Name: brain infarct segmentation and registration on mri or ct for lesion-symptom mapping
Uploaded: 2019-09-25T13:00:00
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比斯布鲁克博士的工作得到了乌得勒支大学医学中心鲁道夫·马格努斯大脑中心青年人才奖学金的支持。这项工作和Meta VCI地图联盟由来自荷兰ZonMw、卫生研究与发展组织、Geert Jan Biesels的Vici Grant 918.16.616支持。作者要感谢Tanja C.W.Nijboer博士分享了其中一个数字中使用的扫描。

本议定书遵循我们机构人类研究伦理委员会的指导方针。
1. 扫描和临床数据的收集
<ol><li>收集缺血性中风患者的脑CT或MRI扫描。大多数扫描仪将扫描保存为 DICOM（医学中的数字成像和通信）文件，这些文件可以复制到硬盘或服务器。 注：可以使用每种扫描仪类型的扫描、扫描协议和 MRI 字段强度，只要满足所用扫描类型的时间窗口要求（参见表 1?...

LSM是研究人脑功能结构的有力工具。任何病变症状图谱研究的关键步骤是成像数据的预处理、病变的分割和大脑模板的注册。在这里，我们报告一个标准化的管道，用于病变分割和登记，用于病变症状映射。该方法可使用免费提供的图像处理工具执行，可用于处理 CT 和结构 MRI 扫描，并涵盖准备影像数据以进行病变症状映射分析的整个过程。
处理脑损伤症状图谱的大脑成像?...

