Name: a standardized pipeline for examining human cerebellar grey matter morphometry using structural magnetic resonance imaging
Uploaded: 2022-02-04T14:00:00
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이 원고에 제시된 작품은 호주 국립 보건 의학 연구위원회 (NHMRC) 아이디어 그랜트 : APP1184403이 자금을 지원했습니다.

참고 :이 연구에 사용 된 데이터는 Monash University Human Research Ethics Committee (프로젝트 7810)가 승인 한 프로젝트의 일부였습니다. 참가자들은 서면 정보에 입각 한 동의를 제공했습니다. 파이프라인은 Mac, Windows 또는 Linux 운영 체제에서 실행할 수 있지만 ACAPULCO, SUIT 및 QC 파이프라인은 Linux(우분투) 및 Mac(Catalina, Big Sur v11.0.1) 운영 체제에서 명시적으로 테스트되었습니다.
1. 모?...

소뇌는 광범위한 인간 운동3,인지 58, 정서적10 및 언어 7,59 기능에 중요하며 많은 신경 및 정신 질환에 연루되어 있습니다. 지역 소뇌량의 정량화를위한 표준화되고 쉽게 구현 할 수있는 접근법의 가용성은 점점 더 상세한 '전체 뇌'구조 기능 매핑, 완전한 질병 모델링 및 뇌 질환에 대한 소뇌 기여도?...

