Name: brain infarct segmentation and registration on mri or ct for lesion-symptom mapping
Uploaded: 2019-09-25T13:00:00
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비스브룩 박사의 작품은 위트레흐트 대학 의료 센터의 뇌 센터 루돌프 매그너스의 젊은 인재 펠로우십에 의해 지원됩니다. 이 작품과 메타 VCI지도 컨소시엄은 Vici Grant 918.16.616에 의해 지원됩니다 ZonMw에서, 네덜란드, 건강 연구 및 개발을위한 조직, 게르트 얀 비셀에. 저자는 인물 중 하나에 사용 된 스캔을 공유 한 탄자 C.W. Nijboer 박사에게 감사드립니다.

이 프로토콜은 우리 기관의 인간 연구 윤리 위원회의 지침을 따릅니다.
1. 스캔 및 임상 데이터의 수집
<ol><li>허혈성 뇌졸중 환자의 뇌 CT 또는 MRI 스캔을 수집합니다. 대부분의 스캐너는 스캔을 하드 디스크 나 서버에 복사 할 수있는 DICOM (의학의 디지털 이미징 및 통신) 파일로 저장합니다. 참고: 모든 스캐너 유형, 스캔 프로토콜 및 MRI 필드 강도의 스캔은 1) ?...

LSM은 인간의 뇌의 기능적 구조를 연구할 수 있는 강력한 도구입니다. 어떤 병변 현상 매핑 연구 결과에 있는 결정적인 단계는 화상 진찰 데이터의 전처리, 병변의 분할 및 두뇌 템플릿에 등록입니다. 여기에서, 우리는 병변 현상 매핑의 목적을 위한 병변 분할 및 등록을 위한 표준화한 파이프라인을 보고합니다. 이 방법은 자유롭게 이용 가능한 이미지 처리 도구를 사용하여 수행할 수 있고, CT 및 ?...