病变症状映射（LSM），也称为病变行为映射，是研究人脑功能结构的重要工具。在病变研究中，通过研究后天性脑损伤患者来推断和本地化大脑功能。第一个将神经症状与特定大脑位置联系起来的案例研究在十九世纪已经提供了对语言和其他几个认知过程的解剖相关性的基本见解2。然而，认知和其他大脑功能的许多方面的神经解剖学相关性仍然难以捉摸。在过去几十年中，改进的结构脑成像方法和技术进步使具有高空间分辨率（即个别体素或感兴趣的特定皮质/皮层区域）的大规模体内LSM研究得以进行1 ，2.随着这些方法的进步，LSM已成为认知神经科学中越来越流行的方法，并继续为认知的神经解剖学和神经症状3提供新的见解。任何LSM研究的关键步骤是准确分割病变和登记到大脑模板。然而，缺乏一个全面的教程，为LSM的目的的大脑成像数据的预处理。
这里提供了一个完整的教程，用于标准化病变分割和注册方法。此方法为研究人员提供了标准化大脑图像处理的管道，并概述了必须避免的潜在缺陷。提供的图像处理管道是通过国际合作4开发的，是最近成立的Meta VCI地图联盟框架的一部分，该联盟的目的是在血管认知障碍 <www.metavcimap.org>5.此方法旨在处理来自多个供应商的 CT 和 MRI 扫描以及异构扫描协议，以便对来自不同来源的成像数据集进行组合处理。此协议所需的 RegLSM 软件和所有其他软件均免费提供，但 MATLAB 除外，后者需要许可证。本教程侧重于脑梗死的分割和登记，但此图像处理管道也可用于其他病变，如白质超强强度6。
在开始 LSM 研究之前，需要对一般概念和陷阱有基本的了解。有几个详细的指南和搭便车的指南有提供1，3，6。然而，这些评论并没有为收集和转换大脑扫描到正确格式、分割大脑梗死并将扫描注册到大脑模板所涉及的实际步骤提供详细的动手教程。本文提供了这样的教程。简介中提供了LSM的一般概念，并参考了有关该主题的进一步阅读。
病变症状图谱研究的总体目标
从认知神经心理学的角度来看，脑损伤可以作为一个模型条件，以更好地了解某些认知过程的神经元基础，并更全面地了解大脑的认知结构1.这是神经心理学的经典方法，在十九世纪由布罗卡和韦尼克2等先驱者首次应用于验尸研究。在功能脑成像时代，病变方法仍然是神经科学中的重要工具，因为它提供了特定大脑区域的病变破坏任务性能的证据，而功能成像研究则表明，大脑区域在任务执行期间激活。因此，这些方法提供了补充信息1。
从临床神经学的角度来看，LSM研究可以阐明急性症状梗死、白质超强、缺陷或其他病变类型（如肿瘤）患者的病变位置和认知功能之间的关系).最近的研究表明，这种病变在战略大脑区域更相关的解释认知性能比全球病变负担2，5，7，8。这种方法有可能增进对复杂疾病（在本例中为血管认知障碍）的病理生理学的理解，并可能提供机会开发新的诊断和预后工具或支持治疗策略2.
LSM 还具有认知领域以外的应用。事实上，任何变量都可以与病变位置相关，包括临床症状、生物标志物和功能结果。例如，最近的一项研究确定了在缺血性中风10之后预测功能结果的梗塞位置。
基于体素与基于兴趣的病变症状映射区域
要执行病变症状映射，病变需要分割并注册到大脑模板。在注册过程中，每个患者的大脑在空间上对齐（即规范化或注册到通用模板），以纠正大脑大小、形状和方向的差异，以便病变图谱中的每个体素表示相同的解剖结构为所有患者7。在标准空间中，可以执行几种类型的分析，此处简要总结了这些分析。
可以进行粗略的病变减法分析，以显示与无缺陷患者相比，有缺陷的患者在病变分布上的差异。由此产生的减法图显示在有缺陷的患者中更容易受损的区域，并且在无缺陷1的患者中幸免于难。虽然病变减法分析可以提供特定函数相关性的一些见解，但它没有提供统计证据，现在主要用于样本数量太低，无法为基于体素的病变症状提供足够的统计能力映射。
