Yazarlar, CAMH Vakfı destek kabul etmek Michael ve Sonja Koerner, Kimel Aile ve Paul E. Garfinkel Yeni Araştırmacı Ödülü Catalyst sayesinde istiyorum. Bu proje Fonds de Recherches Santé Québec, Kanada Sağlık Araştırma Enstitüleri (CIHR), Doğa Bilimleri ve Kanada&#39;nın, Weston Beyin Enstitüsü, Kanada Alzheimer Derneği Mühendislik Araştırma Konseyi ve Micheal J. Fox Vakfı tarafından finanse edildi Parkinson Araştırma (MMC), yanı sıra CIHR, Ontario Ruh Sağlığı Vakfı, NARSAD ve Ulusal Akıl Sağlığı Enstitüsü (R01MH099167) (ANV) için. Yazarlar ayrıca görüntüleri elde yardım için Anusha Ravichandran teşekkür etmek istiyorum.

Çalışma Katılımcılar Nörolojik ve nöropsikiyatrik bozukluklar ve ağır kafa travması vakalarının özgürdü (yaş 29-57, ort 37. 3F, 2M) bu yazının protokol sağlıklı gönüllüler toplanan beş temsilci yüksek çözünürlüklü görüntüler için geliştirilmiştir. Tüm denekler Bağımlılık ve Ruh Sağlığı Merkezi&#39;nde (CAMH) de alındı. Çalışma CAMH Araştırma Etik Kurulu tarafından onaylanmış ve Helsinki Bildirgesi doğrultusunda gerçekleştirilmiştir. Yazılı sağlanan tüm denekler, veri toplama ve paylaşımı için aydınlatılmış onam. Bu görüntüleri toplamak için kullanılan satın alma dizisi hakkında ayrıntılar için, Winterburn ve diğ., 2013 ve Park ve ark., Beş konular için 2014 26,34 Görüntüler kalite kontrol ve muhafaza edildi başvurun. Hipokampus bu görüntüleri 118 koronal dilim ortalama yayılmış. 1. Yazılım Set-up <ol><li> Açık Ekran: </strEkran image_name.mnc -Label label_name.mnc:&gt; ong ​​terminalinden itibaren aşağıdaki komutu kullanarak. Izleme penceresi 3D görselleştirme pencere, 3-yönelim görüntü ve navigasyon penceresi: Program 3 pencere açılacaktır. Terminal aynı zamanda programı çalıştırmak için kullanılır. Segmentasyonlar koronal gerçekleştirilebilir gibi, koronal görünüm büyütün. Hipokampus büyüt. Navigasyon penceresinde F (Segmentlere) seçin. F (0.1 XY Radius) seçin. Kullanıcı &quot;xy fırça boyutunu girin:&quot; için terminal penceresi isteyecektir. 0.1 ayarlayın. Bu fırça boyutunu ayarlamak olacak. Kullanıcı artık MR görüntüsünün üzerine hipokampus çizim başlayabilirsiniz. </li></ol> 2. Tüm Hippocampus Manuel Segmentasyon <ol><li> Set-up: Bir T1 ağırlıklı görüntü kullanarak, hipokampus ön-en koronal dilim ilerleyin. Anterior yönde dilimleri ilerletmek için &#39;+&#39; tuşunu kullanın; posterior yönde hareket ettirmek için anahtar - &#39;&#39; kullanın. </li><li><strong&gt; Dilim A: Ön-En Slice: fare sağ tıklama kullanarak, çevredeki temporal lob beyaz cevher karşılayan hipokampal gri maddenin dış çoğu sınır çizmek ve Alveus yüksek yoğunluklu beyaz cevher kullanmak hipokampus amigdala 12,22 karşılayan üstün sınırında, yardımcı olmak için. Sınırları içinde etikete doldurmak için navigasyon penceresinin segmentasyon menüsünden E (Etiket Fill) tuşunu kullanın. Anterior hipokampus baş boyunca bu sınırları uygulamak devam edin. </li><li> Dilim B: Hipokampal Kafa 1 (Şekil 1B): <ol><li> Üstün, alt, yan, medial sınırları: Adım 2.2 anlatıldığı gibi bir rehber olarak temporal lob ve Alveus beyaz madde kullanılarak, sınırları çizmek için devam edin. </li><li> Supero-medial sınırı: Bunun için, eksenel görünümünü kullanarak, yanal hipokampus 29 ön kenarından yatay bir çizgi çizin ve hipokampus gibi bu çizginin altına hiçbir şey içerir.NOT: supero-medial sınır hipokampusun gri cevher amigdala gri madde ile harmanlayarak bu dilimleri, daha belirsiz hale gelir. </li></ol></li><li> Dilim C: Hipokampal Başkanı 2 Dentations ile: Konuyla ilgili olarak, hipokampusun dentations 3-4 dilim görebilir olabilir (genellikle onlar T2 ağırlıklı T1 ağırlıklı görüntülerde karşı daha görünür). Bu dilim, sınır segmentasyon 12,22 rehberlik Alveus ve temporal lobun beyaz maddeyi kullanmaya devam edin. Daha fazla bilgi için, aşağıdaki adımları izleyin 2.5.1-2.5.2. </li><li> Dilim D: Hipokampal Kafa 3: <ol><li> Üstün, alt, yan, medial sınırları: at, dentations eğrisi takip, temporal lob lateral ventrikül, üst sınırın alt boynuz lateral sınırının beyaz cevherde de hipokampusun alt sınır çizin alveus / fimbrial beyaz cevher ve hipointens Regio de medial sınırıOrtam sarnıç 12,22 n. </li><li> Supero-medial ve infero-medial sınırları: Adım 2.3.2 de açıklandığı gibi supero-medial sınırını tanımlamak için devam edin. Hipokampus hafifçe incelir ve entorinal korteks 12,22 arasında hafif hiperintens gri madde içine uzanan medial sınırın alt kısmını çizin. </li></ol></li><li> Dilim E: uncus ile Hipokampal Başkanı 4: 2.5.1-2.5.2 adımlarda açıklanan, alt lateral ve üstün sınırları çizmek için devam edin. Hipokampal (hipokampüsün ana gövdeye madalya bulunur ve düşük yoğunluklu CSF ile çevrelenmiştir) uncus 12,2 2 bölümleme içerir. </li><li> Dilim F: Hipokampal Gövde: 2.5.1-2.5.2 adımlarda açıklanan, alt lateral, medial ve üstün sınırları çizmek için devam edin. Hipokampus o entorinal korteks / para-hipokampal girus 12,22 ile geçişler olarak incelir noktada infero-medial sınırını çizin.Segmentasyon körelmiş hipokampal sulkus düşük yoğunluklu CSF dahil etmeyin. </li><li> Dilim G: Hipokampal Kuyruk 1: forniksin crus ilk görünür olduğunda hipokampal kuyruk tipi dilimleri segmentlere başlayın. Daha fazla ön dilimleri 12,22 hipokampal kuyruk içine fasikül girus şeklini ekstrapolasyonuyla segmentasyon fasikül girus (hipokampal kuyruk bölgelerinde hipokampus ile harmanlayarak bir gri cevher yapısı) hariç. Bu ekstrapolasyon iki yapı doğru ayırt olamaz bundan sonra 2-3 dilim için mümkündür; Bu noktada, hipokampus gibi