병변-증상 매핑(LSM)은 병변 행동 매핑이라고도 하며, 인간의뇌의기능적 구조를 연구하기 위한 중요한 도구1. 병변 연구에서, 뇌 기능은 후천성 뇌 병변 환자를 연구하여 유추되고 국소화됩니다. 신경 학적 증상을 19 세기에 수행 된 특정 뇌 위치에 연결하는 첫 번째 사례 연구는 이미 언어와 다른 여러 인지 과정의 해부학 적 상관 관계에 대한 근본적인 통찰력을 제공2. 그러나, 신경 해부학 인식 및 다른 뇌 기능의 많은 측면의 상관 관계는 애매 남아. 지난 수십 년 동안, 개선 된 구조적 뇌 이미징 방법과 기술 발전은 높은 공간 해상도 (즉, 개별 복셀 또는 관심있는 특정 피질 / 피질 영역의 수준에서) 생체 내 LSM 연구에서 대규모를 가능하게했다1 ,2. 이러한 방법론적 진보를 통해 LSM은 인지 신경 과학에서 점점 더 대중적인 방법이 되었으며 인식 및 신경 학적 증상의 신경 해부학에 대한 새로운 통찰력을 지속적으로 제공합니다3. 모든 LSM 연구에서 중요한 단계는 병변의 정확한 세분화및 뇌 템플릿에 등록하는 것입니다. 그러나 LSM을 목적으로 뇌 이미징 데이터의 전처리에 대한 포괄적인 튜토리얼은 부족합니다.
여기에 표준화 된 병변 세분화 및 등록 방법에 대한 완전한 튜토리얼이 제공됩니다. 이 방법은 연구원에게 표준화된 뇌 이미지 처리를 위한 파이프라인과 피해야 할 잠재적인 함정에 대한 개요를 제공합니다. 제시된 이미지 처리 파이프라인은 국제 협력을 통해 개발되었으며 최근에 설립된 Meta VCI 맵 컨소시엄의 프레임워크의 일부로, 그 목적은 다중 센터 병변-증상 매핑 연구를 수행하고 있습니다. 혈관 인지 장애 & www.metavcimap.org>5. 이 방법은 여러 공급업체의 CT 및 MRI 스캔과 이기종 스캔 프로토콜을 모두 처리하여 서로 다른 소스에서 이미징 데이터 세트를 결합하여 처리할 수 있도록 설계되었습니다. 이 프로토콜에 필요한 RegLSM 소프트웨어 및 기타 모든 소프트웨어는 라이센스가 필요한 MATLAB을 제외하고 자유롭게 사용할 수 있습니다. 이 튜토리얼은 뇌 경색의 세분화 및 등록에 초점을 맞추고 있지만,이 이미지 처리 파이프 라인은 백색 물질 과산화 와 같은 다른 병변에도 사용할 수 있습니다6.
LSM 연구를 시작되기 전에 일반적인 개념과 함정에 대한 기본적인 이해가 필요합니다. 몇 가지 상세한 지침과 히치하이커의 가이드를 사용할 수 있습니다1,3,6. 그러나 이러한 리뷰는 뇌 스캔을 적절한 형식으로 수집하고 변환하고 뇌 경색을 분할하고 스캔을 뇌 템플릿에 등록하는 데 관련된 실용적인 단계에 대한 자세한 실습 자습서를 제공하지 않습니다. 본 문서는 이러한 자습서를 제공합니다. LSM의 일반적인 개념은 주제에 대한 추가 읽기를위한 참조와 함께 소개에 제공됩니다.
병변 - 증상 매핑 연구의 일반적인 목표
인지 신경 심리학의 관점에서, 뇌 손상은 특정 인지 과정의 신경 기초를 더 잘 이해하고 뇌의 인지 구조에 대한 보다 완전한 그림을 얻기 위한 모델 조건으로 사용될 수있습니다 1 . 이것은 브로카와 베르니케2와같은 개척자에 의해 19 세기에 사후 연구에서 처음 적용된 신경 심리학의 고전적인 접근입니다. 기능적인 두뇌 화상 진찰의 시대에, 병변 접근은 특정 두뇌 지구에 있는 병변이 작업 성과를 중단한다는 증거를 제공하기 때문에 신경과학에 있는 중요한 공구남아 있습니다, 기능적인 화상 진찰 연구 결과는 두뇌 지구를 설명하는 동안 작업 성능 중에 활성화됩니다. 따라서 이러한 접근 방식은 상호 보완적인 정보를 제공합니다1.
임상 신경학의 관점에서, LSM 연구는 급성 증상 경색, 백색 물질 고열, lacunes, 또는 다른 병변 유형 (예를 들어, 종양)을 가진 환자에서 병변 위치와 인지 기능 사이의 관계를 명확히 할 수 있습니다 ). 최근 연구에 따르면 전략적 뇌 영역에서 이러한 병변은 글로벌 병변 부담2,5,7,8보다인지 능력을 설명하는 데 더 관련이 있는 것으로 나타났다. 이 접근법은 복잡한 장애의 병리생리학에 대한 이해를 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있으며(이 예에서 혈관 인지 장애) 새로운 진단 및 예후 도구를 개발하거나 치료를 지원할 수 있는 기회를 제공할 수 있습니다. 전략2.
LSM은 또한 인식 분야를 넘어서는 응용 분야를 가지고 있습니다. 사실, 임의의 변수는 임상 증상, 바이오마커 및 기능적 결과를 포함하는 병변 위치와 관련될 수 있다. 예를 들어, 최근 연구는 허혈성 뇌졸중10후 기능적 결과를 예측한 경색 위치를 결정했다.
복셀 기반 대 관심 기반 병변 증상 매핑 영역
병변-증상 매핑을 수행하려면 병변을 분할하여 뇌 템플릿에 등록해야 합니다. 등록 절차 도중, 각 환자의 두뇌는 병변 지도에 있는 각 복셀이 동일 해부학을 나타내도록 두뇌 크기, 모양 및 방향에 있는 다름을 정정하기 위하여 공간적으로 정렬됩니다 (즉, 정규화되거나 일반적인 템플릿에 등록) 모든 환자를위한 구조7. 표준 공간에서 여러 유형의 분석을 수행할 수 있으며 여기에 간략하게 요약되어 있습니다.
결핍이 없는 환자에 비해 결핍 환자에서 병변 분포의 차이를 보여주기 위해 조병변-감산 분석을 수행할 수 있습니다. 결과 빼기지도는 적자가 있는 환자에서 더 수시로 손상되고 적자 없이 환자에서 절약되는 지구를 보여줍니다1. 병변 빼기 분석은 특정 기능의 상관 관계로 몇 가지 통찰력을 제공 할 수 있지만, 그것은 통계적 증거를 제공하지 않으며, 샘플 크기가 복셀 기반 병변 - 증상에 대한 충분한 통계 적 힘을 제공하기에 너무 낮을 때 주로 사용된다 매핑.
