Name: automated segmentation of cortical grey matter from t1-weighted mri images
Uploaded: 2019-01-07T14:00:00
Description: Watch this Scientific Journal Video about Automated Segmentation of Cortical Grey Matter from T1-Weighted MRI Images at JoVE.com

Bu parça-HD çalışma için sorumlu CHDI/Yüksek Q Vakfı'nda teşekkür etmek istiyorum; Özellikle, Beth Borowsky, Allan Tobin, Daniel van Kammen, Ethan Signer ve Sherry Lifer. Yazarlar ayrıca minnettarlıklarını parça-HD çalışmaya katılanların ve onların ailelerine genişletmek istiyorum. Bu eser finansman oranı Sağlık Araştırma Biyomedikal araştırma düzeni finansman merkezleri için Sağlık Bakanlığı'nın Ulusal Enstitüsü'nden alınan UCLH/UCL, yapılmıştır. S.J.T. Sağlık Araştırma yoluyla demans ve nörodejeneratif araştırma ağı, DeNDRoN için ulusal Enstitü destek kabul eder.
PARÇA-HD müfettişler: C. Campbell, M. Campbell, ı. Labuschagne, C. Milchman, J. Stout, Monash Üniversitesi, Melbourne, VIC, Avustralya; A. Coleman, R. Dar Santos, J. Decolongon, d. R. Leavitt, A. Sturrock, British Columbia Üniversitesi, Vancouver, BC, Kanada; A. Durr, C. Jauffret, ö. Justo, S. Lehericy, C. Marrelli, K. Nigaud, R. Valabrègue, ICM Enstitüsü, Paris, Fransa; N. Bechtel, S. Bohlen, R. Reilmann, Münster Üniversitesi, Münster, Almanya; B. Landwehrmeyer, Ulm Üniversitesi, Ulm, Almanya; S. J. A. van den Bogaard, E. M. Dumas, J. van der alanı, E. P. 't Hart, R. A. Roos, Leiden Üniversitesi Tıp Merkezi'nde, Leiden, Hollanda; N. Arran, J. Callaghan, D. Craufurd, C. Stopford, University of Manchester, Manchester, İngiltere; Ö. M. nakit, IXICO, Londra, İngiltere; H. Crawford, N. C. Fox, S. Gregory, G. Owen, N. Z. Hobbs, N. Namesake, ı. Malone, J. okuma, M. J. Say, D. Whitehead, E. vahşi, University College London, Londra, İngiltere, C. Don, R. Jones, Londra okul hijyen ve tropikal tıp, London, Büyük Britanya; E. Axelson, H. J. Johnson, D. Langbehn, University of Iowa, IA, Amerika Birleşik Devletleri; ve S. Queller, C. Campbell, Indiana Üniversitesi, Amerika Birleşik DEVLETLERİ'nde.

Not: tüm görüntüleri NifTI biçiminde olduğundan emin olun. Dönüştürme NifTI için burada kapsamında değildir.
1. segmentasyon üzerinden SPM 8: Segment birleştirilmiş
Not: Bu yordam Matlab içinde faaliyet gösteren SPM8 GUI üzerinden gerçekleştirilir. SPM8 kılavuz sağlar daha fazla ayrıntı ve adreste bulunabilir: http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/doc/spm8_manual.pdf.
<ol><li>SPM8 yüklü ve yazılım yolunu ayarlamak emin olun.</li>
	...

