Name: Auteur in de schijnwerpers: hiaten in de anatomie overbruggen en een basis leggen voor algoritmische studies
Uploaded: 2023-12-15T12:40:00
Description: Watch this Scientific Journal Video about Bridging Gaps in Anatomy and Establishing a Foundation for Algorithmic Studies at JoVE.com

Dit werk werd ondersteund door een National Institute of Mental Health Award R01 MH131586 (aan PL en MR), R01 MH078113 (aan MK) en een Sydney R Baer Jr Foundation Grant (aan PL).

Het huidige protocol is goedgekeurd door de Institutional Review Board van het Beth Israel Deaconess Medical Center. Een gezonde proefpersoon met een MRI-scan van de hersenen die vrij was van artefacten of beweging werd gebruikt voor deze protocoldemonstratie en er werd schriftelijke geïnformeerde toestemming verkregen. Een 3,0 T MRI-scanner met een 32-kanaals kopspoel (zie Materiaaltabel) werd gebruikt om 3D-T1-beelden te verkrijgen met een resolutie van 1 mm x 1 mm x 1,2 mm. De MP-RAGE ASSET-sequentie...

Verbetering van de analyse van neuroimaging bij hersenaandoeningen

Kritieke stappen van het protocol Drie cruciale stappen vereisen speciale aandacht bij de implementatie van dit protocol. Ten eerste is het controleren van de kwaliteit en het contrast van MR-beelden essentieel om een nauwkeurige segmentatie te garanderen. Als de kwaliteit van het beeld te slecht is, of het contrast te laag of te hoog, kan dit leiden tot een onnauwkeurige afbakening van de plexus choroideus. Het contrast voor de afbeelding kan worden aangepast door de grijswaardenwaarde van de afbeeld...