복셀 계 병변-증상 매핑에서, 병변의 존재와 인지 성능 사이의 연관성은 뇌의 각 개별 복셀 수준에서 결정된다(그림1). 이 방법의 주요 장점은 높은 공간 해상도입니다. 전통적으로 이러한 분석은 여러 테스트에 대한 보정을 보증하고 고려되지 않은 복셀 간 상관 관계로 인한 공간 편향을 도입하는 대량 단변량 접근법에서 수행되었습니다. , 11. 최근 개발 된 접근법은 voxel 상호 상관 관계를 고려합니다 (일반적으로 베이지안 분석13,지원 벡터 회귀4와같은 다변량 병변 - 증상 매핑 방법이라고함) 도 14,또는 다른 기계 학습 알고리즘15)유망한 결과를 보여주고 기존의 방법에 비해 복셀 와이즈 LSM 분석에서 결과의 민감도 및 특이성을 향상시키는 것으로 나타났다. 복셀 와이즈 LSM에 대한 다변량 방법의 추가 개선 및 검증은 지속적인 프로세스입니다. 특정 병변-증상 매핑에 대한 최선의 방법은 병변 분포, 결과 변수 및 방법의 기본 통계 적 가정을 포함한 많은 요인에 따라 달라집니다.
관심 영역(ROI)-기반 병변-증상 매핑에서, 특정 뇌 영역 내의 병변 부담과 인지 성능 사이의 연관성이 결정된다(그림에 대한 비에스브룩등에서 그림 1 참조). 이 방법의 주요 장점은 해부학 적 구조 내에서 누적 병변 부담을 고려한다는 것입니다. 한편, ROI 기반 분석은 영역16의복셀의 서브세트에만 존재하는 패턴을 검출하기 위한 제한된 전력을 가지고 있다. 일반적으로 ROI 기반 병변-증상 매핑은 로지스틱 또는 선형 회귀를 사용하여 수행됩니다. 최근에는 공선성을 더 잘 다루는 다변량 방법이 도입되었습니다(예: Bayesian 네트워크 분석17,지원 벡터 회귀4,18,또는 기타 기계 학습 알고리즘19) 병변- 증상 매핑 연구에서 발견의 특이성을 향상.
환자 선택
LSM 연구에서, 환자는 일반적으로 특정 병변 유형 (예를 들어, 뇌 경색 또는 백색 물질 고혈압)과 진단과 신경 심리적 평가 사이의 시간 간격 (예를 들어, 급성 대 만성 뇌졸중)에 따라 선택됩니다. 최적의 연구 디자인은 연구 질문에 따라 달라집니다. 예를 들어, 인간 뇌의 기능적 구조를 연구할 때, 급성 뇌졸중 환자는 기능적 재구성이 아직 이 단계에서 발생하지 않았기 때문에 이상적으로 포함되는 반면, 만성 뇌졸중 환자는 연구할 때 포함되어야 한다. 인식에 뇌졸중의 장기 효과. 환자 선택의 고려 사항과 함정에 대한 자세한 설명은 다른 곳에서 제공됩니다7.
병변-증상 매핑을 목적으로 하는 뇌 이미지 전처리
일반적인 두뇌 템플릿에 정확한 병변 분할 및 등록은 병변 현상 매핑에 있는 결정적인 단계입니다. 병변의 수동 세분화는 경색7을포함하여 많은 병변 모형을 위한 금 본위제 남아 있습니다. 제공된 것은 급성 및 만성 단계 모두에서 CT 스캔, 확산 가중 이미징 (DWI) 및 유체 감쇠 반전 복구 (FLAIR) MRI 서열에 대한 수동 경색 분절에 대한 기준에 대한 자세한 튜토리얼입니다. 세분화된 경색(즉, 3D 이진 병변 맵)은 모든 주제 간 분석을 수행하기 전에 등록해야 합니다. 이 프로토콜은 다중 센터 설정4에서개발된 등록 메서드 RegLSM을 사용합니다. RegLSM은 CT 및 MRI 모두에 대한 엘라스틱20을 기반으로 하는 선형 및 비선형 등록 알고리즘을 적용하며, CT 스캔21의등록 품질을 향상시키기 위해 특별히 설계된 추가 CT 처리 단계를 적용합니다. 더욱이, RegLSM은 연령별 CT/MRI템플릿(22)에상이한 표적 뇌 템플릿 및 (선택적) 중간 등록 단계를 사용할 수 있다. CT 및 MRI 스캔과 중간 및 대상 뇌 템플릿에 대한 사용자 정의 기능을 모두 처리할 수 있는 가능성으로 RegLSM은 LSM에 매우 적합한 이미지 처리 도구가 됩니다. CT/MRI 스캔을 준비하고 세분화하는 전체 프로세스, 뇌 템플릿 등록 및 수동 교정(필요한 경우)이 다음 섹션에 설명되어 있습니다.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59653/59653fig1.jpg"> 그림 1: 복셀 계 병변-증상 매핑의 개념에 대한 개략적 그림. 상부는 병변(이 경우 급성 경색)을 분할한 다음 뇌 템플릿(이 경우 MNI-152 템플릿)에 등록하는 것으로 구성된 뇌 이미지 전처리 단계를 보여줍니다. 아래, 동일한 환자의 등록된 이진 병변 맵의 일부가 3D 그리드로 표시되며, 여기서 각 큐브는 복셀을 나타낸다. 99명의 다른 환자의 병변 지도와 함께 취해, 병변 오버레이 지도가 생성됩니다. 각 복셀에 대해, 병변 상태와 인지 성능 사이의 연관성을 결정하기 위해 통계 적 검사가 수행됩니다. 여기에 표시된 카제곱 테스트는 예에 불과하며 모든 통계 검정을 사용할 수 있습니다. 일반적으로 수십만 개의 복셀이 뇌 전체에 걸쳐 테스트되고 여러 비교에 대한 수정이 뒤따릅니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59653/59653fig1large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</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