bu alandaki tüm görünür gri madde davranın. </li><li> Dilim H: Hipokampal Tail 2: Segment çevreleyen yüksek yoğunluklu beyaz maddeden posterior hipokampal kuyruğu düşük yoğunluklu gri madde. </li><li> Dilim I: Posterior-En Dilim: Segment hipokampal gri maddenin küçük kalan alanındantemporal lobun çevreleyen beyaz madde. </li></ol> 3. Hipokampal alt alan Manuel Segmentasyon <ol><li> Set-up: Bir T2 ağırlıklı görüntü kullanarak, (adım 2.1 gibi) hipokampusun anterior-en koronal dilim ilerleyin. Fırça rengini değiştirmek için, D (Set navigasyon penceresindeki bölümleme menüsünde :) LBL boyayın. &quot;Geçerli boya etiketini girin:&quot; komut terminali isteyecektir. Her sayı farklı bir etiket rengine karşılık 1 ila 255 bir numara girin. </li><li> Dilim A: Ön-En Dilim: alt alan bölümler ön-çoğu dilim henüz görünür olduğundan, içine (mutlaka kardinal eksenlerin herhangi paralel değildir) en uzun görünür ekseni boyunca görülebilir hipokampal gri madde bölen bir çizgi çizin iki eşit bölümler gerçek anatomi 12,22 yaklaştığı. CA1 olarak bu iki bölümden üstün ve choosi tarafından subiculum olarak alt bölümü EtiketHer subfield 23,35 için farklı renkte etiket ng. </li><li> Dilim B: Hipokampal Başkanı 1: SR / SL / SM 13,37 olarak hipokampal oluşumun ortasında düşük yoğunluklu alan etiketleyin. Hipokampus alt kenarı boyunca viraj açık olduğunda, CA1 12,22 den subiculum ayıran yanal sınır olarak bu dönüm kullanın. Supero-medial ucunda 37 CA1-subiculum sınırını çizmek için hipokampus uzun ekseni takip etmeye devam edin. </li><li> Dilim C: Dentations ile hipokampus Kafa 2: <ol><li> SR / S / SM, CA4 / DG ve subiculum SR / S / SM, CA4 / DG ve dilim D için tarif edildiği gibi subiculum (adım 3.5.1) etiketleyin. </li><li> CA2 / CA3 ve CA1: SR / SL / SM 12,22 en supero lateral kenarından supero-yanal yönde uzanan bir 45º açı hattı olarak CA1 ve CA2 / CA3 arasındaki sınırı tanımlar. Denta arasındaki çukur üstün kenarı boyunca mediale CA2 / KF3 uzatınleri 12,22. CA1 12,22 üstün kenar kalanını Etiket. </li></ol></li><li> Dilim D: Hipokampal Başkanı 3 <ol><li> SR / SL / SM, CA4 / DG ve subiculum: CA1 37 eğrisini takip edecek olan, ilk karanlık SR / SL / SM bandı etiketleyin. SR / CA4 / DG 12,22,23,35,37 olarak SL / SM içinde herhangi bir yüksek yoğunluklu gri madde etiketleyin. Bu durum, Şekil 2C&#39;deki şekilde, sürekli bir bölge olabilir. Alt hipokampus 12,22 yılında viraj kullanarak subiculum-CA1 sınırını tanımlamak için devam edin. </li><li> CA2 / CA3 ve CA1: Adım 3.4.2 olarak CA1 ve CA2 / CA3 sınırını tanımlamak için devam edin. Hipokampus 12,22 üstün kenarı boyunca mediale yarıya CA2 / KF3 uzatın ve CA1 12,22 üstün kenarın diğer yarısını etiket. </li><li> Supero-medial hipokampal başkanı: Bu dilim olarak ikiye dikey supero-medial hipokampal kafa bölün. SR / SL / SM 12 olarak medial yarısı etiketleyin. Yanal Bölyarısında yarım yine bu sefer yatay. CA4 / DG üstün bölümü ve CA2 / CA3 12 olarak alt kısmını etiketleyin. </li></ol></li><li> Dilim E: uncus ile Hipokampal Başkanı 4 <ol><li> Yanal hipokampal kafası (subiculum): bu dilimlerin yan kısmında, / DG 12,22 KF4 en medial kenarından aşağı yönde uzanan dikey bir çizgi olarak subiculum-CA1 sınırını tanımlar. </li><li> Yanal hipokampal kafa (CA1, CA2 / CA3, CA4 / DG, SR / SL / SM.): Adım 3.4.2 ile aynı şekilde CA1-CA2 / CA3 sınır tanımlayın. CA bölgelerin eğri aşağıdaki düşük yoğunluklu bölge olarak SR / SL / SM etiketlemek devam edin. Adım 3.5.1 deki gibi, SR / SL / SM içindeki merkez boşluğunun olarak CA4 / DG etiketleyin. </li><li> Uncal hipokampal kafa (SR / SL / SM): hipokampal vücuda hipokampal baş geçişler yaklaşık olarak 10 dilim için hipokampus uncus etiketleyin. Uncus olarak, (SR / SL / SM olarak merkezi düşük yoğunluklu bölge etiketBunu görmek zor olduğunda, uncus merkezi) 12 kadar 2-3 vokselden genişliğinde bir çizgi segmentlere göre anatomisini yaklaşmaktadır. </li><li> Uncal hipokampal kafa (CA2 / CA3, CA4 / DG): uncus ve infero-yanal / supero-medial ekseni boyunca SR / SL / SM bölümünün üstün kenarında bir çizgi çizin. CA2 / CA3 12 olarak bu hat üzerindeki tüm gri madde etiketleyin. CA4 / DG 12 olarak (SR / SL / SM her iki tarafında) bu çizginin altında herhangi etiketsiz gri madde etiketleyin. </li></ol></li><li> Dilim F: Hipokampal Gövde: Adım 3.6.1-3.6.2 açıklanan sınırları uygulamak için devam edin. </li><li> Dilim G: Hipokampal Kuyruk 1: Adım 3.6.1-3.6.2 açıklanan kuralları uygulamak için devam edin. Subiculum-CA1 sınır CA4 / DG 12,22 medial kenarından infero-medial yönde uzanan bir 45 ° açı hattı olur. </li><li> Dilim H: Hipokampal Tail 2: fasikül girus artık hipokampal Formatio ayırt edilebilir bir kezn, CA1, bu kadar SR / SL içinde düşük yoğunluklu alanı olarak tüm dış katmanı etiket / (önceki dilimleri gibi) SM ve CA4 / DG 12,22 olarak ortada kalan gri madde. </li><li> Dilim I: Posterior-En Dilim: koyu SR / SL kez / SM CA1 12,22 olarak tüm yapıyı etiket, hipokampal formasyon merkezinde artık görülebilir. </li></ol> 4. Protokol Güvenilirlik <ol><li> Orijinal segmentasyon yapmadan yaklaşık bir ay bekledikten sonra sağ ya da her konunun sol hipokampus ya tekrar segment- leyin. Segment olarak sürekli mümkün olduğu gibi protokol kurallarını takip etmeye çalışıyorum hipokampus tüm ön-arka uzunluğu boyunca alt alanlardan tüm. </li><li> Özgün ve resegmented hacimleri arasında Dice en kappa hesaplayın: <img alt="Denklem 1" src="/files/ftp_upload/51861/51861eq1.jpg" /> k = Dice kappa ve A ve B etiket hacimleri nerede. </li></ol>

