Name: three-dimensional shape modeling and analysis of brain structures
Uploaded: 2019-11-14T10:00:00
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この研究は、国立韓国研究財団(PIとしてJP)から資金提供を受けています。JKは慶北大学校研究基金から資金提供を受けています。MCVHは、ロウ・フォゴ慈善信託とエディンバラ王立協会から資金提供を受けています。海馬のセグメンテーションは、英国エジンバラの臨床脳科学センターでカレン・ファーガソン博士によって書かれた社内ガイドラインから適応されました。

脳MR画像は、地元の機関審査委員会と倫理委員会によって承認されたプロトコルに従って取得されました。
注:形状モデリングと解析用のツールは、NITRC リポジトリからダウンロードできます: <a href="https://www.nitrc.org/projects/dtmframework/" target="_blank">https://www.nitrc.org/projects/dtmframework/。</a>GUI ソフトウェア (DTMModeling.exe) は、抽出後に実行できます。 <!--The publication ...

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

脳構造の形状解析は、神経変性疾患や老化1などの病理学的過程下での形態変化を調べる好ましいツールとして浮上している。1)医療画像から標的構造の境界を正確に線分化し、2)3D表面メッシュの形でターゲット形状を再構築し、3)形状パラメータ化または表面登録を介して個々の形状モデル間の被験者間通信を構築し、4)個人またはグループ間の地域形状の違いを定量的に評価する。過去数年間で, これらの各ステップの神経イメージング研究で多くの方法が導入されています。.しかし、この分野では目覚ましい発展を遂げながらも、研究にすぐに当てはまる枠組みはあまりありません。この記事では、カスタム形状モデリングツールと一般に公開されている画像セグメンテーションツールを使用した脳構造の形状解析の各ステップについて説明します。
ここでは、成人対照患者とアルツハイマー病患者のデータセットを用いた左右海馬の形状解析を通じた脳構造の形状解析フレームワークを示す。海馬の萎縮は、神経変性疾患2、3、4において重要な画像バイオマーカーとして認識される。形状解析フレームワークでは、ターゲット構造のテンプレートモデルと、形状モデリングプロセスでテンプレートからイメージへの変形可能な登録を採用しています。テンプレート モデルは、母集団内のターゲット構造の一般的な形状特性をエンコードし、テンプレート モデルとの推移的な関係を通じて個々のモデル間の形状差を定量化するためのベースラインも提供します。テンプレートから画像への登録では、テンプレートモデル5、6、7におけるポイント分布の歪みを最小限に抑えながら、テンプレートモデルを個々の画像のターゲット構造に適合させるラプラシアン表面変形法を開発しました。提案されたフレームワークの実現可能性および堅牢性は、認知老化8、軽度認知障害9の早期発見、および脳構造変化とコルチゾールレベル10との関連を探索する最近の神経イメージング研究において検証されている。このアプローチにより、図形モデリングと解析方法を使用して、さらなる神経イメージング研究を容易に行うことができます。

three-dimensional shape modeling and analysis of brain structures

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

ここで説明する形状モデリングプロセスは、加齢6、8、10およびアルツハイマー病5、9に関する様々な神経イメージング研究に採用されている。特に、この形状モデリング法は、654人の被験者8の高齢化集団に対する海馬の形状解析におい...

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Three-Dimensional Shape Modeling and Analysis of Brain Structures