<ol>
	<li>Katuwal, G. 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=Inter-Method+Discrepancies+in+Brain+Volume+Estimation+May+Drive+Inconsistent+Findings+in+Autism.">Inter-Method Discrepancies in Brain Volume Estimation May Drive Inconsistent Findings in Autism.</a> Frontiers in Neuroscience. 10, 439 (2016).</li><li>Johnson, E. B., 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=Recommendations+for+the+Use+of+Automated+Gray+Matter+Segmentation+Tools:+Evidence+from+Huntington's+disease.">Recommendations for the Use of Automated Gray Matter Segmentation Tools: Evidence from Huntington's disease.</a> Frontiers in Neurology. 8, 519 (2017).</li><li>Schwarz, C. 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=A+large-scale+comparison+of+cortical+thickness+and+volume+methods+for+measuring+Alzheimer's+disease+severity.">A large-scale comparison of cortical thickness and volume methods for measuring Alzheimer's disease severity.</a> NeuroImage: Clinical. 11, 802-812 (2016).</li><li>Clarkson, M. 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+comparison+of+voxel+and+surface+based+cortical+thickness+estimation+methods.">A comparison of voxel and surface based cortical thickness estimation methods.</a> NeuroImage. 57 (3), 856-865 (2011).</li><li>Eggert, L. D., Sommer, J., Jansen, A., Kircher, T., Konrad, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Accuracy+and+reliability+of+automated+gray+matter+segmentation+pathways+on+real+and+simulated+structural+magnetic+resonance+images+of+the+human+brain.">Accuracy and reliability of automated gray matter segmentation pathways on real and simulated structural magnetic resonance images of the human brain.</a> Public Library of Science One. 7 (9), 45081 (2012).</li><li>Fellhauer, I., 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=Comparison+of+automated+brain+segmentation+using+a+brain+phantom+and+patients+with+early+Alzheimer's+dementia+or+mild+cognitive+impairment.">Comparison of automated brain segmentation using a brain phantom and patients with early Alzheimer's dementia or mild cognitive impairment.</a> Psychiatry Research. 233 (3), 299-305 (2015).</li><li>Gronenschild, E. H. B. 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=The+effects+of+FreeSurfer+version,+workstation+type,+and+Macintosh+operating+system+version+on+anatomical+volume+and+cortical+thickness+measurements.">The effects of FreeSurfer version, workstation type, and Macintosh operating system version on anatomical volume and cortical thickness measurements.</a> Public Library of Science One. 7 (6), 38234 (2012).</li><li>Iscan, Z., 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=Test-retest+reliability+of+freesurfer+measurements+within+and+between+sites:+Effects+of+visual+approval+process.">Test-retest reliability of freesurfer measurements within and between sites: Effects of visual approval process.</a> Human Brain Mapping. 36 (9), 3472-3485 (2015).</li><li>Kazemi, K., Noorizadeh, N. <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+SPM,+FSL,+and+Brainsuite+for+Brain+MR+Image+Segmentation.">Quantitative Comparison of SPM, FSL, and Brainsuite for Brain MR Image Segmentation.</a> Journal of Biomedical Physics &amp; Engineering. 4 (1), 13-26 (2014).</li><li>Klauschen, F., Goldman, A., Barra, V., Meyer-Lindenberg, A., Lundervold, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Evaluation+of+automated+brain+MR+image+segmentation+and+volumetry+methods.">Evaluation of automated brain MR image segmentation and volumetry methods.</a> Human Brain Mapping. 30 (4), 1310-1327 (2009).</li><li>McCarthy, C. S., Ramprashad, A., Thompson, C., Botti, J. A., Coman, I. L., Kates, W. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+comparison+of+FreeSurfer-generated+data+with+and+without+manual+intervention.">A comparison of FreeSurfer-generated data with and without manual intervention.</a> Frontiers in Neuroscience. 9, (2015).</li><li>Tohka, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Partial+volume+effect+modeling+for+segmentation+and+tissue+classification+of+brain+magnetic+resonance+images:+A+review.">Partial volume effect modeling for segmentation and tissue classification of brain magnetic resonance images: A review.</a> World Journal of Radiology. 6 (11), 855-864 (2014).</li><li>Sled, J. G., Zijdenbos, A. P., 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=A+nonparametric+method+for+automatic+correction+of+intensity+nonuniformity+in+MRI+data.">A nonparametric method for automatic correction of intensity nonuniformity in MRI data.</a> IEEE Transactions on Medical Imaging. 17, 87-97 (1998).</li><li>Ashburner, J., Friston, K. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Unified+segmentation.">Unified segmentation.</a> NeuroImage. 26 (3), 839-851 (2005).</li><li>Jenkinson, M., Beckmann, C., Behrens, T. E., Woolrich, M. W., Smith, S. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=FSL.">FSL.</a> NeuroImage. 62, 782-790 (2012).</li><li>Dale, A. M., Fischl, B., Sereno, M. I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Cortical+surface-based+analysis.+I.+Segmentation+and+surface+reconstruction.">Cortical surface-based analysis. I. Segmentation and surface reconstruction.</a> NeuroImage. 9, 179-194 (1999).</li><li>Fischl, B., Sereno, M. I., Dale, A. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Cortical+surface-based+analysis.+II:+Inflation,+flattening,+and+a+surface-based+coordinate+system.">Cortical surface-based analysis. II: Inflation, flattening, and a surface-based coordinate system.</a> NeuroImage. 9, 195-207 (1999).</li><li>Avants, B. B., Tustison, N. J., Wu, J., Cook, P. A., Gee, J. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=An+open+source+multivariate+framework+for+n-tissue+segmentation+with+evaluation+on+public+data.">An open source multivariate framework for n-tissue segmentation with evaluation on public data.</a> Neuroinformatics. 9 (4), 381-400 (2011).</li><li>Ledig, 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=Robust+whole-brain+segmentation:+application+to+traumatic+brain+injury.">Robust whole-brain segmentation: application to traumatic brain injury.</a> Medical Image Analysis. 21 (1), 40-58 (2015).</li></ol>

