-resolution In Vivo Manual Segmentation Protocol for Human Hippocampal Subfields Using 3T Magnetic Resonance Imaging

The human hippocampus has been broadly studied in the context of memory and normal brain function and its role in different neuropsychiatric disorders has been heavily studied. While many imaging studies treat the hippocampus as a single unitary neuroanatomical structure, it is, in fact, composed of several subfields that have a complex three-dimensional geometry. As such, it is known that these subfields perform specialized functions and are differentially affected through the course of different disease states. Magnetic resonance (MR) imaging can be used as a powerful tool to interrogate the morphology of the hippocampus and its subfields. Many groups use advanced imaging software and hardware (&#62;3T) to image the subfields; however this type of technology may not be readily available in most research and clinical imaging centers. To address this need, this manuscript provides a detailed step-by-step protocol for segmenting the full anterior-posterior length of the hippocampus and its subfields: cornu ammonis (CA) 1, CA2/CA3, CA4/dentate gyrus (DG), strata radiatum/lacunosum/moleculare (SR/SL/SM), and subiculum. This protocol has been applied to five subjects (3F, 2M; age 29-57, avg. 37). Protocol reliability is assessed by resegmenting either the right or left hippocampus of each subject and computing the overlap using the Dice&#39;s kappa metric. Mean Dice&#39;s kappa (range) across the five subjects are: whole hippocampus, 0.91 (0.90-0.92); CA1, 0.78 (0.77-0.79); CA2/CA3, 0.64 (0.56-0.73); CA4/dentate gyrus, 0.83 (0.81-0.85); strata radiatum/lacunosum/moleculare, 0.71 (0.68-0.73); and subiculum 0.75 (0.72-0.78). The segmentation protocol presented here provides other laboratories with a reliable method to study the hippocampus and hippocampal subfields in vivo using commonly available MR tools.

High-resolution In Vivo Manual Segmentation Protocol for Human Hippocampal Subfields Using 3T Magnetic Resonance Imaging

The goal of this manuscript is to study the hippocampus and hippocampal subfields using MRI. The manuscript describes a protocol for segmenting the hippocampus and five hippocampal substructures: cornu ammonis (CA) 1, CA2/CA3, CA4/dentate gyrus, strata radiatum/lacunosum/moleculare, and subiculum.

Высокое разрешение<em&gt; В Vivo</em&gt; Руководство Сегментация Протокол по населенным гиппокампа подполей Использование 3Т Магнитно-резонансная томография

The human hippocampus has been broadly studied in the context of memory and normal brain function and its role in different neuropsychiatric disorders has ...

High-resolution Structural Magnetic Resonance Imaging of the Human Subcortex In Vivo and Postmortem

The focus of this study was to test the resolution limits of structural MRI of a postmortem brain compared to living human brains. The resolution of structural MRI in vivo is ultimately limited by physiological noise, including pulsation, respiration and head movement. Although imaging hardware continues to improve, it is still difficult to resolve structures on the millimeter scale. For example, the primary visual sensory pathways synapse at the lateral geniculate nucleus (LGN), a visual relay and control nucleus in the thalamus that normally is organized into six interleaved monocular layers. Neuroimaging studies have not been able to reliably distinguish these layers due their small size that are less than 1 mm thick.
The resolving limit of structural MRI, in a postmortem brain was tested using multiple images averaged over a long duration (~24 h). The purpose was to test whether it was possible to resolve the individual layers of the LGN in the absence of physiological noise. A proton density (PD)1 weighted pulse sequence was used with varying resolution and other parameters to determine the minimum number of images necessary to be registered and averaged to reliably distinguish the LGN and other subcortical regions. The results were also compared to images acquired in living human brains. In vivo subjects were scanned in order to determine the additional effects of physiological noise on the minimum number of PD scans needed to differentiate subcortical structures, useful in clinical applications.

High-resolution Structural Magnetic Resonance Imaging of the Human Subcortex In Vivo and Postmortem

Here we present a protocol to determine the minimum number images that needed to be registered and averaged to resolve subcortical structures and test whether the individual layers of the LGN could be resolved in the absence of physiological noise.

Высокое разрешение Структурная магнитно-резонансная томография в подкорке человека<I&gt; В Vivo</I&gt; И Посмертный

The focus of this study was to test the resolution limits of structural MRI of a postmortem brain compared to living human brains. The resolution of ...

Automated Segmentation of Cortical Grey Matter from T1-Weighted MRI Images

Within neuroimaging research, a number of recent studies have discussed the impact of between-study differences in volumetric findings that are thought to result from the use of different segmentation tools to generate brain volumes. Here, processing pipelines for seven automated tools that can be used to segment grey matter within the brain are presented. The protocol provides an initial step for researchers aiming to find the most accurate method for generating grey matter volumes from T1-weighted MRI scans. Steps to undertake detailed visual quality control are also included in the manuscript. This protocol covers a range of potential segmentation tools and encourages users to compare the performance of these tools within a subset of their data before selecting one to apply to a full cohort. Furthermore, the protocol may be further generalized to the segmentation of other brain regions.