병변-증상 매핑(LSM)에서 뇌 기능은 후천성 뇌 병변의 위치를 환자 그룹에서 행동 또는 인지 증상과 연관시킴으로써 유추됩니다. 최근 뇌 영상 및 이미지 처리가 발전함에 따라 LSM은 인지 신경 과학에서 인기있는 도구가되었습니다. LSM은 다양한 인지 및 비인지 기능에 대한 인간의 뇌의 기능적 아키텍처에 대한 기본적인 통찰력을 제공할 수 있습니다. LSM 연구 를 수행하기에 중요한 단계는 환자의 큰 그룹의 뇌 스캔에 병변의 세분화및 일반적인 입체 공간 (또한 표준 공간 또는 표준화 된 뇌 템플릿이라고도) 각 스캔의 등록입니다. 여기에 설명된 개방형 액세스, LSM목적을 위한 경색 세분화 및 등록을 위한 표준화된 방법뿐만 아니라 예시적인 사례를 기반으로 한 상세하고 실습적인 연습입니다. CT 스캔 및 DWI 또는 FLAIR MRI 서열에 대한 뇌 경색의 수동 세분화에 대한 포괄적 인 튜토리얼이 제공됩니다, 다른 스캔 유형에 대한 경색 식별 및 함정에 대한 기준을 포함. 등록 소프트웨어는 이기종 수집 매개 변수로 CT 및 MRI 데이터를 처리하는 데 사용할 수있는 여러 등록 체계를 제공합니다. 이 등록 소프트웨어를 사용하고 시각적 품질 검사 및 수동 수정(경우에 따라 필요한 경우)을 수행하는 방법에 대한 자습서가 제공됩니다. 이 접근법은 연구자들이 LSM 연구를 수행하는 데 필요한 뇌 이미지 처리의 전체 프로세스에 대한 프레임워크를 제공합니다.