소뇌는 역사적으로 운동 제어 1,2,3과 관련된 뇌의 일부이며 유전 된 운동 실조증4와 같은 희귀 질환의 작은 세트에만 통합적으로 관여하는 것으로 생각됩니다. 그러나 비인간 영장류의 해부학 적 추적 연구뿐만 아니라 인간 병변 및 신경 영상 연구에서 수렴 된 연구 라인은 광범위한 인지 5,6,7, 정서적 8,9,10,11 및 기타 비 운동 기능 7,12에서 소뇌의 역할에 대한 강력한 증거를 제공합니다 (6 참조).  검토를 위해). 또한, 소뇌의 이상은 파 킨슨 병 13, 알츠하이머 병 14,15, 간질16,17, 정신 분열증 18 및 자폐증 스펙트럼 장애 19를 포함한 광범위한 신경 및 정신 질환 장애에 점점 더 연루되어 있습니다. . 따라서 소뇌를 인간의 뇌 질환 및 규범 적 행동 변동성의 기능적, 구조적 모델에 통합하는 것이 필수적이되었습니다.
해부학적으로, 소뇌는 열등한 축보다 우월한 축을 따라 전방, 후부 및 응집체의 세 개의 엽으로 나눌 수 있습니다. 엽은 로마 숫자 I-X 20,21로 표시된 10 개의 소엽으로 더 세분화됩니다 (그림 1). 소뇌는 또한 척수 및 대뇌 피질로부터 각각 입력을받는 중간 선 (vermis) 및 측면 (반구) 영역으로 그룹화 될 수 있습니다. 소엽 I-V를 포함하는 전엽은 전통적으로 운동 과정과 연관되어 왔으며 대뇌 운동 피질(22)과 상호 연결되어 있다. 소엽 VI-IX를 포함하는 후엽은 주로 비운동 과정(11)과 연관되며, 전두엽 피질, 후두엽 정수리 및 우수한 측두엽 대뇌 피질(8,23)과 상호 연결을 갖는다. 마지막으로, 소엽 X를 포함하는 응집성 엽은 자세와 보행21 동안 안구 운동과 신체 평형을 지배하는 전정 핵과 상호 연결을 가지고 있습니다.
기능적 신경 영상을 사용하는 최근의 연구가 늘어나면서 소뇌의 기능적 신경 해부학에 대한 이해가 해부학 적 분열을 넘어 더욱 정교 해졌습니다. 예를 들어, 휴지-상태 기능적 자기 공명 영상(fMRI) 기술은 소뇌와 대뇌(24) 사이의 기능적 상호작용의 패턴을 매핑하기 위해 사용되어 왔다. 또한 작업 기반 파셀레이션 접근법을 사용하여 King과 동료7은 소뇌가 다양한 운동, 정서적, 사회적 및인지 적 작업과 관련된 뚜렷한 기능적 경계에 의해 입증 된 폭 전반에 걸쳐 풍부하고 복잡한 기능적 전문화 패턴을 보여 준다는 것을 보여주었습니다. 총체적으로,이 연구는 소뇌 구조 및 / 또는 기능의 변화를 특징으로하는 건강한 가변성과 신경 질환 모두에서 소뇌 관여의 완전한 생물학적 특성을 개발하기 위해 개별 소뇌 서브 유닛을 조사하는 것이 중요하다는 것을 강조합니다.
본 연구는 인간의 구조적 MRI를 사용하여 소뇌 부피의 국소 변화를 정량화하는 방법에 중점을 둡니다. 일반적으로 MRI 데이터를 사용하여 지역 뇌량을 정량화하는 두 가지 기본 접근법이 있습니다 : 기능 기반 세분화 및 복셀 기반 등록. 기능 기반 세분화 접근법은 해부학적 랜드마크와 표준화된 아틀라스를 사용하여 하위 영역 간의 경계를 자동으로 식별합니다. 세분화를 위한 주류 소프트웨어 패키지에는 FreeSurfer25, BrainSuite26 및 FSL-FIRST27이 포함됩니다. 그러나 이러한 패키지는 소뇌의 거친 부분 (예 : 각 반구의 전체 회색 물질과 전체 백색 물질을 표시)만을 제공하므로 개별 소뇌 소엽이 내려다 보입니다. 이러한 접근법은 또한 잘못된 세분화, 특히 주변 혈관 구조의 과다 포함에 취약합니다.
암시적 다중 경계 진화를 이용한 소뇌 소엽 자동 분류(ACCLAIM28,29), 소뇌 분석 툴킷(CATK 30), 다중 자동 생성 템플릿(MAGeT31), 인간 소뇌와 그 소엽의 신속한 자동 세분화(RASCAL32 포함)를 포함하여 소뇌의 보다 정확하고 세밀한 파셀레이션을 제공하는 새로운 기계 학습 및 다중 아틀라스 라벨링 알고리즘이 개발되었습니다. ), 그래프 컷 세그멘테이션(33), 및 CEREbellum 세그멘테이션(CERES34). 최첨단 완전 자동화 소뇌 파셀레이션 접근법을 비교한 최근 논문에서, CERES2는 소뇌 소엽(35)의 금 표준 수동 분할에 비해 다른 접근법보다 성능이 뛰어난 것으로 밝혀졌다. 최근에, Han과 동료36은 ACAPULCO(국부적으로 제한된 최적화를 가진 U-Net을 이용한 자동 소뇌 해부학적 Parcellation)라는 딥 러닝 알고리즘을 개발했는데, CERES2와 동등하게 수행되고, 건강한 소뇌와 위축된 소뇌 모두에 광범위한 적용 가능성을 가지며, '기성품' 구현을 위해 오픈 소스 Docker 및 Singularity 컨테이너 형식으로 제공되며, 다른 접근법보다 시간 효율적이다. ACAPULCO는 소뇌를 28 개의 해부학 적 영역으로 자동 분할합니다.
기능 기반 세분화와는 달리, 복셀 기반 등록 접근법은 MRI를 템플릿 이미지에 정확하게 매핑하여 작동합니다. 이 매핑을 수행하려면 원본 이미지의 복셀이 크기와 모양으로 왜곡되어야합니다. 이 왜곡의 크기는 금 표준 템플릿에 상대적인 각 복셀에서 부피의 척도를 효과적으로 제공합니다. 이러한 형태의 체적 평가는 '복셀 기반 형태측정법'37으로 알려져 있다. FSL-FLIRT38/FNIRT39, SPM 통합 세분화(40) 및 CAT1241과 같은 전뇌 복셀 기반 등록 접근법은 복셀 기반 형태측정에 일반적으로 사용된다. 그러나 이러한 접근법은 소뇌를 잘 설명하지 못하여 인프라 영역 (소뇌, 뇌간42)에서 신뢰성과 유효성이 떨어집니다. 이러한 한계를 설명하기 위해 SUIT (공간적으로 편향되지 않은 인프라-텐토리얼 템플릿) 알고리즘은 소뇌 등록을 최적화하고 복셀 기반 형태 측정법42,43의 정확도를 향상시키기 위해 개발되었습니다.
지역 소뇌량 추정을위한 기능 기반 세분화 및 복셀 기반 등록 접근법은 근본적인 강점과 약점을 가지고 있습니다. 세분화 접근법은 해부학적으로 정의된 영역(예를 들어, 소엽(35))의 부피를 정량화하기 위해 실질적으로 더 정확하다. 그러나 소뇌의 뚜렷한 기능 모듈 사이의 경계는 해부학 적 잎과 균열 (대뇌7의 gyri 및 sulci와 동일)에 매핑되지 않습니다. 등록 기반 접근법이 해부학적 랜드마크에 의해 제약받지 않기 때문에, 소뇌의 보다 세밀한 공간 추론 및 고차원 구조-기능 매핑이 가능하다(44). 종합하면, 세분화 및 등록 접근법은 서로 보완적이며 다른 연구 질문에 대답하는 데 사용할 수 있습니다.
여기에서는 용적 정량화를 위해 최적화되고 자동화된 파셀레이션(ACAPULCO) 및 복셀 기반 소뇌 등록(SUIT)을 제공하기 위해 기존의 검증된 접근 방식을 통합하는 새로운 표준화된 파이프라인이 제시됩니다(그림 2). 이 파이프라인은 정성적 시각화 및 정량적 이상값 감지를 사용하는 품질 관리 프로토콜과 Freesurfer를 사용하여 두개내 부피(ICV)의 추정치를 얻기 위한 신속한 방법을 포함하는 확립된 접근 방식을 기반으로 합니다. 파이프라인은 품질 관리 출력을 확인하는 데만 필요한 수동 개입으로 완전히 자동화되어 있으며 Mac, Windows 및 Linux 운영 체제에서 실행할 수 있습니다. 파이프 라인은 비상업적 목적으로의 사용 제한없이 자유롭게 사용할 수 있으며 간단한 등록 양식45를 완료 한 후 ENIGMA 컨소시엄 이미징 프로토콜 웹 페이지 ( "ENIGMA 소뇌 체적 파이프 라인"아래)에서 액세스 할 수 있습니다.
필요한 모든 소프트웨어는 자료 표에 나열되어 있으며 라이브 데모를 포함한 자세한 자습서는 아래에 설명 된 프로토콜 외에도 파이프 라인을 다운로드 할 때 사용할 수 있습니다. 마지막으로, Friedreich 운동 실조 (FRDA) 및 연령 및 성별 일치 건강한 대조군을 가진 사람들의 코호트에서 파이프 라인을 구현하고 그룹 수준의 통계 추론 분석에 대한 권장 사항과 함께 대표적인 결과가 제공됩니다.