Son zamanlarda, araştırma farklı hacimsel yöntemlerin kullanımı için beyin görüntüleme çalışmaları1,2önemli sonuçları olabilir göstermiştir. Kılavuzu acemi kullanıcılar farklı beyin görüntüleme araçları uygulamak nasıl yanı sıra sonuç çıktısı üzerinde bu araçlarla QC nasıl yardım yayımlama protokolleri tarafından araştırmacılar onların veri kümesine uygulamak için en iyi yöntemi seçebilirsiniz.
<p class="jove_...

Beyin görüntüleme ayarları araştırma ve klinik hem de yaygın olarak kullanılır. Beyin manyetik rezonans görüntüleme (MRG) inceden inceye gözden geçirmek birimden ölçmek çalışmalar tekrarlanabilirlik geliştirmek için geçerli bir hareket olduğunu; Böylece, müfettişler standardizasyon ve optimizasyon yöntemleri1geliştirmek için bölgesel birime, MRI taramaları segmentlere için kullanılabilir MRI araçlarını kullanarak deneyimlerini paylaşmak önemlidir. Bu iletişim kuralı, T1 ağırlıklı MRG taramaları kortikal gri madde (CGM; gri cevherde subcortical bölgeleri hariç) segmentlere ayırmak için yedi farklı araçları kullanarak bir adım adım kılavuz sağlar. Bu araçları daha önce bir Huntington hastalığı kohort araçları arasında değişken performans gösterdi bölümleme yöntem2, metodolojik karşılaştırılması kullanılmaya başlanmıştır. Performans bu araçların farklı veri kümeleri arasında farklılık olduğu düşünülen olduğundan, araştırmacılar onların veri kümesine uygulamak için sadece bir seçmeden önce bir dizi araç test etmek için önemlidir.
Gri madde (GM) hacmi düzenli olarak beyin morfoloji bir önlem olarak kullanılır. Hacimsel önlemleri genellikle güvenilir ve sağlıklı kontrol ve klinik gruplar3arasında ayrımcılık mümkün vardır. Beynin farklı doku türlerine hacmi en sık bu doku türlerini belirlemek otomatik yazılım araçları kullanılarak hesaplanır. Böylece, yüksek kaliteli çizilmesi (segmentations) GM, beyaz madde (WM) ve beyin-omurilik sıvısı (BOS) doğru tarif GM bölge doğruluğunu ulaşmada kritik oluşturmaktır. GM segmentasyon gerçekleştirmek için kullanılabilir otomatik araçları vardır ve her farklı işleme adımları gerektirir ve farklı bir çıkış içinde sonuçlanır. Çalışmalar bir dizi araçları onları bir diğer karşılaştırmak için farklı veri başvuran ve bazı özel araçlar1,4,5,6,7,8 optimize ,9,10,11. Önceki çalışma değişkenlik hacimsel araçlar arasında tutarsızlıklar edebiyatı içinde beyin hacmi okurken neden olabilir ve bu farklar hakkında çizilmiş olması yanlış sonuçlar için faktörler sürüş olarak önerilmiştir göstermiştir nörolojik koşulları1.
Son zamanlarda, farklı segmentasyon araçları sağlıklı kontrol katılımcılar ve Huntington hastalığı ile katılımcılar dahil bir kohort bir karşılaştırma gerçekleştirildi. Huntington hastalığı yetişkinlikte bir genetik nörodejeneratif hastalık ile tipik bir başlangıcı var. Subcortical, kademeli atrofi ve CGM hastalığın önemli ve iyi okudu neuropathological özelliği. Sonuçları destekleyen bulgular beyin MRI taramaları birimlerden hesaplamak için kullanılan yazılım bağlı olarak değişkenlik gösterdiği önceki çalışma kohort uygulanan yedi segmentasyon araçları değişken performans gösterdi. Bu iletişim kuralı Johnson ve ark. içinde kullanılan işleme hakkında bilgi sağlar (2017) nörogörüntüleme kullanmak için en uygun araçları dikkatli metodolojik seçim teşvik eden 2 . Bu kılavuz GM birim ayrılmasını kapsayan daha fazla fakat bu multipl skleroz görmüş gibi lezyonlar ayrılmasını kapsamaz.