<ol>
	<li>Adler, D. H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Reconstruction+of+the+human+hippocampus+in+3D+from+histology+and+high-resolution+ex-vivo+MRI.">Reconstruction of the human hippocampus in 3D from histology and high-resolution ex-vivo MRI.</a> IEEE Intl. Symp. on Biomed. Img. , 294-297 (2012).</li><li>Adler, D. H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Histology-derived+volumetric+annotation+of+the+human+hippocampal+subfields+in+postmortem+MRI.">Histology-derived volumetric annotation of the human hippocampal subfields in postmortem MRI.</a> NeuroImage. 84 (1), 505-523 (2014).</li><li>Amaral, D. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+golgi+study+of+cell+types+in+the+hilar+region+of+the+hippocampus+in+the+rat.">A golgi study of cell types in the hilar region of the hippocampus in the rat.</a> J. Comp. Neurol. 182 (4 Pt 2), 851-914 (1978).</li><li>Blumberg, H. P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Amygdala+and+Hippocampal+Volumes+in+Adolescents+and+Adults+With+Bipolar+Disorder.">Amygdala and Hippocampal Volumes in Adolescents and Adults With Bipolar Disorder.</a> Arch Gen Psychiatry. 60 (12), 1201-1208 (2003).</li><li>Braak, H., Braak, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Neuropathological+stageing+of+Alzheimer-related+changes.">Neuropathological stageing of Alzheimer-related changes.</a> Acta Neuropathol . 82 (4), 239-259 (1991).</li><li>Boccardi, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Survey+of+protocols+for+the+manual+segmentation+of+the+hippocampus:+preparatory+steps+towards+a+joint+EADC-ADNI+harmonized+protocol.">Survey of protocols for the manual segmentation of the hippocampus: preparatory steps towards a joint EADC-ADNI harmonized protocol.</a> J. Alzheimer's Dis. 26 (3), 61-75 (2011).</li><li>Chakravarty, M. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Performing+label-fusion-based+segmentation+using+multiple+automatically+generated+templates.">Performing label-fusion-based segmentation using multiple automatically generated templates.</a> Hum. Brain Mapp. 34 (10), 2635-2654 (2013).</li><li>Chakravarty, M. M., Bertrand, G., Hodge, C. P., Sadikot, A. F., Collins, D. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+creation+of+a+brain+atlas+for+image+guided+neurosurgery+using+serial+histological+data.">The creation of a brain atlas for image guided neurosurgery using serial histological data.</a> NeuroImage. 30 (2), 359-376 (2006).</li><li>Collins, D. L., Neelin, P., Peters, T. M., Evans, A. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Automatic+3D+intersubject+registration+of+MR+volumetric+data+in+standardized+Talairach+space.">Automatic 3D intersubject registration of MR volumetric data in standardized Talairach space.</a> J. Comput. Assist. Tomogr. 18 (2), 192-205 (1994).</li><li>Heijer, F. V., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Structural+and+diffusion+MRI+measures+of+the+hippocampus+and+memory+performance.">Structural and diffusion MRI measures of the hippocampus and memory performance.</a> NeuroImage. 63 (4), 1782-1789 (2012).</li><li>Duncan, K., Tompary, A., Davachi, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Associative+encoding+and+retrieval+are+predicted+by+functional+connectivity+in+distinct+hippocampal+area+ca1+pathways.">Associative encoding and retrieval are predicted by functional connectivity in distinct hippocampal area ca1 pathways.</a> The Journal of Neuroscience. 34 (34), 11188-11198 (2014).</li><li>Duvernoy, H. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> The Human Hippocampus: Functional Anatomy Vascularization, and Serial Sections with MRI. , (2005).</li><li>Fatterpekar, G. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Cytoarchitecture+of+the+human+cerebral+cortex:+MR+microscopy+of+excised+specimens+at+9.4+Tesla.">Cytoarchitecture of the human cerebral cortex: MR microscopy of excised specimens at 9.4 Tesla.</a> Am. J. Neuroradiol. 23 (8), 1313-1321 (2002).</li><li>Frey, S., Pandya, D. N., Chakravarty, M. M., Bailey, L., Petrides, M., Collins, D. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=An+MRI+based+average+macaque+monkey+stereotaxic+atlas+and+space+(MNI+monkey+space).">An MRI based average macaque monkey stereotaxic atlas and space (MNI monkey space).</a> NeuroImage. 55 (4), 1435-1442 (2011).</li><li>Goubran, M., Crukley, C., de Ribaupierre, S., Peters, T. M., Khan, A. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Image+registration+of+ex-vivo.+MRI+to+sparsely+sectioned+histology+of+hippocampal+and+neocortical+temporal+lobe+specimens.">Image registration of ex-vivo. MRI to sparsely sectioned histology of hippocampal and neocortical temporal lobe specimens.</a> NeuroImage. 83, 770-781 (2013).</li><li>Heckemann, R. A., Hajnal, J. V., Aljabar, P., Rueckert, D., Hammers, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Automatic+anatomical+brain+MRI+segmentation+combining+label+propagation+and+decision+fusion.">Automatic anatomical brain MRI segmentation combining label propagation and decision fusion.</a> NeuroImage. 33 (1), 115-126 (2006).</li><li>Holmes, C. J., Hoge, R., Collins, L., Woods, R., Toga, A. W., Evans, A. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Enhancement+of+MR+images+using+registration+for+signal+averaging.">Enhancement of MR images using registration for signal averaging.</a> J. Comput. Assist. Tomogr. 22 (2), 324-333 (1998).</li><li>Karnik-Henry, M. S., Wang, L., Barch, D. M., Harms, M. P., Campanella, C., Csernansky, J. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Medial+temporal+lobe+structure+and+cognition+in+individuals+with+schizophrenia+and+in+their+non-psychotic+siblings.">Medial temporal lobe structure and cognition in individuals with schizophrenia and in their non-psychotic siblings.</a> Schizophrenia Research. 138 (2-3), 128-135 (2012).</li><li>Kim, J. S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Automated+3-D+extraction+and+evaluation+of+the+inner+and+outer+cortical+surfaces+using+a+Laplacian+map+and+partial+volume+effect+classification.">Automated 3-D extraction and evaluation of the inner and outer cortical surfaces using a Laplacian map and partial volume effect classification.</a> NeuroImage. 27 (1), 210-221 (2005).