<table fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>ACAPULCO pipeline files&#160;</td>
			<td>0.2.1</td>
			<td>http://enigma.ini.usc.edu/protocols/imaging-protocols/</td>
			<td>Please make sure to use acapulco version 0.2.1</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Docker for Mac</td>
			<td></td>
			<td>https://docs.docker.com/desktop/mac/install/</td>
			<td>macOS must be version 10.14 or newer 
			Docker requires sudo priviledges 
			Docker imposes a memory (RAM) constraint on Mac OS. To increase the RAM, open Docker Desktop, go to Preferences and click on resources. Increase the Memory to the maximum</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Docker for Windows</td>
			<td></td>
			<td>https://docs.docker.com/docker-for-windows/install/</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>ENIGMA SUIT scripts</td>
			<td></td>
			<td>http://enigma.ini.usc.edu/protocols/imaging-protocols/</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>FreeSurfer</td>
			<td>7</td>
			<td>https://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/DownloadAndInstall</td>
			<td>Following variables need to be set everytime you work with Freesurfer: 
			export FREESURFER_HOME=<img alt="equation" src="/files/ftp_upload/63340/lesser.png" />freesurfer _installation_directory<img alt="equation" src="/files/ftp_upload/63340/greater.png" /> 
			source $FREESURFER_HOME/SetUpFreeSurfer.sh</td>
		</tr>
		<tr>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>export SUBJECTS_DIR=<img alt="equation" src="/files/ftp_upload/63340/lesser.png" />path<img alt="equation" src="/files/ftp_upload/63340/greater.png" />/enigma/Freesurfer</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>FSL (for FSLeyes). Optional</td>
			<td>6</td>
			<td>https://fsl.fmrib.ox.ac.uk/fsl/fslwiki/FslInstallation</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>ICV pipeline files</td>
			<td></td>
			<td>http://enigma.ini.usc.edu/protocols/imaging-protocols/</td>
			<td>ICV pipeline can be run in two ways: 1) with docker/singularity. You will not require additionl software; 2) without docker/singularity- this involves running the ICV script (calculate_icv.py) manually. You will require the following additional software: 
			Python version <img alt="equation" src="/files/ftp_upload/63340/greater.png" />=3.5 
			Python module pandas 
			Python module fire 
			Python module tabulate 
			Python module Colorama</td>
		</tr>
		<tr>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>https://github.com/Characterisation-Virtual-Laboratory/calculate_icv</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>MATLAB*</td>
			<td>2019 or newer</td>
			<td>https://au.mathworks.com/</td>
			<td>An academic license is required</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Singularity</td>
			<td>3.7 or newer</td>
			<td>https://www.sylabs.io/docs/</td>
			<td>Prefered for high performance computing (HPC) clusters</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>SPM</td>
			<td>12</td>
			<td>http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/software/spm12/</td>
			<td>Make sure spm12 and all subfolders are in your MATLAB path</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>SUIT Toolbox</td>
			<td>3.4</td>
			<td>http://www.diedrichsenlab.org/imaging/suit_download.htm</td>
			<td>Make sure you place SUIT toolbox in spm12/toolbox directory</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Troubleshooting manual and segmentation output examples</td>
			<td></td>
			<td>http://enigma.ini.usc.edu/protocols/imaging-protocols/</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Tutorial manual and video</td>
			<td></td>
			<td>http://enigma.ini.usc.edu/protocols/imaging-protocols/</td>
			<td>Manual and accompanying live demonstration provide detailed step-by-step instructions on how to run the pipeline from start to finish.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>*Not freely available; an academic license is required</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

