Name: three-dimensional shape modeling and analysis of brain structures
Uploaded: 2019-11-14T10:00:00
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Les travaux ont été financés par la National Research Foundation of Korea (JP comme PI). JK est financé par le Fonds national de recherche universitaire Kyungpook; et MCVH est financé par le Row Fogo Charitable Trust et la Royal Society of Edinburgh. La segmentation hippocampique a été adaptée à partir de lignes directrices internes écrites par la Dre Karen Ferguson, au Centre for Clinical Brain Sciences, Edimbourg, Royaume-Uni.

Les images de M. cerveau ont été acquises selon le protocole approuvé par le comité d'examen institutionnel local et le comité d'éthique.
REMARQUE: Les outils de modélisation et d'analyse de la forme peuvent être téléchargés à partir du référentiel du NITRC : <a href="https://www.nitrc.org/projects/dtmframework/" target="_blank">https://www.nitrc.org/projects/dtmframework/</a>. Le logiciel GUI (DTMModeling.exe) peut être exécuté après extraction. <!--The publ...

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	<li>Costafreda, 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=Automated+hippocampal+shape+analysis+predicts+the+onset+of+dementia+in+mild+cognitive+impairment.">Automated hippocampal shape analysis predicts the onset of dementia in mild cognitive impairment.</a> NeuroImage. 56 (1), 212-219 (2011).</li><li>Platero, C., Lin, L., Tobar, M. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Longitudinal+Neuroimaging+Hippocampal+Markers+for+Diagnosing+Alzheimer's+Disease.">Longitudinal Neuroimaging Hippocampal Markers for Diagnosing Alzheimer's Disease.</a> Neuroinformatics. , 1-19 (2018).</li><li>Vald&#233;s Hern&#225;ndez, M. D. 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A., Park, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Brain+Ventricular+Morphology+Analysis+Using+a+Set+of+Ventricular-Specific+Feature+Descriptors.">Brain Ventricular Morphology Analysis Using a Set of Ventricular-Specific Feature Descriptors.</a> International Symposium on Biomedical Simulation. , 141-149 (2014).</li><li>Vald&#233;s Hern&#225;ndez, M. D. 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=Hippocampal+morphology+and+cognitive+functions+in+community-dwelling+older+people:+the+Lothian+Birth+Cohort+1936.">Hippocampal morphology and cognitive functions in community-dwelling older people: the Lothian Birth Cohort 1936.</a> Neurobiology of Aging. 52, 1-11 (2017).</li><li>Lee, P., Ryoo, H., Park, J., Jeong, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Morphological+and+Microstructural+Changes+of+the+Hippocampus+in+Early+MCI:+A+Study+Utilizing+the+Alzheimer's+Disease+Neuroimaging+Initiative+Database.">Morphological and Microstructural Changes of the Hippocampus in Early MCI: A Study Utilizing the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative Database.</a> Journal of Clinical Neurology. 13 (2), 144-154 (2017).</li><li>Cox, S. 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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=N4ITK:+improved+N3+bias+correction.">N4ITK: improved N3 bias correction.</a> IEEE Transactions on Medical Imaging. 29 (6), 1310-1320 (2010).</li><li>Zhang, Y., Brady, M., Smith, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Segmentation+of+brain+MR+images+through+a+hidden+Markov+random+field+model+and+the+expectation-maximization+algorithm.">Segmentation of brain MR images through a hidden Markov random field model and the expectation-maximization algorithm.</a> IEEE Transactions on Medical Imaging. 20 (1), 45-57 (2001).</li><li>Wardlaw, J. 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=Brain+aging,+cognition+in+youth+and+old+age+and+vascular+disease+in+the+Lothian+Birth+Cohort+1936:+rationale,+design+and+methodology+of+the+imaging+protocol.">Brain aging, cognition in youth and old age and vascular disease in the Lothian Birth Cohort 1936: rationale, design and methodology of the imaging protocol.</a> International Journal of Stroke. 6 (6), 547-559 (2011).</li><li>Morey, R. 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En résumé, nous avons décrit le pipeline logiciel pour l'analyse de forme sur les structures du cerveau, y compris (1) la segmentation de l'image MR à l'aide d'outils ouverts (2) la reconstruction de forme individuelle à l'aide d'un modèle de modèle déformable, et (3) la différence de forme quantitative mesure par correspondance de forme transitoire avec le modèle de modèle. L'analyse statistique sous la correction de faux taux de découverte (FDR) est exécutée avec la déformation de forme pour étudier l'i...

