Name: three-dimensional shape modeling and analysis of brain structures
Uploaded: 2019-11-14T10:00:00
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Il lavoro è stato finanziato dalla National Research Foundation of Korea (JP as the PI). JK è finanziato dal Kyungpook National University Research Fund; e MCVH è finanziato dal Row Fogo Charitable Trust e dalla Royal Society di Edimburgo. La segmentazione dell'ippocampo è stata adattata dalle linee guida interne scritte dalla dott.ssa Karen Ferguson, presso il Centre for Clinical Brain Sciences, Edimburgo, Regno Unito.

Le immagini Brain MR sono state acquisite in base al protocollo approvato dal comitato di revisione istituzionale locale e dal comitato etico.
 NOT:</</c0> Gli strumenti per la modellazione e l'analisi delle forme possono essere scaricati dal repository NITRC: <a href="https://www.nitrc.org/projects/dtmframework/" target="_blank">https://www.nitrc.org/projects/dtmframework/</a>. Il software GUI (DTMModeling.exe) può essere eseguito dopo l'estrazione. <!--The publication list on the sh...

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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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In sintesi, abbiamo descritto la pipeline software per l'analisi delle forme sulle strutture cerebrali, tra cui (1) la segmentazione dell'immagine MR utilizzando strumenti aperti (2) la ricostruzione di forme individuali utilizzando un modello deformabile e (3) la differenza di forma quantitativa misurazione tramite corrispondenza di forma transitiva con il modello modello. L'analisi statistica sotto il falso tasso di scoperta (FDR) viene eseguita con la deformità della forma per studiare il significato dei cambiamenti ...

L'analisi della forma delle strutture cerebrali è emersa come lo strumento preferito per studiare i loro cambiamenti morfologici sotto processi patologici, come le malattie neurodegenerative e l'invecchiamento1. Sono necessari vari metodi computazionali per 1) delineare con precisione i confini delle strutture bersaglio da immagini mediche, 2) ricostruire la forma di destinazione sotto forma di mesh di superficie 3D, 3) costruire corrispondenza inter-soggetti attraverso i singoli modelli di forma tramite la parametrizzazione della forma o la registrazione della superficie, e 4) valutare quantitativamente le differenze di forma regionali tra individui o gruppi. Nel corso degli ultimi anni, molti metodi sono stati introdotti negli studi di neuroimaging per ciascuno di questi passaggi. Tuttavia, nonostante i notevoli sviluppi nel settore, non ci sono molti quadri immediatamente applicabili alla ricerca. In questo articolo viene descritto ogni passaggio dell'analisi delle forme delle strutture cerebrali utilizzando i nostri strumenti personalizzati di modellazione delle forme e gli strumenti di segmentazione delle immagini disponibili pubblicamente.
Qui, dimostriamo il quadro di analisi della forma per le strutture cerebrali attraverso l'analisi della forma degli ippocampi sinistro e destro utilizzando un set di dati di controlli per adulti e pazienti affetti da malattia di Alzheimer. L'atrofia degli ippocampi è riconosciuta come un biomarcatore di imaging critico nelle malattie neurodegenerative2,3,4. Nel nostro framework di analisi delle forme, utilizziamo il modello di modello della struttura di destinazione e la registrazione deformabile da modello a immagine nel processo di modellazione delle forme. Il modello modello codifica le caratteristiche generali della forma della struttura di destinazione in una popolazione e fornisce anche una linea di base per quantificare le differenze di forma tra i singoli modelli tramite la loro relazione transitiva con il modello modello. Nella registrazione da modello a immagine, abbiamo sviluppato un metodo di deformazione della superficie Laplacian per adattare il modello del modello alla struttura di destinazione in singole immagini riducendo al minimo la distorsione della distribuzione dei punti nel modellomodello 5,6,7. La fattibilità e la robustezza del quadro proposto sono state convalidate nei recenti studi di neuroimaging dell'invecchiamento cognitivo8, diagnosi precoce di lieve danno cognitivo9, e per esplorare le associazioni tra i cambiamenti strutturali cerebrali e i livelli di cortisolo10. Questo approccio renderebbe più facile l'utilizzo dei metodi di modellazione e analisi delle forme in ulteriori studi di neuroimaging.

three-dimensional shape modeling and analysis of brain structures

L'analisi statistica delle forme delle strutture cerebrali è stata utilizzata per studiare l'associazione tra i loro cambiamenti strutturali e i processi patologici. Abbiamo sviluppato un pacchetto software per una modellazione accurata e robusta delle forme e l'analisi group-wise. Qui viene introdotta una pipeline per l'analisi della forma, dalla modellazione delle forme 3D all'analisi quantitativa delle forme di gruppo. Descriviamo anche le fasi di pre-elaborazione e segmentazione utilizzando pacchetti software aperti. Questa guida pratica aiuterebbe i ricercatori a risparmiare tempo e fatica nell'analisi della forma 3D sulle strutture cerebrali.