a standardized pipeline for examining human cerebellar grey matter morphometry using structural magnetic resonance imaging

여러 분야의 연구는 다양한 인지 및 정서적 기능에서 소뇌의 역할에 대한 강력한 증거를 제공하며, 이는 운동 제어와의 역사적 연관성을 훨씬 뛰어 넘습니다. 구조적 및 기능적 신경 영상 연구는 해부학 적 분열을 넘어 소뇌의 기능적 신경 해부학에 대한 이해를 더욱 정교하게 만들어 건강한 가변성 및 신경 질환에서 개별 소뇌 하위 단위의 검사의 필요성을 강조합니다. 이 논문은 최적화되고 자동화 된 소뇌 파셀레이션을위한 고해상도, 최첨단 접근법을 결합한 소뇌 회색 물질 형태 측정법을 검사하기위한 표준화 된 파이프 라인을 제시합니다 (U-Net Locally Constrained Optimization을 사용하는 자동 소뇌 해부학 적 Parcellation; ACAPULCO) 및 복셀-기반 소뇌의 등록(공간적으로 편향되지 않은 인프라-텐토리얼 템플리트; SUIT) 용적 정량화를 위한 것이다. 
파이프 라인은 다양한 신경 질환에 광범위하게 적용 할 수 있으며 출력의 품질 관리에만 필요한 수동 개입으로 완전히 자동화되어 있습니다. 파이프 라인은 상당한 설명서와 함께 무료로 사용할 수 있으며 Mac, Windows 및 Linux 운영 체제에서 실행할 수 있습니다. 파이프 라인은 프리드리히 운동 실조 (FRDA)를 가진 개인의 코호트에 적용되며, 대표적인 결과와 그룹 수준의 추론 통계 분석에 대한 권장 사항이 제공됩니다. 이 파이프 라인은 현장 전반에 걸쳐 신뢰성과 재현성을 촉진하여 궁극적으로 신경 질환의 소뇌 구조 변화를 특성화하고 추적하기위한 강력한 방법 론적 접근 방식을 제공 할 수 있습니다.

