Наш конвейер использует самые современные подходы для количественной оценки объема мозжечковых субъединиц с использованием структурных магнитно-резонансных изображений человека. Процесс включает в себя анатомическую парцелляцию, морфометрию на основе вокселя и процессы контроля качества. Наш стандартизированный конвейер в основном автоматизирован, доступен в формате Docker и Singularity и имеет широкую применимость к целому ряду неврологических заболеваний.
Для начала убедитесь, что установлены Docker или Singularity, MATLAB и SPM12. Затем, используя команду make directory в командной строке, создайте папки в рабочем каталоге и пометьте их acapulco, suit и freesurfer. Затем в каталоге acapulco создайте выходную папку.
В выходной папке создайте каталог для каждого субъекта исследования, содержащий t1-взвешенное изображение в формате NIFTI gz. Для анатомической парцелляции мозжечка загрузите контейнер acapulco, затем загрузите соответствующие скрипты и контейнеры, необходимые для запуска acapulco. Затем поместите контейнер acapulco Docker или Singularity, содержимое архива QCs_scripts и контейнер RCIF или calculate_dicv.
tar-файл в каталоге acapulco. Затем откройте терминал и с помощью Singularity введите указанную команду для запуска контейнера acapulco на одном изображении. Подождите пять минут для завершения обработки.
Затем проведите цикл по всем субъектам или сканам в когорте. После обработки найдите файлы, созданные в тематических папках. Определите пакетированную мозжечковую маску в оригинале и объемах для каждой из 28 субъединиц, генерируемых акапулько.
Затем из каталога pics определите репрезентативные сагиттальные, осевые и корональные изображения. Для статистического обнаружения выбросов и контроля качества убедитесь, что содержимое сценариев контроля качества находится в каталоге acapulco. Затем, используя Сингулярность, введите указанную команду.
Для изучения изображений контроля качества, генерируемых acapulco, откройте QC_Images. html в веб-браузере и быстро прокручивайте изображения, чтобы выявить очевидные сбои или систематические проблемы. Обратите внимание на идентификаторы субъектов неудавшихся или подозрительных изображений, разделенных на участки, для последующих действий.
Затем откройте Plots_for_Outliers. html, чтобы установить флажки графиков для количественных статистических выбросов. Определите выбросы, обозначаемые 1 в соответствующем столбце в выбросов.
csv файл. и отметить общее число сегментов, определенных в качестве выбросов по каждому предмету, в заключительной колонке в разделе Выбросы.csv. Вручную проверьте каждое изображение, имеющее один или несколько выбросов.
При использовании стандартного средства просмотра изображений NIFTI наложите маску акапулько на исходное изображение, взвешенное по t1, чтобы проверить качество парцелляции срез за фрагментом. Если из окончательного набора данных необходимо исключить одну или несколько областей, разделенных участками, исключите эту парцелляцию из анализа, заменив оценку объема на NA в соответствующей ячейке этого субъекта. Если ошибки парцелляции приводят к тому, что часть мозжечка исключается из маски, немедленно исключите субъекта из дальнейших анализов.
Для анализа морфометрии на основе воксела с использованием SUIT убедитесь, что папка SPM12 и все вложенные папки находятся в пути MATLAB. Кроме того, убедитесь, что enigma_suit сценарии сохранены в каталоге панели элементов SPM12 и добавлены в путь MATLAB. Чтобы проверить путь MATLAB, введите pathtool в командном окне MATLAB и нажмите кнопку Добавить с помощью вложенных папок, чтобы добавить соответствующие папки.
Затем, используя графический интерфейс пользователя, введите suit_enigma_all в командном окне MATLAB, чтобы запустить конвейер SUIT для одного или нескольких субъектов. В первом всплывающем окне выберите папки тем из выходного каталога acapulco для включения в анализ. Нажмите на отдельные папки в правой части окна или щелкните правой кнопкой мыши и выберите все.
Затем нажмите кнопку Готово. Во втором всплывающем окне выберите каталог SUIT. Чтобы вызвать функцию из командной строки MATLAB для одного субъекта, введите указанную команду.