Il processo di modellazione della forma descritto qui è stato impiegato per vari studi di neuroimaging sull'invecchiamento6,8,10 e morbo di Alzheimer5,9. In particolare, questo metodo di modellazione della forma ha mostrato la sua precisione e sensibilità nell'analisi della forma sull'ippocampo per una popolazione di invecchiamento di 6...

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Three-Dimensional Shape Modeling and Analysis of Brain Structures

Introduciamo un protocollo semi-automatico per l'analisi delle forme sulle strutture cerebrali, inclusa la segmentazione delle immagini utilizzando software aperto, e un'ulteriore analisi della forma per senso di gruppo utilizzando un pacchetto di modellazione automatizzata. Qui, dimostriamo ogni fase del protocollo di analisi della forma 3D con la segmentazione ippocampale dalle immagini MR del cervello.

Modellazione tridimensionale delle forme e analisi delle strutture cerebrali

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

Recuperare accuratamente le caratteristiche della forma contro segmentazioni ruvide e rumorose è fondamentale per ottenere una buona corrispondenza anatomica tra i singoli modelli di forma cerebrale. Il nostro framework fornisce vari strumenti per la modellazione delle singole forme, la costruzione di modelli per gruppi e il calcolo della deformità della forma. Ed è stato usato per grandi set di dati del cervello umano.A dimostrare questa procedura sarà il Dr.Jaeil Kim, un ex studente laureato del mio laboratorio che ha sviluppato il software per la modellazione della forma del cervello. Per la modifica manuale della segmentazione ippocampale, aprire l'immagine di risonanza magnetica del peso T1 e la segmentazione ippocampale automatica si traduce nel software di interfaccia utente grafica. Fate clic sull'icona nella finestra di visualizzazione per selezionare la vista coronale e scorrere il volume fino a trovare l'uncus.Includendo l'uncus nella maschera ippocampale dove è presente, utilizzare le funzioni add e subtract per modificare la maschera del corpo ippocampale dopo che l'uncus si è ritirato. Continua a modificare la maschera ippocampale fino a trovare la coda ippocampale. Mentre il nucleo pulvinare del talamo si recede superiore all'ippocampo, il fornix emergerà.Termina di modificare l'ultima fetta coronale dell'ippocampo in cui è visibile l'intera lunghezza del fornix, ma non ancora continua con lo splendore del corpo calloso. Quindi, salva le maschere sia per l'ippocampi sinistro che destro in formato NifTI. Per costruire un modello di modello di gruppo, caricare il plug-in di modellazione delle forme e fare clic su Apri directory per aprire una directory contenente le maschere binarie della popolazione di studio di interesse.Immettete il numero desiderato di vertici e fate clic su Costruzione modello (Template Construction) per la costruzione del modello di gruppo. Quindi controllare la mesh della forma media. Per la ricostruzione delle singole forme, caricare l'immagine di risonanza magnetica ponderata T1 di interesse e la corrispondente maschera di segmentazione e selezionare la directory di lavoro per salvare i file.Selezionate un modello di modello per la singola modellazione delle forme e selezionate e modificate i parametri di modellazione nel plug-in di modellazione delle forme in base alle esigenze. Quindi il nostro framework di modellazione è quasi automatizzato, tuttavia, alcuni passaggi richiedono la conferma dell'utente. Ad esempio, se il valore per le regioni ippocampali non è uno, gli utenti devono modificare il parametro di intensità.Quindi, controlla il risultato nella vista 3D del workbench del toolkit. Per eseguire una misurazione della forma e della deformità, selezionare il modello di forma dell'oggetto di interesse nel gestore dati del software e fare clic su Seleziona modello per selezionare il modello di interesse per ottenere la misurazione. Qui, si può osservare una deformazione rappresentativa del modello ippocampale per la ricostruzione della forma individuale.Il metodo induce una deformazione su larga o piccola scala del modello modello per ridurre al minimo la distorsione della distribuzione dei punti ripristinando al contempo le singole caratteristiche della forma. In questa figura vengono mostrati modelli di forma ricostruiti da due soggetti con le loro maschere di segmentazione. In queste immagini è possibile osservare i singoli modelli di forma allineati, il loro modello medio e i vettori di differenza di forma con un singolo modello di forma.Questi dati rappresentano mappe di deformità della forma media proiettate sul modello medio. Per un gruppo con un piccolo volume di tessuto cerebrale, e un gruppo con un grande volume di tessuto cerebrale. Le mappe di deformità della forma dei due gruppi presentano modelli opposti di differenza di forma ippocampale nelle regioni corrispondenti.Controllare insieme la maschera di segmentazione e l'individuo o il modello condiviso. Se il modello non è montato sul limite dell'immagine, regolate i parametri di modellazione per ottenere risultati migliori. L'analisi statistica utilizzando la deformità della forma può essere eseguita per indagare la forma di gruppo Abbiamo anche fornito il codice MATLAB per l'analisi nella nostra pagina del progetto.Questo metodo robusto è stato applicato a una serie di studi clinici, non solo che coinvolgono la modellazione critica della struttura come il morbo di Alzheimer o lo studio dell'invecchiamento, ma anche disturbi piede-osso che richiedono l'analisi delle ossa composte.

Research

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Neuroscience

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