소뇌 파셀레이션 (ACAPULCO)
소뇌 분리 마스크의 품질 관리 : 다음 예는 ACAPULCO 파셀레이션된 출력을 시연하고 a) 개별 수준에서 파셀링된 마스크의 품질 및 b) 통계 분석에서 특정 소엽(들)의 후속 포함 또는 배제에 대한 의사 결정을 안내합니다. 궁극적으로, 피험자를 포함하거나 배제하는 결정은 주관적이다; 다양한 건강 및 임상 그룹의 '좋은 파셀레?...

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A Standardized Pipeline for Examining Human Cerebellar Grey Matter Morphometry using Structural Magnetic Resonance Imaging

소뇌 회색 물질 형태 측정을 검사하기 위해 표준화 된 파이프 라인이 제시됩니다. 이 파이프라인은 최적화되고 자동화된 소뇌 파셀레이션을 위한 고해상도의 최첨단 접근 방식과 체적 정량화를 위한 소뇌의 복셀 기반 등록을 결합합니다.

구조적 자기 공명 영상을 사용하여 인간의 소뇌 회색 물질 Morphometry를 검사하기위한 표준화 된 파이프 라인

Multiple lines of research provide compelling evidence for a role of the cerebellum in a wide array of cognitive and affective functions, going far beyond ...

