脳構造の3次元形状モデリングと解析

Summary

オープンソフトウェアを用いた画像セグメンテーションをはじめ、自動モデリングパッケージを用いたグループ単位の形状解析など、脳構造の形状解析用の半自動プロトコルを紹介します。ここでは、脳MR画像からの海馬セグメンテーションを用いた3D形状解析プロトコルの各ステップを示す。

Abstract

脳構造の統計的形状解析は、その構造変化と病理学的プロセスとの関連を調べるために用いられてきた。正確で堅牢な形状モデリングとグループワイズ解析のためのソフトウェアパッケージを開発しました。ここでは、個々の3D形状モデリングから定量的なグループ形状解析まで、形状解析のパイプラインを紹介します。また、オープンソフトウェアパッケージを使用した前処理とセグメンテーションの手順についても説明します。この実用的なガイドは、研究者が脳の構造に関する3D形状解析の時間と労力を節約するのに役立ちます。

Introduction

脳構造の形状解析は、神経変性疾患や^老化1などの病理学的過程下での形態変化を調べる好ましいツールとして浮上している。1)医療画像から標的構造の境界を正確に線分化し、2)3D表面メッシュの形でターゲット形状を再構築し、3)形状パラメータ化または表面登録を介して個々の形状モデル間の被験者間通信を構築し、4)個人またはグループ間の地域形状の違いを定量的に評価する。過去数年間で, これらの各ステップの神経イメージング研究で多くの方法が導入されています。.しかし、この分野では目覚ましい発展を遂げながらも、研究にすぐに当てはまる枠組みはあまりありません。この記事では、カスタム形状モデリングツールと一般に公開されている画像セグメンテーションツールを使用した脳構造の形状解析の各ステップについて説明します。

ここでは、成人対照患者とアルツハイマー病患者のデータセットを用いた左右海馬の形状解析を通じた脳構造の形状解析フレームワークを示す。海馬の萎縮は、神経変^{性疾患2、3、4}において重要な画像バイオマーカーとして認識される。形状解析フレームワークでは、ターゲット構造のテンプレートモデルと、形状モデリングプロセスでテンプレートからイメージへの変形可能な登録を採用していま....

Protocol

脳MR画像は、地元の機関審査委員会と倫理委員会によって承認されたプロトコルに従って取得されました。

注:形状モデリングと解析用のツールは、NITRC リポジトリからダウンロードできます: https://www.nitrc.org/projects/dtmframework/。GUI ソフトウェア (DTMModeling.exe) は、抽出後に実行できます。

Discussion

要約すると、(1)開いたツール(2)変形可能なテンプレートモデルを用いた個々の形状再構成を用いたMR画像セグメンテーション、(3)定量形状差など、脳構造の形状解析のためのソフトウェアパイプラインについて説明した。テンプレートモデルとの推移的形状対応による測定。誤発見率(FDR)補正下での統計的分析は、神経病理学的プロセスに関連する脳構造の形態学的変化の有意性を調べるため.......

Materials

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