L'analyse de la forme des structures cérébrales est apparue comme l'outil préféré pour étudier leurs changements morphologiques dans le cadre de processus pathologiques, tels que les maladies neurodégénératives et le vieillissement1. Diverses méthodes de calcul sont nécessaires pour 1) délimiter avec précision les limites des structures cibles à partir d'images médicales, 2) reconstruire la forme cible sous forme de maillage de surface 3D, 3) construire la correspondance entre les sujets entre les modèles de forme individuels par la biais de la paramétrisation de forme ou de l'enregistrement de surface, et 4) évaluer quantitativement les différences de forme régionales entre les individus ou les groupes. Au cours des dernières années, de nombreuses méthodes ont été introduites dans les études de neuroimagerie pour chacune de ces étapes. Cependant, malgré les développements remarquables dans le domaine, il n'existe pas beaucoup de cadres immédiatement applicables à la recherche. Dans cet article, nous décrivons chaque étape de l'analyse de forme des structures cérébrales à l'aide de nos outils personnalisés de modélisation de forme et d'outils de segmentation d'image accessibles au public.
Ici, nous démontrons le cadre d'analyse de forme pour des structures de cerveau par l'analyse de forme de l'hippocampi gauche et droit utilisant un ensemble de données des contrôles adultes et des patients de la maladie d'Alzheimer. L'atrophie de l'hippocampe est reconnue comme un biomarqueur d'imagerie critique dans les maladies neurodégénératives2,3,4. Dans notre cadre d'analyse de forme, nous utilisons le modèle de modèle de la structure cible et l'enregistrement déformable de modèle à image dans le processus de modélisation de forme. Le modèle code les caractéristiques générales de forme de la structure cible dans une population, et il fournit également une base de référence pour quantifier les différences de forme entre les modèles individuels via leur relation transitoire avec le modèle de modèle. Dans l'enregistrement de modèle à image, nous avons développé une méthode de déformation de surface laplacienne pour adapter le modèle de modèle à la structure cible dans les images individuelles tout en minimisant la distorsion de la distribution de points dans le modèle de modèle5,6,7. La faisabilité et la robustesse du cadre proposé ont été validées dans des études récentes de neuroimagerie du vieillissement cognitif8, détection précoce de l'affaiblissement cognitif doux9, et d'explorer les associations entre les changements structurels du cerveau et les niveaux de cortisol10. Cette approche faciliterait l'utilisation des méthodes de modélisation et d'analyse de la forme dans d'autres études de neuroimagerie.

three-dimensional shape modeling and analysis of brain structures

L'analyse statistique de la forme des structures cérébrales a été utilisée pour étudier l'association entre leurs changements structurels et les processus pathologiques. Nous avons développé un logiciel pour une modélisation de forme précise et robuste et une analyse axée sur le groupe. Ici, nous introduisons un pipeline pour l'analyse de forme, de la modélisation de forme 3D individuelle à l'analyse quantitative de la forme de groupe. Nous décrivons également les étapes de prétraitement et de segmentation à l'aide de progiciels ouverts. Ce guide pratique aiderait les chercheurs à économiser du temps et des efforts dans l'analyse de la forme 3D sur les structures du cerveau.