</li><li>La Joie, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Differential+effect+of+age+on+hippocampal+subfields+assessed+using+a+new+high-resolution+3T+MR+sequence.">Differential effect of age on hippocampal subfields assessed using a new high-resolution 3T MR sequence.</a> NeuroImage. 53 (2), 506-514 (2010).</li><li>Libby, L. A., Ekstrom, A. D., Ragland, J. D., Ranganath, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Differential+connectivity+of+perirhinal+and+parahippocampal+cortices+within+human+hippocampal+subregions+revealed+by+high-resolution+functional+imaging.">Differential connectivity of perirhinal and parahippocampal cortices within human hippocampal subregions revealed by high-resolution functional imaging.</a> The Journal of Neuroscience. 32 (19), 6550-6560 (2012).</li><li>Mai, J. K., Paxinos, G., Voss, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Atlas of the Human Brain. , (2008).</li><li>Mueller, S. G., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Measurement+of+hippocampal+subfields+and+age-related+changes+with+high+resolution+MRI+at+4T.">Measurement of hippocampal subfields and age-related changes with high resolution MRI at 4T.</a> Neurobiol Aging. 28 (5), 719-726 (2006).</li><li>Narr, K. L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Regional+specificity+of+hippocampal+volume+reductions+in+first-episode+schizophrenia.">Regional specificity of hippocampal volume reductions in first-episode schizophrenia.</a> NeuroImage. 21 (4), 1563-1575 (2004).</li><li>Olsen, R. K., Palombo, D. J., Rabin, J. S., Levine, B., Ryan, J. D., Rosenbaum, R. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Volumetric+Analysis+of+Medial+Temporal+Lobe+Subregions+in+Development+Amnesia+using+High-Resolution+Magnetic+Resonance+Imaging.">Volumetric Analysis of Medial Temporal Lobe Subregions in Development Amnesia using High-Resolution Magnetic Resonance Imaging.</a> Hippocampus. 23 (10), 855-860 (2013).</li><li>Park, M. T. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Derivation+of+high-resolution+MRI+atlases+of+the+human+cerebellum+at+3T+and+segmentation+using+multiple+automatically+generated+templates.">Derivation of high-resolution MRI atlases of the human cerebellum at 3T and segmentation using multiple automatically generated templates.</a> NeuroImage. 95, 217-231 (2014).</li><li>Pipitone, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Multi-atlas+Segmentation+of+the+Whole+Hippocampus+and+Subfields+Using+Multiple+Automatically+Generated+Templates.">Multi-atlas Segmentation of the Whole Hippocampus and Subfields Using Multiple Automatically Generated Templates.</a> NeuroImage. 101, 494-512 (2014).</li><li>Pluta, J., Yushkevich, P., Das, S., Wolk, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=In+vivo+analysis+of+hippocampal+subfield+atrophy+in+mild+cognitive+impairment+via+semi-automatic+segmentation+of+T2-weighted+MRI.Journal+of+Alzheimer's+Disease.">In vivo analysis of hippocampal subfield atrophy in mild cognitive impairment via semi-automatic segmentation of T2-weighted MRI.Journal of Alzheimer's Disease.</a> 31 (1), 85-99 (2012).</li><li>Pruessner, J. C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Volumetry+of+hippocampus+and+amygdala+with+high-resolution+MRI+and+three-+dimensional+analysis+software:+minimizing+the+discrepancies+between+laboratories.">Volumetry of hippocampus and amygdala with high-resolution MRI and three- dimensional analysis software: minimizing the discrepancies between laboratories.</a> Cereb Cortex. 10 (4), 433-442 (2000).</li><li>Sabuncu, M. R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+dynamics+of+cortical+and+hippocampal+atrophy+in+Alzheimer+disease.">The dynamics of cortical and hippocampal atrophy in Alzheimer disease.</a> Archives of Neurology. 68 (8), 1040-1048 (2011).</li><li>Scoville, W. B., Milner, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Loss+of+recent+memory+after+bilateral+hippocampal+lesions.">Loss of recent memory after bilateral hippocampal lesions.</a> J. Neuropsych. and Clin. Neurosci. 12 (1), 103-113 (1957).</li><li>Toga, A. W., Thompson, P. M., Mori, S., Amunts, K., Zilles, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Towards+multimodal+atlases+of+the+human+brain.">Towards multimodal atlases of the human brain.</a> Nat. Rev. Neurosci. 7 (12), 952-966 (2006).</li><li>van Leemput, K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Automated+segmentation+of+hippocampal+subfields+from+ultra-high+resolution+in+vivo.">Automated segmentation of hippocampal subfields from ultra-high resolution in vivo.</a> MRI. Hippocampus. 19 (6), 549-557 (2009).</li><li>Winterburn, J. L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+novel+in+vivo+atlas+of+human+hippocampal+subfields+using+high-resolution+3+T+magnetic+resonance+imaging.">A novel in vivo atlas of human hippocampal subfields using high-resolution 3 T magnetic resonance imaging.</a> NeuroImage. 74, 254-265 (2013).</li><li>Wisse, L. E. M., Gerritsen, L., Zwanenburg, J. J. M., Kuijf, H. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Subfields+of+the+hippocampal+formation+at+7+T+MRI:+in+vivo.+volumetric+assessment.">Subfields of the hippocampal formation at 7 T MRI: in vivo. volumetric assessment.</a> NeuroImage. 61 (4), 1043-1049 (2012).</li><li>Yelnik, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+three-dimensional,+histological+and+deformable+atlas+of+the+human+basal+ganglia.+I.+Atlas+construction+based+on+immunohistochemical+and+MRI+data.">A three-dimensional, histological and deformable atlas of the human basal ganglia. I. Atlas construction based on immunohistochemical and MRI data.</a> NeuroImage. 34 (2), 618-638 (2007).</li><li>Yushkevich, P. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+high-resolution+computational+atlas+of+the+human+hippocampus+from+postmortem+magnetic+resonance+imaging+at+9.4+T.">A high-resolution computational atlas of the human hippocampus from postmortem magnetic resonance imaging at 9.4 T.</a> NeuroImage. 44 (2), 385-398 (2009).</li><li>Yushkevich, P. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Quantitative+Comparison+of+21+Protocols+for+Labeling+Hippocampal+Subfields+and+Parahippocampal+Subregions+in+In+Vivo+MRI:+Towards+a+Harmonized+Segmentation+Protocol.">Quantitative Comparison of 21 Protocols for Labeling Hippocampal Subfields and Parahippocampal Subregions in In Vivo MRI: Towards a Harmonized Segmentation Protocol.</a> NeuroImage. , (2015).</li></ol>