Plexus choroideus functie De plexus choroideus is een sterk gevasculariseerde structuur in de hersenen die bestaat uit gefenestreerde haarvaten en een monolaag van epitheelcellen van de plexus choroideus1. De plexus choroideus projecteert in de laterale, derde en vierde hersenventrikels en produceert cerebrospinale vloeistof (CSF), die een belangrijke rol speelt bij neurale patronen2 en hersenfysiologie 3,4. De plexus choroideus scheidt neurovasculaire stoffen af, omvat een stamcelachtige opslagplaats en fungeert als een fysieke barrière om de toegang van toxische metabolieten te belemmeren, een enzymatische barrière om delen te verwijderen die de fysieke barrière omzeilen, en een immunologische barrière om te beschermen tegen vreemde indringers. De plexus choroideus moduleert neurogenese6, synaptische plasticiteit7, ontsteking8, circadiaans ritme 9,10, darmhersenas11 en cognitie12. Bovendien kunnen perifere cytokines, stress en infectie (waaronder SARS-CoV-2) de bloed-CSF-barrière verstoren 13,14,15,16. Het choroideus plexus-CSF-systeem is dus een integraal onderdeel van neurologische ontwikkeling, rijping van het neurocircuit, homeostase van de hersenen en herstel17. Aangezien immuun-, inflammatoire, metabole en enzymatische veranderingen van invloed zijn op de hersenen, gebruiken onderzoekers neuroimaging-instrumenten om de rol van de plexus choroideus gedurende de levensduur en bij hersenaandoeningen te beoordelen 18,19,20. Er zijn echter beperkingen in veelgebruikte geautomatiseerde tools voor segmentatie van de plexus choroide, zoals FreeSurfer, waardoor de plexus choroideus slecht gesegmenteerd is. Er is dus een kritieke behoefte aan handmatige segmentatie van de plexus choroideus die kan worden gebruikt om een nauwkeurig geautomatiseerd hulpmiddel voor segmentatie van de plexus choroideus te ontwikkelen.
Plexus choroideus bij neurologische ontwikkeling en hersenaandoeningen De rol van de plexus choroideus bij hersenaandoeningen is lange tijd verwaarloosd, vooral omdat het werd beschouwd als een ondersteunende speler wiens rol het was om de hersenen op te vangen en een goede zoutbalans te handhaven 2,21. De plexus choroideus heeft echter aandacht gekregen als een structuur die verband houdt met hersenaandoeningen zoals pijnsyndromen22, SARS-CoV-216,23,24, neurologische ontwikkeling2 en hersenaandoeningen19, wat wijst op een transdiagnostisch effect bij de ontwikkeling van gedragsstoornissen. Bij neurologische ontwikkelingsstoornissen werden cysten van de plexus choroideus geassocieerd met een verhoogd risico op ontwikkelingsachterstand, aandachtstekortstoornis met hyperactiviteit (ADHD) of autismespectrumstoornis (ASS)25,26. Bovendien bleek het volume van de plexus choroideus lateraal ventrikel verhoogd te zijn bij patiënten met ASS27. Bij hersenaandoeningen zijn sinds 1921 afwijkingen van de plexus choroideus beschreven bij psychotische stoornissen28,29. Eerdere studies hebben verbale plexusvergroting geïdentificeerd met behulp van FreeSurfer-segmentatie bij een grote steekproef van patiënten met psychotische stoornissen in vergelijking met zowel hun eerstegraads familieleden als controles19. Deze bevindingen werden gerepliceerd met behulp van handmatig gesegmenteerd plexusvolume van het vaatvlies in een grote steekproef van de klinische populatie met een hoog risico op psychose en ontdekten dat deze patiënten een groter volume van de plexus choroideus hadden in vergelijking met gezonde controles. Er is een groeiend aantal onderzoeken die vergroting van de plexus choroideus aantonen bij complex regionaal pijnsyndroom22, beroerte31, multiple sclerose20,32, Alzheimer33,34 en depressie35, waarbij sommige een verband aantonen tussen perifere en immuun-/ontstekingsactiviteit in de hersenen. Deze neuroimaging-onderzoeken zijn veelbelovend; een slechte segmentatie van de plexus choroidus choroides laterale ventrikel door FreeSurfer21 beperkt echter de betrouwbaarheid van geautomatiseerde schatting van het volume van de plexus choroideus (choroideus plexus). Als gevolg hiervan zijn studies in multiple sclerose20,32, depressie35, Alzheimer34 en vroege psychose36 begonnen met het handmatig segmenteren van de laterale ventrikel choroideuze plexus, maar er zijn geen huidige richtlijnen voor hoe dit te doen, noch is hun begeleiding voor het segmenteren van de derde en vierde ventrikel choroideuze plexus.
Veelgebruikte segmentatietools sluiten de plexus choroideus uit Hersensegmentatiepijplijnen zoals FreeSurfer37,38,39, FMRIB Software Library (FSL)40, SLANT41 en FastSurfer (ontwikkeld door de co-auteur Martin Reuter)42,43, segmenteren nauwkeurig en betrouwbaar corticale en subcorticale structuren met behulp van atlasgebaseerde (FSL), atlas- en oppervlaktegebaseerde (FreeSurfer) en deep learning-segmentatieparadigma's (SLANT en FastSurfer). Zwakke punten van sommige van deze benaderingen zijn onder meer verwerkingssnelheid, beperkte generalisatie naar verschillende scanners, veldsterktes en voxelgroottes37,44, en geforceerde uitlijning van de labelkaart in een standaard atlasruimte. De mogelijkheid om de plexus choroideus te segmenteren en de compatibiliteit met MRI met hoge resolutie wordt echter alleen aangepakt door FreeSurfer en FastSurfer. De neurale netwerken achter FastSurfer zijn getraind op FreeSurfer-choroïde plexuslabels, dus ze erven de eerder besproken betrouwbaarheids- en dekkingsbeperkingen van FreeSurfer, waarbij de derde en vierde ventrikels worden genegeerd21. De huidige beperkingen voor MRI met hoge resolutie bestaan ook, maar FreeSurfer's stream45 met hoge resolutie en FastSurferVINN43 kunnen worden gebruikt om dit probleem op te lossen.
Huidige segmentatietools voor plexus choroideus Er is slechts één vrij beschikbaar segmentatiehulpmiddel voor de plexus choroideus, maar de segmentatienauwkeurigheid is beperkt. Nauwkeurige segmentatie van de plexus choroideus kan worden beïnvloed door verschillende factoren, waaronder (1) variabiliteit in de locatie van de plexus choroideus (ruimtelijk niet-stationair) vanwege de locatie in de ventrikels, (2) verschillen in voxelintensiteit, contrast, resolutie (heterogeniteit binnen de structuur) als gevolg van cellulaire heterogeniteit, dynamische plexusfunctie van het vaatvlies, pathologische veranderingen of gedeeltelijke volume-effecten, (3) leeftijds- of pathologiegerelateerde verschillen in ventriculaire grootte die van invloed zijn op de grootte van de plexus choroideus, en (4) nabijheid van aangrenzende subcorticale structuren (hippocampus, amygdala, caudaat en cerebellum), die ook moeilijk te segmenteren zijn. Gezien deze uitdagingen wordt de plexus choroideus vaak onderschat of overschat of genegeerd door FreeSurfer-segmentaties.
Drie recente publicaties gingen in op de lacune van betrouwbare segmentatie van de plexus choroideus met een Gaussiaans mengselmodel (GMM)46, een axiaal-MLP47 en op U-Net gebaseerde deep learning-benaderingen48. Elk model werd getraind en geëvalueerd met behulp van privé, handmatig gelabelde datasets van maximaal 150 proefpersonen met een beperkte diversiteit aan scanners, sites, demografische gegevens en aandoeningen. Hoewel deze publicaties 46,48,49 significante verbeteringen bereikten ten opzichte van FreeSurfer's choroid plexus segmentatie - soms een verdubbeling van de kruising van voorspelling en grondwaarheid, is geen van beide methoden (1) gevalideerd in MRI met hoge resolutie, (2) heeft speciale generalisatie- en betrouwbaarheidsanalyses, (3) beschikt over grote representatieve trainings- en testdatasets, (4) richt zich specifiek op of analyseert choroid plexus segmentatie-uitdagingen zoals gedeeltelijke volume-effecten, of (5) is openbaar beschikbaar als een kant-en-klaar hulpmiddel. De huidige "gouden standaard" voor segmentatie van de plexus choroideus is dus handmatige tracering, bijvoorbeeld met behulp van 3D Slicer50 of ITK-SNAP51, die nog niet eerder is beschreven en een grote uitdaging is geweest voor onderzoekers die de rol van de plexus choroideus in hun studies willen onderzoeken. 3D Slicer werd gekozen voor handmatige segmentatie vanwege de bekendheid van de auteur met de software en omdat het de gebruiker verschillende tools biedt op basis van verschillende benaderingen die kunnen worden gecombineerd om het gewenste resultaat te verkrijgen. Andere tools kunnen worden gebruikt, zoals ITK-SNAP, dat voornamelijk gericht is op beeldsegmentatie, en als de tool eenmaal onder de knie is, kan de gebruiker goede resultaten behalen. Daarnaast hebben de auteurs een case-control studie uitgevoerd die de hoge nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van hun handmatige segmentatietechniek met behulp van 3D Slicer30 aantoont, en die specifieke methodologie wordt hierin beschreven.