Le processus de modélisation de la forme décrit ici a été utilisé pour diverses études de neuroimagerie sur le vieillissement6,8,10 et la maladie d'Alzheimer5,9. Particulièrement, cette méthode de modélisation de forme a montré sa précision et sensibilité dans l'analyse de forme sur l'hippocampe pour une population vieillissan...

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Three-Dimensional Shape Modeling and Analysis of Brain Structures

Nous introduisons un protocole semi-automatique pour l'analyse de la forme sur les structures cérébrales, y compris la segmentation des images à l'aide d'un logiciel ouvert, et d'autres analyses de forme au niveau du groupe à l'aide d'un paquet de modélisation automatisé. Ici, nous démontrons chaque étape du protocole d'analyse de forme 3D avec la segmentation hippocampal des images de MR de cerveau.

Modélisation et analyse tridimensionnelles de la forme des structures cérébrales

Statistical shape analysis of brain structures has been used to investigate the association between their structural changes and pathological processes. ...

Il est essentiel de récupérer avec précision les caractéristiques de forme par rapport aux segmentations rugueuses et bruyantes pour obtenir une bonne correspondance anatomique entre les modèles individuels de forme du cerveau. Notre cadre fournit divers outils pour la modélisation des formes individuelles, la construction de modèles en groupe et le calcul de la déformation de la forme. Et il a été utilisé pour de grands ensembles de données du cerveau humain.Démontrant cette procédure sera dr.Jaeil Kim, un ancien étudiant diplômé de mon laboratoire qui a développé le logiciel pour la modélisation de forme du cerveau. Pour l’édition manuelle de la segmentation hippocampale, ouvrez l’image de résonance magnétique de poids T1 et la segmentation hippocampale automatique se traduit par le logiciel graphique d’interface utilisateur. Cliquez sur l’icône dans la fenêtre d’affichage pour sélectionner la vue coronale et faites défiler le volume jusqu’à ce que le délier soit localisé.Y compris le décus dans le masque hippocampal où il est présent, utilisez les fonctions ajouter et soustraire pour modifier le masque du corps hippocampal après que le décus a reculé. Continuez à éditer le masque hippocampal jusqu’à ce que la queue hippocampale soit trouvée. Au fur et à mesure que le noyau pulvinaire du thalamus se réapparaît supérieur à l’hippocampe, le fornix émergera.Terminer l’édition de la dernière tranche coronale de l’hippocampe dans laquelle toute la longueur du fornix est visible, mais pas encore continue avec le splenium du corpus callosum. Ensuite, enregistrez les masques pour l’hippocampe gauche et droit en format NifTI. Pour construire un modèle de groupe, chargez le plug-in de modélisation de forme et cliquez sur Open Directory pour ouvrir un répertoire contenant les masques binaires de la population d’intérêt de l’étude.Entrez le nombre souhaité de vertices et cliquez sur Template Construction pour la construction du modèle de groupe. Ensuite, vérifiez la maille de forme moyenne. Pour la reconstruction de la forme individuelle, chargez l’image d’intérêt de résonance magnétique pondérée T1 et son masque de segmentation correspondant et sélectionnez l’annuaire de travail pour enregistrer les fichiers.Sélectionnez un modèle de modèle pour la modélisation de forme individuelle et vérifiez et modifiez les paramètres de modélisation dans le plug-in de modélisation de forme si nécessaire. Ainsi, notre cadre de modélisation est presque automatisé, cependant, certaines étapes nécessitent la confirmation de l’utilisateur. Par exemple, si la valeur pour les régions hippocampales n’est pas un seul utilisateurs doit changer le paramètre d’intensité.Ensuite, vérifiez le résultat dans la vue 3D de l’établi de la boîte à outils. Pour effectuer une mesure de forme et de déformation, sélectionnez le modèle de forme du sujet d’intérêt pour le gestionnaire de données du logiciel et cliquez sur Sélectionnez Modèle pour sélectionner le modèle d’intérêt pour obtenir la mesure. Ici, une déformation représentative du modèle hippocampal pour la reconstruction individuelle de forme peut être observée.La méthode induit une déformation à grande et à petite échelle du modèle modèle afin de minimiser la distorsion de sa répartition des points tout en restaurant les caractéristiques de forme individuelles. Dans cette figure, des modèles de forme reconstruits de deux sujets avec leurs masques de segmentation sont montrés. Dans ces images alignés modèles de forme individuelle, leur modèle moyen, et la différence de forme vecteurs avec un modèle de forme individuelle peut être observée.Ces données représentent des cartes moyennes de déformation de forme projetées sur le modèle moyen. Pour un groupe avec un petit volume de tissu cérébral, et un groupe avec un grand volume de tissu cérébral. Les cartes de déformation de forme des deux groupes présentent des modèles opposés de différence de forme hippocampal dans les régions correspondantes.Vérifiez le masque de segmentation et l’individu ou le modèle partagé ensemble. Si le modèle n’est pas adapté à la limite d’image, ajustez les paramètres de modélisation pour obtenir de meilleurs résultats. L’analyse statistique utilisant la déformation de forme peut être effectuée pour étudier la forme du groupe Nous avons également fourni le code MATLAB pour l’analyse à notre page de projet.Cette méthode robuste a été appliquée à un certain nombre d’études cliniques, impliquant non seulement la modélisation critique de structure telle que la maladie d’Alzheimer ou l’étude vieillissante, mais également les désordres pied-os qui exigent l’analyse des os composés.