The authors have no conflicts of interest to declare.

MR görüntülerinde Hipokampal alt alan segmentasyonu literatürde iyi temsil edilmektedir. Ancak mevcut protokoller hipokampus 20,23,33,35 bölümlerini hariç, sabit görüntülerin 37 için geçerlidir, ya da görüntü elde 35,37 ultra-yüksek alan tarayıcıları gerektirir. Bu yazının hipokampus beş ana alt bölümleri (CA1, CA2 / CA3, CA4 / dentat girus, SR / SL / SM ve subiculum) içerir ve yapının tüm ön-arka uzunluğu yayılan bir segmentasyon protokolü sunuyor. Tam pa...

Hipokampus epizodik bellek, mekansal navigasyon ve diğer bilişsel işlevler 10,31 ile ilişkili yaygın olarak çalışılan medial temporal lob yapıdır. Alzheimer hastalığı, şizofreni, bipolar bozukluk ve nörodejeneratif ve nöropsikiyatrik rahatsızlıklarda rolü 4,5,18,24,30 iyi belgelenmiştir. Bu yazının amacı 3T edinilen yüksek çözünürlüklü manyetik rezonans (MR) görüntüleri insan hipokampal alanlar için daha önce 34 yayınlanmış manuel segmentasyon protokolüne ek ayrıntı sağlamaktır. Ayrıca, bu yazının eşlik video bileşeni kendi veri setlerinde protokolü uygulamak isteyen araştırmacılara daha fazla yardım sağlayacaktır. Hipokampus histolojik olarak hazırlanmış otopsi gözlenen sitoarkitektonik farklılıklara dayalı altbaşlıklarla ayrılabilir 12,22 numune. Böyle otopsi örnekleri grou tanımlamaknd belirlenmesi ve hipokampal alanlar çalışması için gerçeği; Bu nitelikteki hazırlıklar boyama beceri ve donanım uzman gerektirir ve özellikle hastalıklı toplumlarda, sabit doku durumu ile sınırlıdır, ancak. in vivo görüntüleme konularda çok daha büyük bir havuz avantajı vardır, ve de izlenmek için fırsat sunuyor çalışmalar ve toplumlarda gözlemleyerek değişiklikleri kadar. O T2 ağırlıklı ex vivo MR görüntülerde bu sinyal yoğunlukları gösterilmiş olmasına rağmen hücresel yoğunluk 13, bu sadece MR sinyal şiddetlerini kullanarak altbaşlıklarla arasında tartışmasız sınırları belirlemek hala zor yansıtmaktadır. Bunun gibi, MR görüntülerinde histoloji düzeyinde detay belirlenmesi için farklı yaklaşımlar bir dizi geliştirilmiştir. Bazı gruplar hipokampal alt alan neuroanat yerelleştirilmesine yeniden ve histolojik veri kümeleri dijital ortama aktarmak ve daha sonra görüntü kaydı teknikleri ile birlikte bu rekonstrüksiyon kullanmak için çabalarin vivo MR 1,2,8,9,14,15,17,32 üzerinde omy. Bu doğrudan MR görüntüleri üzerine histolojik zemin gerçeğin bir versiyonunu haritalama için etkili bir tekniktir olmakla birlikte, bu nitelikteki rekonstrüksiyon tamamlamak zordur. Bu gibi projeler bozulmamış medial temporal lob örneklerinde, histolojik teknikler, histolojik işleme sırasında veri kaybı, sabit ve in vivo beyinleri arasındaki temel morfolojik tutarsızlıklar durumu ile sınırlıdır. Diğer gruplar, in vivo olarak elde etmek için bir çaba yüksek alan tarayıcılar (7T ya 9.4T) kullandık ya da ex bir yeterince küçük olması (0,20-0,35 mm izotropik) voksel boyutu ile in vivo ve görüntüler mekansal için kullanılan görüntü kontrastında farklılıkları lokalize görselleştirilme altbaşlıklarla 35,37 arasındaki sınırları anlaması. Hatta 7T-9.4T de ve bu tür küçük voksel boyutu ile hipokampal alt alanlardan sitoarkitektonik özellikleri görünmez. Bu nedenle, manüel bölütleme protokolleri geliştirilmiştirMR görüntülerinde bilinen histolojik sınırlarını pproximate. Bu protokoller, yerel görüntü kontrastı farklılıkları yorumlama ve görünür yapılara göre (örneğin düz çizgiler ve açılar gibi) geometrik kurallar tanımlayarak alt alan sınırları belirler. Yüksek alan gücüne çekilen görüntüler hipokampal alanlar içine ayrıntılı fikir sunabiliyoruz rağmen 7T ve 9.4T protokolleri şu anda uygulanabilirliği sınırlıdır, bu yüzden yüksek alan tarayıcıları, henüz klinik veya araştırma ortamlarında yaygın değildir. Benzer protokolleri 3T ve 4T tarayıcıları 11,20,21,23,24,25,28,33 toplanan görüntüler için geliştirilmiştir. Bu protokollerin çoğu koronal planda alt 1mm vokselleri voksel boyutlu görüntüler dayalı, ancak büyük dilim kalınlıkları (0,8-3 mm) 11,20,21,23,25,28,33 veya büyük dilim içi mesafeler sahiptir Bireysel alt alanlardan hacimlerinin tahmininde önemli bir ölçüm önyargı neden her ikisi de 20,28. Buna ek olarak, mevcut 3T protokoller çokhipokampus baş ve kuyruk 20,23,25,33 tamamı veya bir kısmı alt alanlarını dışlamak ya da önemli altyapılar (yani, CA2 / CA3 ile DG birleştirmek veya tabakalar radiatum / lacunosum / moleculare arasında dahil değildir detaylı segmentasyonlar vermeyin CA) 11,20,21,23,24,25,28,33. Güvenilir klinik ve araştırma ortamlarında yaygın olarak bulunan bir tarayıcı dayanmaktadır hipokampus baş, gövde ve kuyruk boyunca ilgili dalından belirleyebilir bir protokol ayrıntılı bilgi için alanda bir ihtiyaç duyulmaktadır. Çabaları laboratuarlar arasında hipokampal alt alan bölümleme işlemini uyumlaştırılması Hipokampal Alt Dallar Grubu (www.hippocampalsubfields.com) tarafından halen devam etmekte olup, tüm hipokampal segmentasyon 6 varolan uyum çabası ve 21 mevcut protokolleri karşılaştıran bir başlangıç ​​kağıda benzer geçenlerde 38 yayınlandı . Bu gruptan eser daha uygun segmentasyon proce açıklamak olacakDURES. Bu yazının güvenilir yüksek çözünürlüklü 3T MR görüntülerinde Winterburn ve arkadaşları 34 tarafından daha önce açıklanan hipokampus alt alan segmentasyon protokolünü uygulamak için ayrıntılı yazılı ve video yönergeler sağlar. Protokol bütün hipokampus için sağlıklı kontrollerin beş görüntü ve beş hipokampal alanlar (CA1, CA2 / CA3, CA4 / dentat girus, tabakalar radiatum / lacunosum / moleculare ve subiculum) üzerine uygulanmıştır. Bunlar parçalı görüntüler kamu çevrimiçi (cobralab.ca/atlases/Hippocampus) mevcuttur. Protokol ve parçalı görüntüleri MR görüntülerinde ayrıntılı hipokampal nöroanatomisini eğitim almak isteyen gruplar için yararlı olacaktır.