在基于体素的病变症状映射中，病变的存在和认知性能之间的关联在大脑中每个个体体素的水平确定（图1）。该方法的主要优点是空间分辨率高。传统上，这些分析是在质量单变量方法中执行的，该方法需要对多个测试进行校正，并引入由体素间相关性引起的空间偏差，而该相关性未考虑1、10,11.最近开发的方法，确实考虑到体素间相关性（通常称为多变量病变症状映射方法，如贝叶斯分析13，支持向量回归4， 14，或其他机器学习算法15显示有希望的结果，并且似乎比传统方法提高了体素 LSM 分析结果的灵敏度和特异性。进一步改进和验证体素LSM的多变量方法是一个持续的过程。特定病变症状映射的最佳方法选择取决于许多因素，包括病变分布、结果变量和方法的基础统计假设。
在基于兴趣区域 （ROI） 的病变症状映射中，确定特定大脑区域内的病变负担与认知性能之间的关联（参见 Biesbroek 等人 2 中的图 1，用于说明）。这种方法的主要优点是，它考虑在解剖结构内的累积病变负担，在某些情况下可能比单个体素中的病变信息更丰富。另一方面，基于 ROI 的分析检测仅在区域16中的体素子集中存在的模式的检测能力有限。传统上，基于 ROI 的病变症状映射使用逻辑或线性回归执行。最近，引入了更好地处理共线性的多变量方法（例如，贝叶斯网络分析17、支持矢量回归4、18或其他机器学习算法19），这可能提高病变症状图谱研究结果的特异性。
患者选择
在LSM研究中，患者通常根据特定的病变类型（例如，脑梗死或白质超强）和诊断与神经心理学评估（例如急性与慢性中风）之间的时间间隔来选择。最佳的研究设计取决于研究问题。例如，在研究人脑的功能结构时，急性中风患者最好包括，因为功能重组尚未在此阶段发生，而慢性中风患者在研究时应包括在内。中风对认知的长期影响。其他部分提供了关于患者选择注意事项和陷阱的详细说明。
用于病变症状映射的大脑图像预处理
准确的病变分割和登记到常见的大脑模板是病变症状映射的关键步骤。人工分割病变仍然是许多病变类型的黄金标准，包括梗死7。提供了关于CT扫描、扩散加权成像（DWI）和流体衰减反转恢复（FLAIR）MRI序列在急性和慢性阶段的手动梗死分割标准的详细教程。在进行任何跨主题分析之前，需要注册分段的梗死（即 3D 二进制病变图）。该协议使用注册方法RegLSM，这是在多中心设置4中开发的。RegLSM应用线性和非线性配准算法基于elastix20的CT和MRI，与一个额外的CT处理步骤专门设计，以提高CT扫描21的注册质量。此外，RegLSM允许使用不同的目标脑模板和（可选）中间注册步骤到特定年龄的CT/MRI模板22。RegLSM 能够同时处理 CT 和 MRI 扫描，以及其与中间和目标脑模板的可定制性，使 RegLSM 成为 LSM 非常合适的图像处理工具。下一节将介绍 CT/MRI 扫描的制备和分段、大脑模板注册和手动更正（如果需要）的整个过程。
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59653/59653fig1.jpg"> 图1：基于体素病变症状映射的概念的原理图。上半部分显示大脑图像预处理步骤，包括分割病变（本例中为急性梗塞），然后注册到大脑模板（本例中为 MNI-152 模板）。下面，同一患者的注册二进制病变图的一部分显示为 3D 网格，其中每个立方体表示一个体素。与其他99名患者的病变图一起，生成病变叠加图。对于每个体素，执行统计测试以确定病变状态和认知表现之间的关联。此处所示的奇平方检验只是一个示例，可以使用任何统计测试。通常，在大脑中测试数十万种体素，然后进行多重比较的校正。<a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59653/59653fig1large.jpg" target="_blank">请点击此处查看此图的较大版本。</a>