automated segmentation of cortical grey matter from t1-weighted mri images

Nörogörüntüleme araştırma içinde son yıllarda yapılan çalışmalarda bir dizi beyin birimler oluşturmak için farklı segmentasyon araçları kullanımı sonucu düşünülen hacimsel bulgular çalışma arasındaki farklılıkları etkisini tartıştık. Burada, beynin içinde gri cevherde segmentlere ayırmak için kullanılan yedi otomatik araçlar için işleme boru hatları sunulmuştur. İletişim kuralı gri madde birimleri T1 ağırlıklı MRG taramaları üretmek için en doğru yöntemi bulmak için amaçlayan araştırmacılar için bir ilk adım sağlar. Detaylı görsel kalite kontrol üstlenmek için adımları ayrıca el yazması dahil edilir. Bu iletişim kuralı potansiyel segmentasyon araçları bir dizi kapsar ve kullanıcılar için tam bir kohort uygulamak için bir seçmeden önce bu araçları içinde onların verilerin bir alt kümesini performansını karşılaştırmak için teşvik eder. Ayrıca, protokol daha da diğer beyin bölgeleri ayrılmasını jeneralize.

Ortalama beyin birimleri demografik bilgilerle birlikte 20 denetim katılımcılar için Tablo 1' de gösterilir. Bu araçları kullanırken beklenen değerler için bir rehber olarak davranır. Sonuçları Orijinal T1.nii görüntü bağlamda bakılmalıdır. Tüm GM bölgeler 8 bölümünde açıklanan adımları göre kontrol edilmelidir. Görsel QC işlemi gerçekleştirirken doğrudan onları T1 üzerinde overlaid görüntüleyerek T1 tarama GM bölgelerine karşıla...

Watch this Scientific Journal Video about Automated Segmentation of Cortical Grey Matter from T1-Weighted MRI Images at JoVE.com

Automated Segmentation of Cortical Grey Matter from T1-Weighted MRI Images (Video) | JoVE

Bu iletişim kuralı gri madde birim miktar için kullanılan gri cevherde bölgeleri betimlemek için yapısal T1 ağırlıklı MRG taramaları için yedi farklı otomatik bölümleme araçları başvuru süreci açıklar.