<table border="0">
	<tbody>
		<tr>
			<td>Discovery MR750 3T</td>
			<td>GE</td>
			<td>NA</td>
			<td>Or equivalent 3T scanner</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Minc Tool Kit</td>
			<td>McConnell Brain Imaging Center, Montreal Neurological Institute</td>
			<td>NA</td>
			<td>Open source: http://www.bic.mni.mcgill.ca/ServicesSoftware/ServicesSoftwareMincToolKit</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

high-resolution in vivo manual segmentation protocol for human hippocampal subfields using 3t magnetic resonance imaging

Insan hippocampusu genel olarak, bellek ve normal beyin fonksiyonu ve farklı nöropsikiyatrik rolü bağlamında incelenmiştir yoğun olarak araştırılmıştır. Birçok görüntüleme çalışmaları, tek bir yekpare nöro anatomik yapı olarak hipokampus tedavi olsa da, karmaşık bir üç boyutlu geometriye sahip birçok alt alanlardan oluşan aslında,. Bu nedenle, bu alt alanlar özel işlevleri yerine getirmek ve diferansiyel olarak, farklı hastalık durumlarının kurs boyunca etkilendiği bilinmektedir. Manyetik rezonans (MR) görüntüleme hipokampus ve alt alanlardan morfoloji sorgulamak için güçlü bir araç olarak kullanılabilir. Birçok grup altbaşlıklarla görüntü gelişmiş görüntüleme yazılım ve donanım (&gt; 3T) kullanın; ancak teknolojinin bu tip en araştırma ve klinik görüntüleme merkezlerinde hazır olmayabilir. Bu ihtiyacı karşılamak için, bu yazının tam ön-arka uzunluğu segmentlere yönelik ayrıntılı bir adım-adım protokolü sağlarCornu ammonis (CA) 1, CA2 / CA3, CA4 / dentat girus (DG), tabakalar radiatum / lacunosum / moleculare (SR / SL / SM) ve subiculum: hipokampus ve alt alanlardan. Bu protokol, beş olgu (; yaş 29-57, ort 37. 3F, 2M) uygulanmıştır. Protokol güvenilirliği Dice kappa metrik kullanarak üst üste sağ ya da her konunun sol hipokampus ya resegmenting ve bilgisayar tarafından değerlendirilir. Beş konular arasında Dice Kappa (aralık) ortalama şunlardır: Bütün hipokampus, 0.91 (0,90-0,92); CA1, 0.78 (0,77-0,79); CA2 / CA3, 0.64 (0,56-0,73); CA4 / dentat girus, 0.83 (0,81-0,85); tabakalar radiatum / lacunosum / moleculare, 0.71 (0,68-0,73); 0.75 (0.72-0.78) subiculum. Burada sunulan segmentasyon protokolü yaygın olarak bulunan MR araçlarını kullanarak in vivo hipokampus ve hipokampal dalından incelemek için güvenilir bir yöntem ile diğer laboratuvarlar sağlar.

. Protokol güvenilirlik testi sonuçları Tablo 2&#39;de özetlenmiştir bütün ikili hipokampus için, mekansal örtüşme ortalama Dice en kappa ile ölçülen 0.91 ve 0.90 arasında değişmektedir - 0.92. Alt alan Kappa değerleri 0.64 (CA2 / CA3) den 0.83 (CA4 / dentat girus) arasında değişir. Tüm altbaşlıklarla ve bütün hipokampus ortalama hacimleri Tablo 3&#39;de rapor edilmektedir. Bütün hipokampus aralığı için Ciltler 2.456,72-3325,02 mm 3 den. CA1 85...

Watch this Scientific Journal Video about High-resolution In Vivo Manual Segmentation Protocol for Human Hippocampal Subfields Using 3T Magnetic Resonance Imaging at JoVE.com

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.

Yüksek çözünürlük<em&gt; İn Vivo</em&gt; 3T Manyetik Rezonans Görüntüleme kullanma İnsan hipokampal alanlar için Manuel Segmentasyon Protokolü

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-vivo-manual-segmentation-protocol-for-human

Research

JoVE Journal

Neuroscience

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

9.2K Görüntüleme.  University of Toronto. 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. 

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

Magnetic Resonance Spectroscopy of live Drosophila melanogaster using Magic Angle Spinning

High-Resolution Magic Angle Spinning (HRMAS) proton magnetic resonance spectroscopy (1H-MRS) is a novel non-destructive technique that improves spectral line-widths and allows high-resolution spectra to be obtained from extracts, intact cells, cell cultures, and more importantly intact tissue to investigate relationships between metabolites and cellular processes. In vivo HRMAS 1H-MRS studies have yet to be reported in the live fruit fly Drosophila melanogaster. Drosophila, as a simpler genetic organism, allows the multiple biological functions and various evolutionarily conserved signaling pathways to be examined at the whole organism level and it is a useful model for investigating genetics and physiology. To this end, we developed and implemented an in vivo HRMAS 1H-MRS method to investigate live Drosophila at 14.1 T. Here, we outline an HRMAS 1H-MRS protocol for the molecular characterization of Drosophila with a conventional MR spectrometer equipped with an HRMAS probe. This technique is a novel, in vivo, non-destructive Drosophila metabolite measurement approach, which enables the identification of disease biomarkers and thus may contribute to novel therapeutic development.

Magnetic Resonance Spectroscopy of live Drosophila melanogaster using Magic Angle Spinning

This technique enables the use of high-resolution magic angle spinning proton MR spectroscopy (HRMAS 1H-MRS) for molecular characterization of live Drosophila melanogaster with a conventional 14.1 tesla spectrometer equipped with an HRMAS probe.

Canlı Manyetik Rezonans Spektroskopisi Drosophila melanogaster Magic Açısı İplik kullanarak

High-Resolution Magic Angle Spinning (HRMAS) proton magnetic resonance spectroscopy (1H-MRS) is a novel non-destructive technique that improves spectral ...

Nörobilim

Multiple-mouse Neuroanatomical Magnetic Resonance Imaging

The field of mouse phenotyping with magnetic resonance imaging (MRI) is rapidly growing, motivated by the need for improved tools for characterizing and evaluating mouse models of human disease. MRI is an excellent modality for investigating genetically altered animals. It is capable of whole brain coverage, can be used in vivo, and provides multiple contrast mechanisms for investigating different aspects of neuranatomy and physiology. The advent of high-field scanners along with the ability to scan multiple mice simultaneously allows for rapid phenotyping of novel mutations.
Effective mouse MRI studies require attention to many aspects of experiment design. In this article, we will describe general methods to acquire quality images for mouse phenotyping using a system that images mice concurrently in shielded transmit/receive radio frequency (RF) coils in a common magnet (Bock et al., 2003). We focus particularly on anatomical phenotyping, an important and accessible application that has shown a high potential for impact in many mouse models at our imaging centre. Before we can provide the detailed steps to acquire such images, there are important practical considerations for both in vivo brain imaging (Dazai et al., 2004) and ex vivo brain imaging (Spring et al., 2007) that should be noted. These are discussed below.

Magnetic resonance imaging (MRI) has become an increasingly popular tool for examining the phenotype of genetically altered mice. This article illustrates the methods necessary to achieve high-throughput phenotyping of genetically altered mice using multiple-mouse MRI.

Çoklu-fare nöroanatomik Manyetik Rezonans Görüntüleme

The field of mouse phenotyping with magnetic resonance imaging (MRI) is rapidly growing, motivated by the need for improved tools for characterizing and ...