CT에 대한 뇌 경색 세분화의 예시 사례(그림 3),DWI(그림 5),및 FLAIR(그림 6)이미지, 및 MNI-152 템플릿에 대한 후속 등록이 여기에 제공된다. 도 3B 및 도 5C에 도시된 등록 결과는 심실의 전두엽 경적 근처에 정렬 불량이 있었기 때문에 완전히 성공하지 못했다. 이러한...

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

여기에 제공된 개방형 이미지 처리 파이프라인은 병변 증상 매핑을 위한 실용적인 자습서입니다. CT/MRI의 수동 경색 세분화부터 표준 공간에 대한 후속 등록에 이르기까지 각 처리 단계에 대해 실용적인 권장 사항 및 예시사례가 있는 그림에 대한 단계별 연습이 제공됩니다.

병변 증상 매핑을 위한 MRI 또는 CT에 대한 뇌 경색 세분화 및 등록

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

병변 증상 매핑은 뇌 병변 환자를 연구하여 뇌 기능을 국소화하는 강력한 도구입니다. 중요한 단계에는 병변 세분화 및 표준 공간에 대한 등록을 포함한 이미지 처리가 포함됩니다. 이 프로토콜은 모든 구조적 이미징 양식과 함께 작동하는 통합 프레임워크를 설명하며, 병변 증상 매핑 연구에 사용하기 위해 표준 공간에서 병변을 일관되게 출력합니다.병변은 과목 전반에 걸쳐 비교를 허용하기 위하여 표준 공간으로 변환되어야 합니다. 각 환자의 뇌는 뇌 크기와 모양의 차이를 교정하기 위해 공간적으로 정렬되어야합니다. 이 방법을 사용하는 동안 서면 지침만 따르기보다는 각 단계를 수행하는 방법을 확인하는 데 도움이 됩니다.또한 뇌 이미지에 대한 좋은 이해가 필요하며 시각적 데모가 유용합니다. 이 프로토콜은 병변 증상 매핑에 필요한 처리 단계를 수행하는 방법을 설명합니다. 병변 맵이 표준 공간에 등록되면 병변 증상 매핑은 대규모 환자 그룹에서 수행 될 수 있습니다.모든 병변 맵이 표준 공간으로 변환되면 각 복셀은 피사체 전체에서 동일한 뇌 영역을 나타냅니다. 이를 통해 통계 적 분석이 수행 될 수 있습니다, 예를 들어, 특정 복셀에 병변의 존재가 인지 적자와 연관되어 있는지 테스트. 허혈성 뇌졸중 환자의 뇌 CT 또는 MRI 스캔을 수집하여 시작합니다.대부분의 스캐너에는 하드 디스크 또는 서버에 복사할 수 있는 DICOM 파일로 스캔이 있습니다. 각 임상 변수에 대해 각 케이스 및 열에 대해 별도의 행을 만들어 데이터 파일에서 임상 변수를 수집합니다. 경색 세분화의 경우, 적어도 뇌졸중 날짜와 이미징 날짜 또는 뇌졸중과 이미징 사이의 시간 간격을 나타내는 변수를 포함합니다.DICOM 이미지를 압축되지 않은 NIfTI 파일로 변환하려면 DICOM-nIfTI 도구를 사용하여 DICOM 파일에 대한 폴더 경로를 사용하여 명령 프롬프트에서 화면에 표시되는 명령을 입력합니다. 폴더 경로가 삽입된 명령의 예를 여기에서 볼 수 있습니다. 이 명령은 실행 파일을 실행하고 선택한 폴더에서 DICOM 이미지를 변환하고 이 폴더에 NIfTI 파일을 저장합니다.마지막으로 NIfTI 파일을 각 케이스에 대한 하위 폴더로 편리한 폴더 구조로 구성한 후 광원 세분화를 시작합니다. 먼저, 뇌졸중 증상이 발병한 후 최소 24시간 후에 스캔이 수행되었는지 확인합니다. 그렇지 않으면 급성 경색은 CT에 표시되지 않거나 부분적으로만 표시되며 스캔을 분할에 사용할 수 없습니다.파일을 선택하여 ITK-SNAP 소프트웨어를 사용하여 기본 CT를 연 다음 드롭다운 메뉴에서 메인 이미지를 엽니다. 그런 다음 찾아보기를 클릭하고 파일을 선택하여 스캔을 엽니다. 이제 이미징 특성에 따라 경색을 식별합니다.첫째, 경색은 일반적인 두뇌 조직에 비해 낮은 신호가 있다는 것을 주의하십시오. 급성 단계에서, 큰 경색은 주변 조직의 변위, 심실의 압축, 중간 선변화 및 황시의 말살의 결과로 질량 효력을 일으키는 원인이 될 수 있습니다. 광활한 내의 신호가 높은 영역으로 보이는 출혈 변환이 있을 수 있습니다.만성 단계에서, 경색은 뇌척수액과 유사한 밀도를 가진 저조밀도, 캐비테이션 센터, 및 손상된 뇌 조직을 나타내는 덜 저조도 림으로 구성됩니다. 큰 경색의 경우, 인접한 설시 또는 심실의 전 균증이 있을 수 있다. 왼쪽 클릭을 사용하여 왼쪽 단추를 사용하여 페인트브러시 모드를 사용하여 경포된 뇌 조직을 분할하여 지우세요.또는 다각형 모드를 사용하여 병변 의 테두리에 앵커 포인트를 배치하고 병변의 테두리 위로 마우스를 이동하는 동안 왼쪽 마우스 버튼을 누를 수 있습니다. 모든 점이 연결되면 수락을 클릭하여 설명된 영역을 채웁니다. 세분화를 마친 후 세분화를 클릭하여 스캔과 동일한 폴더에 이진 NIfTI 파일로 저장한 다음 드롭다운 메뉴에서 세분화 이미지를 저장한 다음 분할 된 검사와 동일한 이름을 부여하여 분할을 저장합니다.