우리의 파이프 라인은 인간의 구조적 자기 공명 이미지를 사용하여 소뇌 서브 유닛의 부피를 정량화하기위한 최첨단 접근법을 사용합니다. 이 과정에는 해부학 적 파셀레이션, 복셀 기반 형태 측정 및 품질 관리 프로세스가 포함됩니다. 표준화된 파이프라인은 대부분 자동화되어 있으며 Docker 및 Singularity 형식으로 제공되며 다양한 신경 질환에 광범위하게 적용할 수 있습니다.시작하려면 Docker 또는 특이점, MATLAB 및 SPM12가 설치되어 있는지 확인합니다. 그런 다음 명령 줄에서 make 디렉토리 명령을 사용하여 작업 디렉토리에 폴더를 만들고 acapulco, suit 및 freesurfer에 레이블을 지정하십시오. 그런 다음 acapulco 디렉토리에서 출력 폴더를 만듭니다.출력 폴더에서 NIFTI gz 형식의 t1 가중치 이미지를 포함하는 연구의 각 주제에 대한 디렉토리를 작성하십시오. 해부학 적 소뇌 parcellation의 경우 acapulco 컨테이너를 다운로드 한 다음 acapulco를 실행하는 데 필요한 관련 스크립트 및 컨테이너를 다운로드하십시오. 그런 다음 acapulco Docker 또는 Singularity 컨테이너, QCs_scripts 아카이브의 내용 및 RCIF 컨테이너 또는 calculate_dicv를 배치합니다.tar 파일은 아카풀코 디렉토리에 있습니다. 그런 다음 터미널을 열고 Singularity를 사용하여 표시된 명령을 입력하여 단일 이미지에서 acapulco 컨테이너를 실행하십시오. 처리가 완료될 때까지 다섯 분 동안 기다립니다.그런 다음 코호트의 모든 피험자 또는 스캔을 반복하십시오. 처리 후 제목별 폴더에서 생성된 파일을 찾습니다. 아카풀코에 의해 생성 된 28 개의 서브 유닛 각각에 대해 원본 및 볼륨으로 파셀 된 소뇌 마스크를 확인하십시오.그런 다음 pics 디렉토리에서 대표적인 시그널, 축 방향 및 코로나 이미지를 식별하십시오. 통계적 이상값 감지 및 품질 관리를 위해 QC 스크립트의 내용이 아카풀코 디렉토리에 있는지 확인하십시오. 그런 다음 특이점을 사용하여 표시된 명령을 입력합니다.아카풀코에 의해 생성 된 QC 이미지를 검사하려면 QC_Images 엽니 다. 웹 브라우저에서 html을 사용하고 이미지를 빠르게 스크롤하여 명백한 오류 또는 체계적인 문제를 식별합니다. 후속 조치를 위해 실패했거나 의심되는 파셀레이션된 이미지의 주체 ID를 기록해 둡니다.다음으로 Plots_for_Outliers를 엽니 다. html을 사용하여 정량적 통계 이상값에 대한 상자 플롯을 선택합니다. 이상값의 관련 열에서 1로 표시된 이상값을 식별합니다.csv 파일. 이상값.csv의 마지막 열에서 각 주제에 대한 이상치로 식별된 세그먼트의 총 수를 기록해 둡니다. 하나 이상의 이상값이 있는 각 이미지를 수동으로 검사합니다.표준 NIFTI 이미지 뷰어를 사용하는 경우 아카풀코 마스크를 원본 t1 가중치 이미지에 오버레이하여 슬라이스별 파셀 슬라이스의 품질을 확인합니다. 하나 이상의 파셀화된 영역이 최종 데이터 세트로부터 제외될 필요가 있는 경우, 그 피험자의 대응하는 셀에서 부피 추정치를 NA로 대체함으로써 분석으로부터 이 파셀레이션을 제외한다. 파셀레이션 오류로 인해 소뇌 중 일부가 마스크에서 제외되면 즉시 추가 분석에서 피험자를 제외하십시오.SUIT를 사용하는 복셀 기반 형태 분석의 경우 SPM12 폴더와 모든 하위 폴더가 MATLAB 경로에 있는지 확인합니다. 또한 enigma_suit 스크립트가 SPM12 도구 상자 디렉토리에 저장되고 MATLAB 경로에 추가되었는지 확인합니다. MATLAB 경로를 확인하려면 MATLAB 명령 창에 pathtool을 입력하고 하위 폴더로 추가를 클릭하여 관련 폴더를 추가합니다.그런 다음 그래픽 사용자 인터페이스를 사용하여 MATLAB 명령 창에 suit_enigma_all을 입력하여 하나 이상의 주제에 대한 SUIT 파이프라인을 실행합니다. 첫 번째 팝업 창에서 분석에 포함할 acapulco 출력 디렉토리에서 주제 폴더를 선택합니다. 창의 오른쪽에있는 개별 폴더를 클릭하거나 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 모두 선택하십시오.그런 다음 완료를 누릅니다. 두 번째 팝업 창에서 SUIT 디렉토리를 선택합니다. 단일 주제에 대해 MATLAB 명령줄에서 함수를 호출하려면 표시된 명령을 입력합니다.명령줄에서 SUIT를 실행할 때 SPM12 또는 enigma_suit 디렉터리가 MATLAB 경로에 영구적으로 저장되지 않으면 해당 단계를 명령줄에 추가해야 합니다. 단일 주제에 대해 MATLAB 외부의 터미널 창에서 함수를 호출하려면 표시된 명령을 입력합니다. 각 피사체의 폴더에서 최종 출력을 확인합니다.정규화된 변조된 이미지에 중대한 오류가 있는지 시각적으로 검사하려면 MATLAB에 spm_display_4d을 입력합니다. 그런 다음 필요한 이미지를 선택하려면 SUIT 디렉토리로 이동하여 필터 상자에 표시된 명령을 입력하십시오. 그런 다음 재귀 버튼을 누른 다음 완료를 누릅니다.