A Rapid Approach to High-Resolution Fluorescence Imaging in Semi-Thick Brain Slices

A fundamental goal to both basic and clinical neuroscience is to better understand the identities, molecular makeup, and patterns of connectivity that are characteristic to neurons in both normal and diseased brain. Towards this, a great deal of effort has been placed on building high-resolution neuroanatomical maps1-3. With the expansion of molecular genetics and advances in light microscopy has come the ability to query not only neuronal morphologies, but also the molecular and cellular makeup of individual neurons and their associated networks4. Major advances in the ability to mark and manipulate neurons through transgenic and gene targeting technologies in the rodent now allow investigators to 'program' neuronal subsets at will5-6. Arguably, one of the most influential contributions to contemporary neuroscience has been the discovery and cloning of genes encoding fluorescent proteins (FPs) in marine invertebrates7-8, alongside their subsequent engineering to yield an ever-expanding toolbox of vital reporters9. Exploiting cell type-specific promoter activity to drive targeted FP expression in discrete neuronal populations now affords neuroanatomical investigation with genetic precision.
Engineering FP expression in neurons has vastly improved our understanding of brain structure and function. However, imaging individual neurons and their associated networks in deep brain tissues, or in three dimensions, has remained a challenge. Due to high lipid content, nervous tissue is rather opaque and exhibits auto fluorescence. These inherent biophysical properties make it difficult to visualize and image fluorescently labelled neurons at high resolution using standard epifluorescent or confocal microscopy beyond depths of tens of microns. To circumvent this challenge investigators often employ serial thin-section imaging and reconstruction methods10, or 2-photon laser scanning microscopy11. Current drawbacks to these approaches are the associated labor-intensive tissue preparation, or cost-prohibitive instrumentation respectively.
Here, we present a relatively rapid and simple method to visualize fluorescently labelled cells in fixed semi-thick mouse brain slices by optical clearing and imaging. In the attached protocol we describe the methods of: 1) fixing brain tissue in situ via intracardial perfusion, 2) dissection and removal of whole brain, 3) stationary brain embedding in agarose, 4) precision semi-thick slice preparation using new vibratome instrumentation, 5) clearing brain tissue through a glycerol gradient, and 6) mounting on glass slides for light microscopy and z-stack reconstruction (Figure 1).
For preparing brain slices we implemented a relatively new piece of instrumentation called the 'Compresstome' VF-200 (http://www.precisionary.com/products_vf200.html). This instrument is a semi-automated microtome equipped with a motorized advance and blade vibration system with features similar in function to other vibratomes. Unlike other vibratomes, the tissue to be sliced is mounted in an agarose plug within a stainless steel cylinder. The tissue is extruded at desired thicknesses from the cylinder, and cut by the forward advancing vibrating blade. The agarose plug/cylinder system allows for reproducible tissue mounting, alignment, and precision cutting. In our hands, the 'Compresstome' yields high quality tissue slices for electrophysiology, immunohistochemistry, and direct fixed-tissue mounting and imaging. Combined with optical clearing, here we demonstrate the preparation of semi-thick fixed brain slices for high-resolution fluorescent imaging.

Here we describe a rapid and simple method to image fluorescently labeled cells in semi-thick brain slices. By fixing, slicing, and optically clearing brain tissue we describe how standard epifluorescent or confocal imaging can be used to visualize individual cells and neuronal networks within intact nervous tissue.

Yarı Kalın Beyin Slices Yüksek Çözünürlük Floresans Görüntüleme Hızlı Bir Yaklaşım

A fundamental goal to both basic and clinical neuroscience is to better understand the identities, molecular makeup, and patterns of connectivity that are ...

High-resolution Functional Magnetic Resonance Imaging Methods for Human Midbrain

Functional MRI (fMRI) is a widely used tool for non-invasively measuring correlates of human brain activity. However, its use has mostly been focused upon measuring activity on the surface of cerebral cortex rather than in subcortical regions such as midbrain and brainstem. Subcortical fMRI must overcome two challenges: spatial resolution and physiological noise. Here we describe an optimized set of techniques developed to perform high-resolution fMRI in human SC, a structure on the dorsal surface of the midbrain; the methods can also be used to image other brainstem and subcortical structures.
High-resolution (1.2 mm voxels) fMRI of the SC requires a non-conventional approach. The desired spatial sampling is obtained using a multi-shot (interleaved) spiral acquisition1. Since, T2* of SC tissue is longer than in cortex, a correspondingly longer echo time (TE ~ 40 msec) is used to maximize functional contrast. To cover the full extent of the SC, 8-10 slices are obtained. For each session a structural anatomy with the same slice prescription as the fMRI is also obtained, which is used to align the functional data to a high-resolution reference volume.
In a separate session, for each subject, we create a high-resolution (0.7 mm sampling) reference volume using a T1-weighted sequence that gives good tissue contrast. In the reference volume, the midbrain region is segmented using the ITK-SNAP software application2. This segmentation is used to create a 3D surface representation of the midbrain that is both smooth and accurate3. The surface vertices and normals are used to create a map of depth from the midbrain surface within the tissue4.
Functional data is transformed into the coordinate system of the segmented reference volume. Depth associations of the voxels enable the averaging of fMRI time series data within specified depth ranges to improve signal quality. Data is rendered on the 3D surface for visualization.
In our lab we use this technique for measuring topographic maps of visual stimulation and covert and overt visual attention within the SC1. As an example, we demonstrate the topographic representation of polar angle to visual stimulation in SC.

This article describes techniques to perform high-resolution functional magnetic resonance imaging with 1.2 mm sampling in human midbrain and subcortical structures using a 3T scanner. Use of these techniques to resolve topographic maps of visual stimulation in the human superior colliculus (SC) is given as an example.

İnsan orta beyin için yüksek çözünürlüklü Fonksiyonel Manyetik Rezonans Görüntüleme Yöntemleri

Functional MRI (fMRI) is a widely used tool for non-invasively measuring correlates of human brain activity. However, its use has mostly been focused upon ...

A Comprehensive Protocol for Manual Segmentation of the Medial Temporal Lobe Structures

The present paper describes a comprehensive protocol for manual tracing of the set of brain regions comprising the medial temporal lobe (MTL): amygdala, hippocampus, and the associated parahippocampal regions (perirhinal, entorhinal,&#160;and parahippocampal proper). Unlike most other tracing protocols available, typically focusing on certain MTL areas (e.g., amygdala and/or hippocampus), the integrative perspective adopted by the present tracing guidelines allows for clear localization of all MTL subregions. By integrating information from a variety of sources, including extant tracing protocols separately targeting various MTL structures, histological reports, and brain atlases, and with the complement of illustrative visual materials, the present protocol provides an accurate, intuitive, and convenient guide for understanding the MTL anatomy. The need for such tracing guidelines is also emphasized by illustrating possible differences between automatic and manual segmentation protocols. This knowledge can be applied toward research involving not only structural MRI investigations but also structural-functional colocalization and fMRI signal extraction from anatomically defined ROIs, in healthy and clinical groups alike.

The present work provides a comprehensive set of guidelines for manually tracing the medial temporal lobe (MTL) structures. This protocol can be applied to research involving structural and/or combined structural-functional magnetic resonance imaging (MRI) investigations of the MTL, in both healthy and clinical groups.