첫째, DWI 스캔이 뇌졸중 발병 후 7일 이내에 수행되었는지 확인합니다. 중증은 뇌졸중 발병 후 몇 시간 이내에 DWI에서 볼 수 있으며 DWI에 대한 가시성은 약 7일 후에 점차 감소합니다. 다음으로, DWI의 높은 신호와 ADC 맵의 낮은 신호에 기초하여 경포된 뇌 조직을 식별하고 에음한다.DWI에서 일반적으로 관찰되는 아티팩트인 공기와 조직 또는 뼈 사이의 인터페이스 근처에서 높은 확산 신호를 착각하지 마십시오. FLAIR 이미징의 경우 먼저 뇌졸중 증상이 발병한 후 48시간 후에 스캔이 수행되었다는 것을 확인하십시오. 과급성 단계에서는 광원이 일반적으로 보이지 않거나 정확한 경계가 불분명합니다.그런 다음 ITK-SNAP의 FLAIR 이미지와 T1 가중치 검사를 별도의 창에서 열어 참조할 수 있는 경우 사용할 수 있습니다. 급성 단계에서, 광원은 다소 균일한 초탄성 병변으로 볼 수 있습니다, 또는 붓기 및 질량 효과없이. 사용 가능한 경우 DWI를 사용하여 백색 물질 고혈압과 같은 급성 경색및 만성 병변을 구별하십시오.이미지를 등록하려면 먼저 RegLSM을 다운로드하고 이 도구를 사용하여 CT 스캔 또는 모든 종류의 MRI 시퀀스를 처리합니다. 등록 절차는 여기에 표시된 그림에서 볼 수 있습니다. 다음으로, MATLAB 버전 2015a 이상을 열고 현재 폴더를 RegLSM으로 설정한 다음 추가 경로를 입력한 다음 SPM의 폴더 이름을 입력하여 SPM을 활성화합니다.다음으로 RegLSM을 입력하여 그래픽 인터페이스를 엽니다. 단일 사례에 대한 등록을 수행하려면 등록 드롭다운 메뉴에서 테스트 모드를 선택합니다. 그런 다음 이미지 열기 버튼을 사용하여 분할된 스캔, 주석 주석 및 선택적으로 T1을 선택하고 원하는 등록 스키마를 선택합니다.또는 배치 모드를 사용하여 선택한 폴더의 모든 사례를 등록할 수 있습니다. RegLSM이 자동으로 생성된 하위 폴더에 결과 등록 매개 변수, 등록된 검사 및 등록된 병변 맵을 저장하도록 합니다. 이제 RegLSM 인터페이스에서 결과 확인을 선택하여 등록 결과를 검토하고 이러한 결과를 사용하여 기본 폴더를 찾아봅시다.등록된 스캔을 스크롤하고 십자선을 사용하여 MNI152 템플릿에 대한 정렬을 확인하여 인식 가능한 해부학 적 랜드마크에 주의를 기울입니다. 후속 수동 수정을 위해 이전에 만든 데이터 파일의 별도의 열에 실패한 모든 등록을 표시해야 합니다. 수정이 필요한 병변 맵의 경우 ITK-SNAP에서 MNI152 T1 템플릿을 열고 세분화 메뉴에서 분할 열기를 선택한 다음 템플릿에 오버레이되는 등록된 병변 맵을 선택합니다.또한 등록을 열면 참조할 별도의 창이 생성됩니다. 모든 유형의 정렬 불량에 대해 ITK-SNAP에 등록된 병변 맵을 수정하여 브러시 기능을 사용하여 왼쪽 클릭으로 복셀을 추가하거나 마우스오른쪽 단추로 클릭하면 복셀을 제거합니다. 마지막으로 수정된 병변 맵을 수정되지 않은 병변 맵과 동일한 폴더에 NIfTI 파일로 저장한 다음 수정된 확장과 함께 수정되지 않은 병변 맵과 동일한 이름을 지정하여 세분화를 저장합니다.여기서는 단일 환자에 대한 CT 스캔을 볼 수 있습니다. CT 관류 맵이 허혈을 표시하더라도 경색이 아직 표시되지 않기 때문에 초기 스캔을 세분화에 사용할 수 없습니다. 6일째에 CT는 경미한 중간선 교대와 출혈 변환을 가진 경색한 두뇌 조직의 팽윤을 보여줍니다.4 개월 후 검사는 심실과 인근 설시의 전 vacuo 확대와 뇌 조직 손실을 보여줍니다. MNI152 템플릿에 6일째에 CT를 등록한 결과는 여기에서 볼 수 있습니다. 등록 알고리즘은 수동 보정이 필요한 왼쪽 심실의 중간 선 변경 및 압축을 충분히 보상하지 않았습니다.교정 후 등록된 병변 맵은 네이티브 공간에서 의 경색을 정확하게 표현하며 병변 증상 매핑에 사용할 수 있습니다. 여기에서 등록된 DWI 시퀀스와 MNI152 템플릿과 해당 등록된 경색의 비교를 볼 수 있습니다. 오른쪽 카우다테 핵의 머리에 약간의 오류를 유의하십시오.이를 위해서는 표준 공간에서 세분화를 수동으로 수정해야 했습니다. 마지막으로, 이 수치는 3일째MRI FLAIR 서열 등록 결과를 보여 주며, 이는 적절하고 수동 수정이 필요하지 않습니다. 이 프로토콜은 뇌 템플릿에 대한 정확한 경색 세분화 및 등록을 수행하는 방법에 대한 실용적인 지침을 포함하여 병변 증상 매핑을 위한 이미징 데이터를 준비하는 과정을 다룹니다.병변 맵은 병변 증상 매핑 연구에서 특정 인지 기능을 국소화하거나 병변 위치를 사용하여 뇌졸중 환자의 인지 결과를 예측할 수 있습니다. 이 프로토콜은 병변 증상 매핑 연구의 워크플로우를 가속화하고 조화를 이면 연구원이 수백에서 수천 명의 과목을 포함한 대규모 다중 센터 연구를 수행할 수 있도록 합니다.