This protocol describes the process of applying seven different automated segmentation tools to structural T1-weighted MRI scans to delineate grey matter regions that can be used for the quantification of grey matter volume.

Автоматизированный сегментация коркового серого вещества от T1-взвешенный МРТ изображения

Within neuroimaging research, a number of recent studies have discussed the impact of between-study differences in volumetric findings that are thought to ...

Whole-brain Segmentation and Change-point Analysis of Anatomical Brain MRI&#8212;Application in Premanifest Huntington's Disease

Recent advances in MRI offer a variety of useful markers to identify neurodegenerative diseases. In Huntington&#39;s disease (HD), regional brain atrophy begins many years prior to the motor onset (during the &#34;premanifest&#34; period), but the spatiotemporal pattern of regional atrophy across the brain has not been fully characterized. Here we demonstrate an online cloud-computing platform, &#34;MRICloud&#34;, which provides atlas-based whole-brain segmentation of T1-weighted images at multiple granularity levels, and thereby, enables us to access the regional features of brain anatomy. We then describe a regression model that detects statistically significant inflection points, at which regional brain atrophy starts to be noticeable, i.e. the &#34;change-point&#34;, with respect to a disease progression index. We used the CAG-age product (CAP) score to index the disease progression in HD patients. Change-point analysis of the volumetric measurements from the segmentation pipeline, therefore, provides important information of the order and pattern of structural atrophy across the brain. The paper illustrates the use of these techniques on T1-weighted MRI data of premanifest HD subjects from a large multicenter PREDICT-HD study. This design potentially has wide applications in a range of neurodegenerative diseases to investigate the dynamic changes of brain anatomy.

This paper describes a statistical model for volumetric MRI data analysis, which identifies the &#34;change-point&#34; when brain atrophy begins in premanifest Huntington&#39;s disease. Whole-brain mapping of the change-points is achieved based on brain volumes obtained using an atlas-based segmentation pipeline of T1-weighted images.

Целом мозг сегментации и изменения Пойнт анализ анатомических мозга МРТ — применение в Premanifest болезни Гентингтона

Recent advances in MRI offer a variety of useful markers to identify neurodegenerative diseases. In Huntington&#39;s disease (HD), regional brain atrophy ...

Translational Brain Mapping at the University of Rochester Medical Center: Preserving the Mind Through Personalized Brain Mapping

The Translational Brain Mapping Program at the University of Rochester is an interdisciplinary effort that integrates cognitive science, neurophysiology, neuroanesthesia, and neurosurgery. Patients who have tumors or epileptogenic tissue in eloquent brain areas are studied preoperatively with functional and structural MRI, and intraoperatively with direct electrical stimulation mapping. Post-operative neural and cognitive outcome measures fuel basic science studies about the factors that mediate good versus poor outcome after surgery, and how brain mapping can be further optimized to ensure the best outcome for future patients. In this article, we describe the interdisciplinary workflow that allows our team to meet the synergistic goals of optimizing patient outcome and advancing scientific understanding of the human brain.

This article provides an overview of a multi-modal brain mapping program designed to identify regions of the brain that support critical cognitive functions in individual neurosurgery patients.

Переводное картирование мозга в Медицинском центре Университета Рочестера: Сохранение разума с помощью персонализированного картирования мозга

The Translational Brain Mapping Program at the University of Rochester is an interdisciplinary effort that integrates cognitive science, neurophysiology, ...

Meta-analysis of Voxel-Based Neuroimaging Studies using Seed-based d Mapping with Permutation of Subject Images (SDM-PSI)

Most methods for conducting meta-analysis of voxel-based neuroimaging studies do not assess whether effects are not null, but whether there is a convergence of peaks of statistical significance, and reduce the assessment of the evidence to a binary classification exclusively based on p-values (i.e., voxels can only be &ldquo;statistically significant&rdquo; or &ldquo;non-statistically significant&rdquo;). Here, we detail how to conduct a meta-analysis using Seed-based d Mapping with Permutation of Subject Images (SDM-PSI), a novel method that uses a standard permutation test to assess whether effects are not null. We also show how to grade the strength of the evidence according to a set of criteria that considers a range of statistical significance levels (from more liberal to more conservative), the amount of data or the detection of potential biases (e.g., small-study effect and excess of significance). To exemplify the procedure, we detail the conduction of a meta-analysis of voxel-based morphometry studies in obsessive-compulsive disorder, and we provide all the data already extracted from the manuscripts to allow the reader to replicate the meta-analysis easily. SDM-PSI can also be used for meta-analyses of functional magnetic resonance imaging, diffusion tensor imaging, position emission tomography and surface-based morphometry studies.