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" style="width:611px;" width="609">
	<tbody>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:223px;">dcm2niix</td>
			<td style="width:94px;">N/A</td>
			<td style="width:123px;">N/A</td>
			<td style="width:172px;">free download https://github.com/rordenlab/dcm2niix</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:223px;">ITK-SNAP</td>
			<td style="width:94px;">N/A</td>
			<td style="width:123px;">N/A</td>
			<td>free download www.itksnap.org</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:22px;width:223px;">MATLAB</td>
			<td style="width:94px;">MathWorks</td>
			<td style="width:123px;">N/A</td>
			<td>Version 2015a or higher</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:223px;">MRIcron</td>
			<td style="width:94px;">N/A</td>
			<td style="width:123px;">N/A</td>
			<td>free download https://www.nitrc.org/projects/mricron</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:223px;">RegLSM</td>
			<td style="width:94px;">N/A</td>
			<td style="width:123px;">N/A</td>
			<td>free download www.metavcimap.org/support/software-tools</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:223px;">SPM12b</td>
			<td style="width:94px;">N/A</td>
			<td style="width:123px;">N/A</td>
			<td>free download https://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

brain infarct segmentation and registration on mri or ct for lesion-symptom mapping

在病变症状映射 （LSM） 中，通过将获得性脑损伤的位置与一组患者的行为或认知症状相关联来推断大脑功能。随着大脑成像和图像处理的最新进展，LSM已成为认知神经科学中流行的工具。LSM 可以为各种认知和非认知功能提供人类大脑功能架构的基本见解。进行LSM研究的一个关键步骤是对一大群患者的大脑扫描进行病变分割，并将每次扫描登记到一个通用的立体空间（也称为标准空间或标准化大脑模板）。此处介绍的是一种针对 LSM 的梗塞分割和注册的开放访问、标准化方法，以及基于示例案例的详细动手演练。提供了CT扫描和DWI或FLAIR MRI序列上脑梗死的手动分割的综合教程，包括梗死识别和不同扫描类型的陷阱标准。注册软件提供了多种注册方案，可用于处理具有异构采集参数的CT和MRI数据。提供了有关使用此注册软件和执行视觉质量检查和手动更正（在某些情况下需要）的教程。这种方法为研究人员提供了一个框架，用于执行LSM研究所需的整个大脑图像处理过程，从收集数据到最终质量检查结果。

此处提供了CT上脑梗塞分割的范例（图3）、DWI（图5）和FLAIR（图6）图像，以及随后对MNI-152模板的注册。图 3B和图 5C所示的注册结果并不完全成功，因为心室前角附近存在错位。这些不成功的登记的登记的登记病变图被手动更正，其结果显示在图中。经过此手?...