Research

JoVE Journal

Behavior

Flat-floored Air-lifted Platform: A New Method for Combining Behavior with Microscopy or Electrophysiology on Awake Freely Moving Rodents

평면 바닥의 공기 해제 플랫폼 : 새로운 방법이 깨어에 현미경 또는 전기 생리학과 행동을 결합하여 자유롭게 설치류 이동

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연구

행동분석학

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인식 및 학습을 연구하는 도구로 전기 생리 텍스 녹화 및 자극과 셔틀 박스 교육을 결합

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Proprioceptive drift, which is a perceptual shift in body-part position from the unseen real body to a visible body-like image, has been measured as the ...

fMRI Mapping of Brain Activity Associated with the Vocal Production of Consonant and Dissonant Intervals

자음과 불요의 간격의 보컬 생성과 관련된 뇌 활동의 fMRI 맵핑

The neural correlates of consonance and dissonance perception have been widely studied, but not the neural correlates of consonance and dissonance ...

Key Elements of Photo Attraction Bioassay for Insect Studies or Monitoring Programs

곤충 연구 또는 모니터링 프로그램에 대 한 사진 매력 생물의 핵심 요소

Optimized visual attractants will increase insect trapping efficiency by using the target insect&#39;s innate behaviors (positive photo-taxis) as a means ...

The Unpredictable Chronic Mild Stress Protocol for Inducing Anhedonia in Mice

마우스에 Anhedonia 유도 대 한 예측할 수 없는 만성 가벼운 스트레스 프로토콜

Depression is a highly prevalent and debilitating condition, only partially addressed by current pharmacotherapies. The lack of response to treatment by ...

A Conditioned Place Preference Protocol for Measuring Incubation of Craving in Rats

쥐에 갈망의 부 화를 측정 하기 위한 바른된 장소 설정 프로토콜

A major cause of repeated relapses is a craving for the drug. Drug craving increases progressively during the abstinence period, a phenomenon termed ...