Research

JoVE Journal

Neuroscience

Dissection and Culture of Mouse Dopaminergic and Striatal Explants in Three-Dimensional Collagen Matrix Assays

Dissection et de la culture de la souris dopaminergique et des explants striataux en trois dimensions dosages matrice de collagène

Midbrain dopamine (mdDA) neurons project via the medial forebrain bundle towards several areas in the telencephalon, including the striatum1. ...

Recherche

Neurosciences

Three-dimensional Confocal Analysis of Microglia/macrophage Markers of Polarization in Experimental Brain Injury

Trois dimensions d&#39;analyse confocale de marqueurs microglies / macrophages de polarisation dans Experimental Brain Injury

After brain stroke microglia/macrophages (M/M) undergo  rapid activation with dramatic morphological and phenotypic changes that  include expression of ...

Protocol for Three-dimensional Confocal Morphometric Analysis of Astrocytes

Protocole pour tridimensionnelle confocale Analyse morphométrique des astrocytes

As glial cells in the brain, astrocytes have diverse functional roles in the central nervous system. In the presence of harmful stimuli, astrocytes modify ...

Three-dimensional Imaging and Analysis of Mitochondria within Human Intraepidermal Nerve Fibers

Imagerie en trois dimensions et l’analyse des mitochondries dans les fibres nerveuses humaines intra-épidermiques

The goal of this protocol is to study mitochondria within intraepidermal nerve fibers. Therefore, 3D imaging and analysis techniques were developed to ...

Peering at Brain Polysomes with Atomic Force Microscopy

Peering au cerveau polysomes avec Atomic Force Microscopy

The translational machinery, i.e., the polysome or polyribosome, is one of the biggest and most complex cytoplasmic machineries in cells. Polysomes, ...

Anatomically Inspired Three-dimensional Micro-tissue Engineered Neural Networks for Nervous System Reconstruction, Modulation, and Modeling

Réseaux de neurones conçus par micro-tissus tridimensionnels inspirés anatomiquement pour la reconstruction, la modulation et la modélisation du système nerveux

Functional recovery rarely occurs&#160;following injury or disease-induced degeneration within the central nervous system (CNS)&#160;due to the inhibitory ...

Large-scale Three-dimensional Imaging of Cellular Organization in the Mouse Neocortex

Imagerie tridimensionnelle à grande échelle de l’organisation cellulaire dans le néocortex de souris

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