Kortikal gri cevherde T1 ağırlıklı MRG görüntülerden otomatik bölümleme

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

Bu yöntem nörogörüntüleme ve nöroloji alanlarındaki temel sorulara cevap verebilir. Klinik olmayan ve klinik popülasyonlar için kortikal hacimde grup farklılıkları olup olmadığı gibi. Bu tekniğin en büyük avantajı, araştırmacıların verileri için en iyi aracı kullanmalarını sağlamasıdır.Başlamak için, önce bir MATLAB komut penceresi açarak ve komut satırına SPM yazarak SPM yazılımını açın. Daha sonra, birleşik segmentasyon gerçekleştirmek için, yapısal MRI araç kutusunu açmak için PET VBM'yi seçin. Şimdi, aynı anda birden fazla taramada segmentasyon gerçekleştirmek için toplu düzenleyiciyi açın.SPM, Uzamsal ve Segment'i seçin, ardından Veriler'i seçin, Dosyalar'ı seçin ve Giriş olarak T1 Ağırlıklı taramaları seçin. Ardından, Çıktı Dosyaları, Gri Madde'yi tıklatın ve Yerel Alan'ın seçildiğinden emin olun ve bunu Beyaz Madde için yineleyin. BOS bölümlemesi gerekli değilse, bu kümeyi Yok'a bırakın.Taramalar zaten Sapma Düzeltildiyse, bu seçeneği Düzeltilmiş Kaydet'i Yapma olarak değiştirin. Ardından tüm bölümleri temizleyin ve tam çözümlemesi çalıştırmadan önce üç seçeneği de test edin. Şimdi, diğer ayarları varsayılan olarak ayarlanmış bırakın ve segmentasyon çalıştırmak için yeşil bayrak tıklayın.MATLAB penceresi, segmentasyon tamamlandığında Bitti diyecektir. Son olarak, ortaya çıkan Gri Madde NIfTI dosyasında Görsel Kalite Kontrolü gerçekleştirin. Yeni Segment seçeneğini SPM 8'de gerçekleştirmek için, toplu iş düzenleyicisini açmadan önce PET VBM'yi seçin.Ardından SPM, Tools, New Segment'i seçin ve kullanılacak NIfTI formatındaki T1 resim dosyalarını seçin. Yerel Doku Türü seçeneğini Yerel Alan'a ayarlayın ve gerekli olmayan Doku Sınıflarını kapatın. Ayrıca Çözgü Doku kapatın, sonra segmentasyon çalıştırmak ve tamamlandığında Görsel Kalite Kontrolü gerçekleştirmek için yeşil bayrak tıklayın.SPM 12'de segmentasyon gerçekleştirmek için pet VBM tuşuna tekrar basın ve toplu düzenleyiciyi açın. Ardından SPM, Uzamsal Segment ve Veri Birimleri'ni seçin. Sonra Yerli Uzay Doku Tipi seçin ve gereksiz Doku Sınıfları kapatın.Çarpık Doku'yu Yok'a ayarlayın ve yeşil bayrağı tıklatın. Segmentasyon tamamlandıktan sonra, yine bu protokolün bir sonraki bölümünde ayrıntılı olarak Görsel Kalite Denetimi gerçekleştirmek için emin olun. FSLeyes kullanılarak Görsel Kalite Kontrol yapılabilir.Terminal penceresini açarak başlayın, ardından terminale FSLeyes yazarak FSLeyes'i açın. Ardından Dosya, Dosyadan Ekle'yi seçin ve görüntülemek için özgün T1 ve bölümlenmiş bölgeleri seçin. FSLeyes açıldıktan sonra, altta yatan T1 görüntüsünün görselleştirilmesine izin vermek için opaklık geçişini kullanın.Ayrıca, üst bölmedeki renk açılır sekmesi aracılığıyla gerektiğinde segmentasyon kaplamasının rengini değiştirin. Şimdi, beyindeki her dilimde ilerleyin ve her birini kontrol edilen bölgede alt veya aşırı tahmin bölgeleri olup bittiğini kontrol edin. Görsel Kalite Kontrol bu işlem için önemli bir adımdır.Parçalı bölgelerinizi orijinal T1 taramaile karşılaştırarak, bölgelerinizin yüksek kalitede olduğundan ve sonuçlarınızın biyolojik olarak doğru olduğundan emin olabilirsiniz. Freeview kullanarak FreeSurfer verilerinin Görsel Kalite Kontrolünü gerçekleştirmek için bir terminal penceresi açın ve işlenmiş FreeSurfer çıktısını içeren konu klasörüne dizin değiştirin. Ardından, T1'in üzerine konan hacimsel gri madde bölgesini görüntülemek için ekranda görülen komutu buraya yazın. Yine, beyindeki her dilimde ilerleyin ve denetlenen beyin bölgesi için altında veya aşırı tahmin bölgeleri olup yok.Burada, T1 tcan'da görüntülenen başarısız bir segmentasyon örneğini görüyoruz. Bu segmentasyon yeniden işlenmeli ve geliştirilemiyorsa çözümlemenin dışında tutulmalıdır. Bu şekil, T1 tcan üzerinde temporal lob üzerinde farklı araçların performans örnekleri gösterir.Burada iyi bir bölgesel çizgi örnekleri görülürken, sol ve sağ temporal loblarda dökülme gösteren kötü bölgesel çizgi örnekleri burada gösterilmiştir. Bu şekil, T1 tcan'daki oksipital lobdaki farklı araçların performansından örnekler gösterir. Burada t1 taramaiyi bir bölgesel açıklama örneği ile görmek, burada medial dura dökülme gösteren, kötü bir bölgesel çizgi örneği ise.Burada dura dökülen gri madde bölgesinin bir örneğini görüyoruz, mavi bölge tarafından vurgulanıyor. Bu şekil, korteksin bölgelerini segmentasyondan dışlayan ve en iyi eksenel görünümde gösterilen gri madde bölgesinin bir örneğini gösterir. Bu yordamı denerken, verilerinizde farklı araçları test etmeyi ve işlem taramalarında Görsel Kalite Denetimi gerçekleştirmeyi unutmamanız önemlidir.Bu teknik, geliştirildikten sonra, nörogörüntüleme araştırmacılarının invaziv testlere gerek kalmadan zaman içinde beyin hacmindeki değişiklikleri incelemelerinin önünü açtı.