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Brain Infarct Segmentation and Registration on MRI or CT for Lesion-symptom Mapping

此处提供了一个实用教程，用于开放访问、标准化的图像处理管道，用于病变症状映射。为每个处理步骤提供了分步演练，从 CT/MRI 上的手动梗死分段到后续注册到标准空间，以及具有示例案例的实际建议和插图。

脑梗死分割和登记在MRI或CT上的病变症状映射

In lesion-symptom mapping (LSM), brain function is inferred by relating the location of acquired brain lesions to behavioral or cognitive symptoms in a ...

病变症状图是研究脑损伤患者，使大脑功能本地化的有力工具。一个重要的步骤涉及图像处理，包括病变分割和注册到标准空间。该协议描述了一个统一的框架，它适用于所有结构成像模式，提供标准空间中病变的一致输出，用于病变症状映射研究。病变必须转换为标准空间，以便对受试者进行比较。每个患者的大脑必须空间对齐，以纠正大脑大小和形状的差异。在使用此方法时，它有助于查看应如何执行每个步骤，而不是仅遵循书面说明。它还需要对大脑图像有一个良好的理解，这使得视觉演示有用。此协议介绍如何执行病变症状映射所需的处理步骤。一旦病变图注册到标准空间，就可以对一大群患者进行病变症状映射。当所有病变贴图转换为标准空间时，每个体美代表不同受试者的大脑区域。这允许进行统计分析，例如，测试特定体美体中是否存在病变与认知缺陷相关。首先收集缺血性中风患者的脑CT或MRI扫描。大多数扫描仪的扫描功能是可复制到硬盘或服务器的 DICOM 文件。通过为每个案例和每个临床变量创建单独的行来收集数据文件中的临床变量。对于梗塞分割，至少包括中风日期和成像日期，或指示冲程和成像之间的时间间隔的变量。若要使用 DICOM 到 NIfTI 工具将 DICOM 图像转换为未压缩的 NIfTI 文件，请使用 DICOM 文件的文件夹路径在命令提示符中键入屏幕上显示的命令。此处可以看到插入文件夹路径的命令示例。此命令将运行可执行文件，转换所选文件夹中的 DICOM 映像，并将 NIfTI 文件保存在此文件夹中。最后，在开始法段分割之前，在方便的文件夹结构中组织 NIfTI 文件，每个情况都有一个子文件夹。首先，确保扫描在中风症状出现后至少 24 小时进行。否则，急性梗塞在 CT 上不可见或仅部分可见，并且扫描不能用于分割。使用 ITK-SNAP 软件打开本机 CT，选择"文件"，然后从下拉菜单中打开主映像。然后单击"浏览"，然后选择该文件以打开扫描。现在根据成像特征确定梗塞。首先，请注意，与正常脑组织相比，梗塞信号较低。在急性阶段，大梗塞可引起质量效应，导致周围组织的位移、心室压缩、中线移位和硫化物的消瘦。有出血性转化，这是可见的区域与高信号内梗塞。在慢性阶段，梗塞将包括一个低密度，空穴中心，其密度与脑脊液相似，和一个低密度边缘，代表受损的脑组织。在大型梗塞的情况下，可能会有相邻的硫化物或心室的真空扩大。使用"画笔模式"从主工具栏中分割梗塞的脑组织，使用左键单击绘制，右键单击以擦除。或者，使用多边形模式将锚点放在病变的边界上，并在将鼠标移到病变边框上时按住鼠标左键。连接所有点后，单击"接受"以填充划定的区域。完成分段后，通过单击下拉菜单中的分段和保存分段图像，将其保存为与扫描相同的二进制 NIfTI 文件，并扩展为病变。首先，确保DWI扫描在中风发作后七天内完成。在中风发作后几小时内，DWI 上可以看到梗塞，在大约 7 天后，它们在 DWI 上的可见度逐渐降低。接下来，根据DWI上的高信号和ADC地图上的低信号识别和注释梗塞的脑组织。不要误认为空气与组织或骨骼之间的接口附近的高扩散信号，这是 DWI 上常见的观测伪影。对于 FLAIR 成像，首先检查扫描是在中风症状出现 48 小时后进行的。在超精确阶段，梗塞通常不可见，或者确切的边界不清楚。接下来，在 ITK-SNAP 中打开 FLAIR 图像，以及在单独的窗口中打开 T1 加权扫描（如果可用）供参考。在急性阶段，梗塞是可见的有点均匀的多辛化病变，有或没有肿胀和质量效应。如果可用，请使用 DWI 区分急性梗塞和慢性病变，如白物质高血压。要注册图像，请先下载 RegLSM，然后使用此工具处理 CT 扫描或任何类型的 MRI 序列。注册过程可见此处所示。接下来，打开 MATLAB 版本 2015a 或更高版本，将当前文件夹设置为 RegLSM，然后通过键入添加路径后跟 SPM 的文件夹名称来启用 SPM。接下来，键入 RegLSM 以打开图形界面。要对单个案例执行注册，请在"注册"下拉菜单中选择"测试模式"。然后使用"打开图像"按钮选择分段扫描、注释和 T1，并选择所需的注册方案。或者，批处理模式可用于注册所选文件夹中的所有案例。确保 RegLSM 将生成的注册参数、注册扫描和注册病变图保存在自动生成的子文件夹中。现在，通过在 RegLSM 界面中选择"检查结果"来查看注册结果，然后浏览到具有这些结果的主文件夹。滚动浏览已注册的扫描，并使用十字线检查与 MNI152 模板的对齐方式，注意可识别的解剖地标。请确保在以前创建的数据文件中的单独列中标记所有失败的注册，以便进行后续手动更正。对于需要更正的任何病变贴图，请在 ITK-SNAP 中打开 MNI152 T1 模板，然后从分段菜单中选择"打开分段"，然后选择将叠加在模板上的已注册病变贴图。此外，在单独的窗口中打开注册结果以进行参考。更正 ITK-SNAP 中已登记的病变图，以发现任何类型的错位，使用画笔功能添加左键或右键单击删除体素。最后，将已更正的病变图保存为与未更正病变贴图相同的文件夹中的 NIfTI 文件，然后通过为未更正的病变图提供与未校正病变图完全相同的名称来保存分割，并扩展已更正的病变图。在这里，我们看到单个患者的CT扫描。初始扫描不能用于分割，因为梗塞还不可见，即使 CT 灌注图显示缺血。第六天的CT显示梗塞脑组织肿胀，有轻微的中线移位和出血性转变。四个月后的扫描显示脑组织损失与心室和附近的磺酸的真空扩大。此处显示第 6 天 CT 到 MNI152 模板的注册结果。注册算法对左心室的中线移位和压缩补偿不足，需要手动校正。修正后，登记的病变图是原生空间中梗塞的准确表示，可用于病变症状图谱。在这里，我们看到注册 DWI 序列和相应的注册梗塞与 MNI152 模板的比较。请注意右侧细胞核头部的轻微错误。这需要手动校正标准空间中的分段。最后，此图显示了 MRI FLAIR 序列第三天的注册结果，这就足够了，无需手动校正。该协议涵盖为病变症状映射准备成像数据的过程，包括有关如何执行精确的梗塞分割和注册到大脑模板的实用指南。病变图可用于病变症状图研究，以定位特定的认知功能或使用病变位置预测中风患者的认知结果。该协议加速和协调了病变症状映射研究的工作流程，使研究人员能够进行大型多中心研究，包括数百到数千个受试者。

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