이미지를 스크롤하여 모두 잘 정렬되었는지 확인합니다. 다음으로, 이상값에 대한 공간 공분산을 확인하려면 MATLAB에 check_spatial_cov를 입력합니다. 그런 다음 이전에 변조 된 이미지를 선택하고 메시지가 표시되면 Prop을 설정하십시오.예로 스케일링하고, 공분산을 no로 가변하고, 슬라이스를 48로, 갭을 1로 조정합니다. 마지막으로 샘플의 다른 모든 이미지에 상대적인 각 이미지의 평균 공간 공분산을 표시하는 상자 플롯을 살펴봅니다. MATLAB 명령 창에서 평균보다 두 개 이상의 표준 편차가 있는 데이터 요소를 식별합니다.이러한 데이터 포인트의 경우 SUIT 폴더의 적절한 이미지에 아티팩트, 이미지 품질 문제가 있는지 검사합니다. 또는 전처리 오류. 여기에 표시된 것은 척추 소뇌 운동 실조 2 환자로부터 심하게 위축된 소뇌입니다.가장자리 주변에서 볼 수있는 조직 손실에도 불구하고 SUIT는이 이미지를 템플릿에 아주 잘 뒤틀었습니다. 이것은 배제를 보증하지 않습니다. 여기에는 소뇌의 위에서 아래로 명확한 그라디언트가 있으며 이미지는 매우 긁혀있어 제외를 보증합니다.마지막으로,이 예제에서는 마스킹이 제대로 작동하지 않았습니다. 가장자리가 깨끗하지 않고 이미지가 일반적으로 SUIT 파이프 라인에서 나오는 것보다 부드럽습니다. 이것은 배제를 보증 할 것입니다.건강하고 심하게 위축된 소뇌를 포함한 좋은 편파의 예가 여기에 나와 있으며, 개별 소뇌 소엽의 미묘한 과다 및 과소 포함이있는 오판의 예가 여기에서 볼 수 있습니다. 이러한 유형의 오류는 일반적으로 영향을받는 개별 소엽을 배제해야하며 나머지 소뇌는 유지 될 수 있습니다. 반대로 전역 실패는 주제를 완전히 배제해야 합니다.아카풀코가 프리드리히 운동 실조증과 37 개의 건강한 대조군을 가진 31 명의 샘플에서 실행되었을 때, 왼쪽 소엽 IX와 오른쪽 소엽 Crus 나는 가장 높은 배제율을 보였다. 프리드리히 운동 실조증과 건강한 대조군에서 28 소뇌 해부학 적 소엽의 부피를 비교한 결과, 프리드리히 운동 실조증에서 코퍼스 수질에서 백질이 현저하게 감소한 것으로 나타났습니다. 그룹 간 다른 중요한 차이는 없었습니다.건강한 대조군과 프리드리히 운동 실조증 모두에서 잘 정렬 된 이미지의 예가 여기에 나와 있지만 제외의 예는 여기에서 볼 수 있습니다. 정규화된 모든 이미지의 공간 공분산을 테스트한 후, 두 스캔이 나머지 샘플과의 평균 공간 공분산을 기반으로 통계적 이상치로 검출되었습니다. 비모수 순열 시험은 소뇌 회색 물질 부피에서 유의한 집단 간 차이를 시험하기 위해 SNPM에서 수행되었다.SUIT 분석의 결과에 따르면 프리드리히 운동 실조증 환자는 양측 전방 소엽 I에서 V로 회색 물질 부피가 현저히 감소했으며, Vermis VI 및 Vermis IX.It 를 포함한 내측 후엽 지역에서는 소뇌 마스크가 완전히 소뇌 커버리지가 달성되었는지 확인하고 소뇌 소엽의 과다 및 과소 포함에 대해 마스크를 검사하는 것이 중요합니다. 이 파이프 라인은 소뇌 회색 물질 구조를 보는 데 관심이있는 다중 사이트 그룹 수준의 통계 분석을 용이하게합니다. 기능적 연결성과 같은 다른 기술도 개별 소뇌 소엽과 대뇌 사이의 연결성을 탐구하는 데 사용될 수 있습니다.

Research

JoVE Journal

Neuroscience

Magnetic Resonance Spectroscopy of live Drosophila melanogaster using Magic Angle Spinning

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라이브의 자기 공명 분광학 Drosophila melanogaster 매직 앵글 스피닝를 사용하여

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연구

신경과학

Multiple-mouse Neuroanatomical Magnetic Resonance Imaging

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The field of mouse phenotyping with magnetic resonance imaging (MRI) is rapidly growing, motivated by the need for improved tools for characterizing and ...

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인간 Midbrain위한 고해상도 기능성 자기 공명 영상 방법

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The human hippocampus has been broadly studied in the context of memory and normal brain function and its role in different neuropsychiatric disorders has ...

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