Medial Temporal Lob Yapıların El segmentasyonu için Kapsamlı Protokolü

The present paper describes a comprehensive protocol for manual tracing of the set of brain regions comprising the medial temporal lobe (MTL): amygdala, ...

Metabolomic Analysis of Rat Brain by High Resolution Nuclear Magnetic Resonance Spectroscopy of Tissue Extracts

Studies of gene expression on the RNA and protein levels have long been used to explore biological processes underlying disease. More recently, genomics and proteomics have been complemented by comprehensive quantitative analysis of the metabolite pool present in biological systems. This strategy, termed metabolomics, strives to provide a global characterization of the small-molecule complement involved in metabolism. While the genome and the proteome define the tasks cells can perform, the metabolome is part of the actual phenotype. Among the methods currently used in metabolomics, spectroscopic techniques are of special interest because they allow one to simultaneously analyze a large number of metabolites without prior selection for specific biochemical pathways, thus enabling a broad unbiased approach. Here, an optimized experimental protocol for metabolomic analysis by high-resolution NMR spectroscopy is presented, which is the method of choice for efficient quantification of tissue metabolites. Important strengths of this method are (i) the use of crude extracts, without the need to purify the sample and/or separate metabolites; (ii) the intrinsically quantitative nature of NMR, permitting quantitation of all metabolites represented by an NMR spectrum with one reference compound only; and (iii) the nondestructive nature of NMR enabling repeated use of the same sample for multiple measurements. The dynamic range of metabolite concentrations that can be covered is considerable due to the linear response of NMR signals, although metabolites occurring at extremely low concentrations may be difficult to detect. For the least abundant compounds, the highly sensitive mass spectrometry method may be advantageous although this technique requires more intricate sample preparation and quantification procedures than NMR spectroscopy. We present here an NMR protocol adjusted to rat brain analysis; however, the same protocol can be applied to other tissues with minor modifications.

The neurochemistry of mammalian brain is changed in many neurological and systemic diseases. Characteristic profiles of cerebral metabolites can be efficiently obtained based on crude extracts of brain tissue. To this end, high-resolution NMR spectroscopy is employed, enabling detailed quantitative analysis of metabolite concentrations (metabolomics).

Doku Esansı Yüksek Çözünürlük Nükleer Manyetik Rezonans Spektroskopisi ile Sıçan Beyin metabolomic Analizi

Studies of gene expression on the RNA and protein levels have long been used to explore biological processes underlying disease. More recently, genomics ...

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.

İnsan Subcortex yüksek çözünürlüklü yapısal Manyetik Rezonans Görüntüleme<I&gt; İn Vivo</I&gt; Ve 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 ...

A Magnetic Resonance Imaging Protocol for Stroke Onset Time Estimation in Permanent Cerebral Ischemia

MRI provides a sensitive and specific imaging tool to detect acute ischemic stroke by means of a reduced diffusion coefficient of brain water. In a rat model of ischemic stroke, differences in quantitative T1 and T2 MRI relaxation times (qT1 and qT2) between the ischemic lesion (delineated by low diffusion) and the contralateral non-ischemic hemisphere increase with time from stroke onset. The time dependency of MRI relaxation time differences is heuristically described by a linear function and thus provides a simple estimate of stroke onset time. Additionally, the volumes of abnormal qT1 and qT2 within the ischemic lesion increase linearly with time providing a complementary method for stroke timing. A (semi)automated computer routine based on the quantified diffusion coefficient is presented to delineate acute ischemic stroke tissue in rat ischemia. This routine also determines hemispheric differences in qT1 and qT2 relaxation times and the location and volume of abnormal qT1 and qT2 voxels within the lesion. Uncertainties associated with onset time estimates of qT1 and qT2 MRI data vary from &plusmn; 25 min to &plusmn; 47 min for the first 5 hours of stroke. The most accurate onset time estimates can be obtained by quantifying the volume of overlapping abnormal qT1 and qT2 lesion volumes, termed 'Voverlap' (&plusmn; 25 min) or by quantifying hemispheric differences in qT2 relaxation times only (&plusmn; 28 min). Overall, qT2 derived parameters outperform those from qT1. The current MRI protocol is tested in the hyperacute phase of a permanent focal ischemia model, which may not be applicable to transient focal brain ischemia.

A protocol for stroke onset time estimation in a rat model of stroke exploiting quantitative magnetic resonance imaging (qMRI) parameters is described. The procedure exploits diffusion MRI for delineation of the acute stroke lesion and quantitative T1 and T2 (qT1 and qT2) relaxation times for timing of stroke.

Manyetik rezonans görüntüleme protokolü için kontur başlangıçlı süresi tahmini olarak kalıcı serebral iskemi

MRI provides a sensitive and specific imaging tool to detect acute ischemic stroke by means of a reduced diffusion coefficient of brain water. In a rat ...

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.

Yapısal Manyetik Rezonans Görüntüleme Kullanarak İnsan Serebellar Gri Madde Morfometrisini İncelemek için Standartlaştırılmış Bir Boru Hattı

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 ...

Gerçek Hayat Senaryolarında İnsan Vizyonu, Bilişi ve Etkileşimi için Bir Kurulum

A Naturalistic Setup for Presenting Real People and Live Actions in Experimental Psychology and Cognitive Neuroscience Studies

Perception of others&#39; actions is crucial for survival, interaction, and communication. Despite decades of cognitive neuroscience research dedicated to understanding the perception of actions, we are still far away from developing a neurally inspired computer vision system that approaches human action perception. A major challenge is that actions in the real world consist of temporally unfolding events in space that happen &#34;here and now&#34; and are actable. In contrast, visual perception and cognitive neuroscience research to date have largely studied action perception through 2D displays (e.g., images or videos) that lack the presence of actors in space and time, hence these displays are limited in affording actability. Despite the growing body of knowledge in the field, these challenges must be overcome for a better understanding of the fundamental mechanisms of the perception of others&#39; actions in the real world. The aim of this study is to introduce a novel setup to conduct naturalistic laboratory experiments with live actors in scenarios that approximate real-world settings. The core element of the setup used in this study is a transparent organic light-emitting diode (OLED) screen through which participants can watch the live actions of a physically present actor while the timing of their presentation is precisely controlled. In this work, this setup was tested in a behavioral experiment. We believe that the setup will help researchers reveal fundamental and previously inaccessible cognitive and neural mechanisms of action perception and will be a foundation for future studies investigating social perception and cognition in naturalistic settings.

Yazar Spotlight: Senaryolarda Gerçek İnsan Aktörlerle Doğal Laboratuvar Deneyleri Yürütmek İçin Yeni Bir Kurulum 

This study presents a naturalistic experimental setup that allows researchers to present real-time action stimuli, obtain response time and mouse tracking data while participants respond after each stimulus display, and change actors between experimental conditions with a unique system including a special transparent organic light-emitting diode (OLED) screen and light manipulation.

Deneysel psikoloji ve bilişsel sinirbilim çalışmalarında gerçek insanları ve canlı eylemleri sunmak için natüralist bir kurulum

Perception of others&#39; actions is crucial for survival, interaction, and communication. Despite decades of cognitive neuroscience research dedicated to ...