При запуске SUIT из командной строки, если каталоги SPM12 или enigma_suit не сохраняются постоянно в пути MATLAB, этот шаг должен быть добавлен в командную строку. Чтобы вызвать функцию из окна терминала за пределами MATLAB для одного субъекта, введите показанную команду. Проверьте папку каждого субъекта на наличие окончательных выходных данных.
Чтобы визуально проверить нормализованные модулированные изображения на наличие серьезных сбоев, введите spm_display_4d в MATLAB. Далее, чтобы выбрать нужные изображения, перейдите в каталог SUIT и введите указанную команду в поле фильтра. Затем нажмите рекурсивную кнопку, а затем готово.
Прокрутите изображения, чтобы убедиться, что все они хорошо выровнены. Затем, чтобы проверить пространственную ковариацию на наличие выбросов, введите check_spatial_cov в MATLAB. Затем выберите модулированные изображения из более ранних версий и при появлении запроса установите Prop.
масштабирование до yes, Переменная к ковариации к no, Slice к 48 и Gap к 1. Наконец, посмотрите на прямоугольный график, отображающий среднюю пространственную ковариацию каждого изображения относительно всех других в выборке. Определите точки данных, которые находятся более чем на два стандартных отклонения ниже среднего значения в командном окне MATLAB.
Для этих точек данных проверьте соответствующие изображения в папке SUIT на наличие артефактов, проблем с качеством изображения. или ошибки предварительной обработки. Здесь показан сильно атрофированный мозжечок от спино-мозжечковой атаксии 2 пациента.
Несмотря на потерю тканей, наблюдаемую по краям, SUIT довольно хорошо исказил это изображение в шаблон. Это не оправдывает исключения. Здесь есть четкий градиент сверху вниз мозжечка, и изображение довольно обрывочное, что оправдывает исключение.
Наконец, в этом примере маскировка не сработала хорошо. Края не чистые, а изображение более гладкое, чем те, которые обычно выходят из конвейера SUIT. Это оправдывает исключение.
Примеры хороших парцелляций, включая здоровый и сильно атрофированный мозжечок, показаны здесь, в то время как примеры разнородств с тонкими чрезмерными и недостаточными включениями отдельных мозжечковых долек можно увидеть здесь. Эти типы ошибок, как правило, требуют исключения отдельных долек, которые поражены, в то время как остальная часть парцеллированного мозжечка может быть сохранена. Напротив, глобальные неудачи требуют полного исключения предмета.
Когда акапулько был запущен на выборке из 31 человека с атаксией Фридрейха и 37 здоровых контрольных групп, левая долька IX и правая долька Crus I имели самые высокие показатели исключения. Сравнение объемов 28 мозжечковых анатомических долек при атаксии Фридрейха и здоровых контрольных лиц показало значительное снижение белого вещества в медуллярном теле при атаксии Фридрейха. Других существенных межгрупповых различий не было.
Примеры хорошо выровненных изображений как из здоровых элементов управления, так и из атаксии Фридрейха показаны здесь, в то время как примеры исключений можно увидеть здесь. После тестирования пространственной ковариации всех нормализованных изображений два сканирования были обнаружены как статистические выбросы на основе их средней пространственной ковариации с остальной частью выборки. Непараметрические перестановки были проведены в SNPM для проверки значительных межгрупповых различий в объемах серого вещества мозжечка.
Результаты анализа SUIT показали, что у пациентов с атаксией Фридрейха значительно уменьшился объем серого вещества в двусторонней передней дольке I-V и в медиальных областях задней доли, включая Vermis VI и Vermis IX.It имеет решающее значение для ручной проверки мозжечковых масок, чтобы убедиться, что было достигнуто полное покрытие мозжечка, а также для осмотра масок на наличие чрезмерных и недостаточных включений мозжечковых долек. Этот конвейер облегчает проведение статистического анализа на уровне нескольких групп, которые заинтересованы в изучении структуры серого вещества мозжечка. Другие методы, такие как функциональная связность, также могут быть использованы для изучения связности между отдельными мозжечковыми дочками и головного мозга.