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

脳構造の3次元形状モデリングと解析

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

ラフで騒々しいセグメンテーションに対して形状特徴を正確に回復することは、個々の脳形状モデル間の良好な解剖学的対応を達成するために重要です。当社のフレームワークは、個々の形状モデリング、グループ単位のテンプレート構築、形状変形計算のための様々なツールを提供します。そして、それは人間の脳の大規模なデータセットのために使用されています。この手順を実証することは、脳の形状モデリングのためのソフトウェアを開発した私の研究室の元大学院生、ジェイル・キム博士です。海馬セグメンテーションの手動編集のために、T1重量磁気共鳴画像と自動海馬セグメンテーション結果をグラフィックユーザーインターフェースソフトウェアで開きます。表示ウィンドウのアイコンをクリックしてコロナビューを選択し、ボリュームをスクロールして、uncus が見つかるまでスクロールします。海馬マスクに存在する場所に無邪気さを含め、加算および減算機能を使用して、アンカスが後退した後に海馬体のマスクを編集します。海馬の尾が見つかるまで海馬マスクの編集を続けます。視床のプルビナー核が海馬よりも優れた後退するにつれて、フォルニックスが現れます。海馬の最後のコロナスライスの編集を終了し、その中で、fornixの全長が見えるが、まだ肉体の梁のスプレンと連続していない。次に、左右の海馬のマスクをNifTI形式で保存します。グループ テンプレート モデルを構築するには、シェイプ モデリング プラグインをロードし、[ディレクトリを開く] をクリックして、対象となるスタディの母集団のバイナリ マスクを含むディレクトリを開きます。必要な頂点数を入力し、グループ テンプレート構築の [テンプレート構築] をクリックします。次に、平均シェイプ メッシュを確認します。個々の形状の再構築のために、目的のT1重み付けされた磁気共鳴画像とそれに対応するセグメンテーションマスクをロードし、作業ディレクトリを選択してファイルを保存します。個々のシェイプ モデリング用のテンプレート モデルを選択し、必要に応じて、シェイプ モデリング プラグインのモデリング パラメータをチェックして変更します。そのため、モデリングフレームワークはほとんど自動化されていますが、一部の手順ではユーザー確認が必要です。たとえば、海馬領域の値が 1 人のユーザーでない場合、強度パラメーターを変更する必要があります。次に、ツールキットワークベンチの 3D ビューで結果を確認します。形状と変形の測定を実行するには、ソフトウェアのデータマネージャで対象となる対象の形状モデルを選択し、[テンプレートを選択]をクリックして目的のテンプレートを選択して測定を取得します。ここで、個々の形状再構成のための海馬テンプレートモデルの代表的な変形が観察される。この方法は、個々の形状特性を復元しながら、その点分布の歪みを最小限に抑えるために、テンプレートモデルの大規模から小規模の変形を誘発する。この図では、2 つの被写体のセグメンテーション マスクを使用して再構築されたシェイプ モデルを示します。これらの画像では、個々の形状モデル、平均モデル、および個々の形状モデルを持つ形状の差分ベクトルを整列させることができます。これらのデータは、平均モデルに投影された平均形状変形マップを表します。小さな脳組織容積を有する1つのグループ、および大きな脳組織容積を有する1つのグループについて。2つのグループの形状変形マップは、対応する領域における海馬形状の違いの反対のパターンを提示する。セグメンテーション マスクと、個々のモデル、または共有モデルをまとめて確認します。モデルがイメージ境界に適合していない場合は、モデリング パラメータを調整して、より良い結果を得ることができます。形状変形を用いた統計解析は、グループ的な形状を調査するために行うことができる我々はまた、我々のプロジェクトページで分析のためのMATLABコードを提供している。この堅牢な方法は、アルツハイマー病や老化研究などの重要な構造モデリングだけでなく、複合骨の分析を必要とする足骨障害を含む多くの臨床研究に適用されています。

Research

JoVE Journal

Neuroscience

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

三次元コラーゲンマトリックスアッセイにおけるマウスのドーパミンと線条体片の解剖と文化

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

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

実験的脳損傷における偏光のミクログリア/マクロファージマーカーの三次元共焦点解析

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

アストロサイトの三次元共焦点形態学的分析のためのプロトコル

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

三次元画像と人間の表皮内神経線維内のミトコンドリアの解析

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

原子間力顕微鏡で脳ポリソームでピアリング

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

神経系の再構築、変調、モデリングのための解剖学的にインスパイアされた3次元マイクロ組織工学ニューラルネットワーク

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

マウス大脳皮質における細胞組織の大規模三次元イメージング

The mammalian neocortex is composed of many types of excitatory and inhibitory neurons, each with specific electrophysiological and biochemical ...

Chronic Implantation of Whole-cortical Electrocorticographic Array in the Common Marmoset

一般的なセットの全皮質のシェットランドシープドッグ配列の慢性注入

Electrocorticography (ECoG) allows the monitoring of electrical field potentials from the cerebral cortex with high spatiotemporal resolution. Recent ...

Focused Ultrasound Induced Blood-Brain Barrier Opening for Targeting Brain Structures and Evaluating Chemogenetic Neuromodulation

脳構造を標的とし、化学遺伝学的神経調節を評価するための集束超音波誘発血液脳関門開口部

Acoustically Targeted Chemogenetics (ATAC) allows for the noninvasive control of specific neural circuits. ATAC achieves such control through a ...

Three-Dimensional Motor Nerve Organoid Generation

三次元運動神経オルガノイド発生

A fascicle of axons is one of the major structural motifs observed in the nervous system. Disruption of axon fascicles could cause developmental and ...