Meta-analysis of Voxel-Based Neuroimaging Studies using Seed-based d Mapping with Permutation of Subject Images SDM-PSI

We detail how to conduct a meta-analysis of voxel-based neuroimaging studies using Seed-based d Mapping with Permutation of Subject Images (SDM-PSI).

Мета-анализ Voxel основе нейровизуализации исследований с использованием семян на основе d Картирование с перестановкой субъектов изображения (SDM-PSI)

Most methods for conducting meta-analysis of voxel-based neuroimaging studies do not assess whether effects are not null, but whether there is a ...

Standardized Data Acquisition for Neuromelanin-Sensitive Magnetic Resonance Imaging of the Substantia Nigra

The dopaminergic system plays a crucial role in healthy cognition (e.g., reward learning and uncertainty) and neuropsychiatric disorders (e.g., Parkinson's disease and schizophrenia). Neuromelanin is a byproduct of dopamine synthesis that accumulates in dopaminergic neurons of the substantia nigra. Neuromelanin-sensitive magnetic resonance imaging (NM-MRI) is a noninvasive method for measuring neuromelanin in those dopaminergic neurons, providing a direct measure of dopaminergic cell loss in the substantia nigra and a proxy measure of dopamine function. Although NM-MRI has been shown to be useful for studying various neuropsychiatric disorders, it is challenged by a limited field-of-view in the inferior-superior direction resulting in the potential loss of data from the accidental exclusion of part of the substantia nigra. In addition, the field is lacking a standardized protocol for the acquisition of NM-MRI data, a critical step in facilitating large-scale multisite studies and translation into the clinic. This protocol describes a step-by-step NM-MRI volume placement procedure and online quality control checks to ensure the acquisition of good-quality data covering the entire substantia nigra.

This protocol shows how to acquire neuromelanin-sensitive magnetic resonance imaging data of the substantia nigra.

Стандартизированный сбор данных для нейромеланин-чувствительной магнитно-резонансной томографии Черной субстанции

The dopaminergic system plays a crucial role in healthy cognition (e.g., reward learning and uncertainty) and neuropsychiatric disorders (e.g., ...

A Standardized Pipeline for Examining Human Cerebellar Grey Matter Morphometry using Structural Magnetic Resonance Imaging

Multiple lines of research provide compelling evidence for a role of the cerebellum in a wide array of cognitive and affective functions, going far beyond its historical association with motor control. Structural and functional neuroimaging studies have further refined understanding of the functional neuroanatomy of the cerebellum beyond its anatomical divisions, highlighting the need for the examination of individual cerebellar subunits in healthy variability and neurological diseases. This paper presents a standardized pipeline for examining cerebellum grey matter morphometry that combines high-resolution, state-of-the-art approaches for optimized and automated cerebellum parcellation (Automatic Cerebellum Anatomical Parcellation using U-Net Locally Constrained Optimization; ACAPULCO) and voxel-based registration of the cerebellum (Spatially Unbiased Infra-tentorial Template; SUIT) for volumetric quantification. 
The pipeline has broad applicability to a range of neurological diseases and is fully automated, with manual intervention only required for quality control of the outputs. The pipeline is freely available, with substantial accompanying documentation, and can be run on Mac, Windows, and Linux operating systems. The pipeline is applied in a cohort of individuals with Friedreich ataxia (FRDA), and representative results, as well as recommendations on group-level inferential statistical analyses, are provided. This pipeline could facilitate reliability and reproducibility across the field, ultimately providing a powerful methodological approach for characterizing and tracking cerebellar structural changes in neurological diseases.

A standardized pipeline is presented for examining cerebellum grey matter morphometry. The pipeline combines high-resolution, state-of-the-art approaches for optimized and automated cerebellum parcellation and voxel-based registration of the cerebellum for volumetric quantification.

Стандартизированный конвейер для изучения морфометрии серого вещества мозжечка человека с использованием структурной магнитно-резонансной томографии

Multiple lines of research provide compelling evidence for a role of the cerebellum in a wide array of cognitive and affective functions, going far beyond ...

Улучшение нейровизуализационного анализа при заболеваниях головного мозга

Manual Segmentation of the Human Choroid Plexus Using Brain MRI

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.

В центре внимания автора: Восполнение пробелов в анатомии и создание основы для алгоритмических исследований 

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.

Ручная сегментация сосудистого сплетения человека с помощью МРТ головного мозга

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

Морфология мозга потребителей каннабиса с психозом или без него: пилотное исследование МРТ

Резюме

Смотреть дополнительные видео

PLAYLIST