Research

JoVE Journal

Neuroscience

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

Generation of Neural Stem Cells from Discarded Human Fetal Cortical Tissue

Generation of Neural Stem Cells from Discarded Human Fetal Cortical Tissue (Video) | JoVE

Atılan İnsan Fetal Kortikal Doku Sinir Kök Hücre Üretimi

Neural stem cells (NSCs) reside along the ventricular zone neuroepithelium during the development of the cortical plate. These early progenitors ...

Isolation of Cerebrospinal Fluid from Rodent Embryos for use with Dissected Cerebral Cortical Explants

Isolation of Cerebrospinal Fluid from Rodent Embryos for use with Dissected Cerebral Cortical Explants (Video) | JoVE

Dissected Serebral Kortikal Eksplantlarından ile kullanım için Kemirgen Embriyolar arasından Beyin Omurilik Sıvısı İzolasyonu

The CSF is a complex fluid with a dynamically varying proteome throughout development and in adulthood. During embryonic development, the nascent CSF ...

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

A Comprehensive Protocol for Manual Segmentation of the Medial Temporal Lobe Structures (Video) | JoVE

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, ...

Subtype-selective Electroporation of Cortical Interneurons

Subtype-selective Electroporation of Cortical Interneurons (Video) | JoVE

Kortikal internöronlar alt tip-selektif Elektroporasyon

The study of central nervous system (CNS) maturation relies on genetic targeting of neuronal populations. However, the task of restricting the expression ...

A Guide to In vivo Single-unit Recording from Optogenetically Identified Cortical Inhibitory Interneurons

A Guide to In vivo Single-unit Recording from Optogenetically Identified Cortical Inhibitory Interneurons (Video) | JoVE

A Guide<em&gt; In vivo</emOptogenetically Belirlenen Kortikal inhibitör dan&gt; Tek birim Kayıt

A major challenge in neurophysiology has been to characterize the response properties and function of the numerous inhibitory cell types in the cerebral ...

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

High-resolution In Vivo Manual Segmentation Protocol for Human Hippocampal Subfields Using 3T Magnetic Resonance Imaging (Video) | JoVE

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 ...

Optogenetic Functional MRI

Optogenetic Functional MRI (Video) | JoVE

Optogenetic Fonksiyonel MRI

The investigation of the functional connectivity of precise neural circuits across the entire intact brain can be achieved through optogenetic functional ...

Simultaneous Recordings of Cortical Local Field Potentials, Electrocardiogram, Electromyogram, and Breathing Rhythm from a Freely Moving Rat

Simultaneous Recordings of Cortical Local Field Potentials, Electrocardiogram, Electromyogram, and Breathing Rhythm from a Freely Moving Rat (Video) | JoVE

Kortikal yerel alan potansiyelleri, Elektrokardiyogram, Electromyogram ve ritim serbestçe hareket bir sıçan gelen nefes eşzamanlı kayıt

Monitoring the physiological dynamics of the brain and peripheral tissues is necessary for addressing a number of questions about how the brain controls ...

Convection Enhanced Delivery of Optogenetic Adeno-associated Viral Vector to the Cortex of Rhesus Macaque Under Guidance of Online MRI Images

Convection Enhanced Delivery of Optogenetic Adeno-associated Viral Vector to the Cortex of Rhesus Macaque Under Guidance of Online MRI Images (Video) | JoVE

Online MRG görüntüleri rehberlik altında Rhesus Macaque korteks için optogenetik Adeno-ilişkili Viral vektör konveksiyon geliştirilmiş teslim

In non-human primate (NHP) optogenetics, infecting large cortical areas with viral vectors is often a difficult and time-consuming task. Here, we ...

Functional MRI in Conjunction with a Novel MRI-compatible Hand-induced Robotic Device to Evaluate Rehabilitation of Individuals Recovering from Hand Grip Deficits

Functional MRI in Conjunction with a Novel MRI-compatible Hand-induced Robotic Device to Evaluate Rehabilitation of Individuals Recovering from Hand Grip Deficits (Video) | JoVE

El Kavrama Açıklarından Kurtulan Bireylerin Rehabilitasyonunun Değerlendirilmesinde Yeni MRI Uyumlu El Kaynaklı Robotik Cihazla Birlikte Fonksiyonel MRG

Functional magnetic resonance imaging (fMRI) is a non-invasive magnetic resonance imaging technique that images brain activation in vivo, using endogenous ...