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>3D Slicer</td>
			<td>3D Slicer</td>
			<td>https://www.slicer.org/</td>
			<td>A free, open source software for visualization, processing, segmentation, registration, and analysis of medical, biomedical, and other 3D images and meshes; and planning and navigating image-guided procedures.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>FreeSurfer</td>
			<td>FreeSurfer</td>
			<td>https://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/</td>
			<td>An open source neuroimaging toolkit for processing, analyzing, and visualizing human brain MR images</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>ITK-SNAP</td>
			<td>ITK-SNAP</td>
			<td>http://www.itksnap.org/pmwiki/pmwiki.php</td>
			<td>A free, open-source, multi-platform software application used to segment structures in 3D and 4D biomedical images.&#160;</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Monai Package</td>
			<td>Monai Consortium</td>
			<td>https://docs.monai.io/en/stable/metrics.html</td>
			<td>Use for Dice Coefficient and DeepMind average Surface Distance.&#160;</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>MRI scanner</td>
			<td>GE</td>
			<td>Discovery MR750&#160;</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Psych Package</td>
			<td>R-Project</td>
			<td>https://cran.r-project.org/web/packages/psych/index.html</td>
			<td>A general purpose toolbox developed originally for personality, psychometric theory and experimental psychology.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>R Software</td>
			<td>R-Project</td>
			<td>https://www.r-project.org/</td>
			<td>R is a free software environment for statistical computing and graphics.&#160;</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>RStudio</td>
			<td>Posit</td>
			<td>https://posit.co/</td>
			<td>An RStudio integrated development environment (IDE) is a set of tools built to help you be more productive with R and Python.&#160;</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Windows or Apple OS Desktop or Laptop</td>
			<td>Any company</td>
			<td>n/a</td>
			<td>Needed for running the software used in this protocol.&#160;</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

manual segmentation of the human choroid plexus using brain mri

De plexus choroideus is betrokken bij de neurologische ontwikkeling en een reeks hersenaandoeningen. Er zijn aanwijzingen dat de plexus choroideus van cruciaal belang is voor de rijping van de hersenen, de regulatie van het immuunsysteem/de ontsteking en het gedragsmatig/cognitief functioneren. De huidige geautomatiseerde neuroimaging-segmentatietools zijn echter slecht in het nauwkeurig en betrouwbaar segmenteren van de plexus choroideus laterale ventrikel. Bovendien is er geen bestaand hulpmiddel dat de plexus choroideus in de derde en vierde ventrikels van de hersenen segmenteert. Er is dus een protocol nodig dat aangeeft hoe de plexus choroideus in de laterale, derde en vierde ventrikel moet worden gesegmenteerd om de betrouwbaarheid en reproduceerbaarheid te vergroten van studies die de plexus choroideus onderzoeken bij neurologische ontwikkelings- en hersenaandoeningen. Dit protocol biedt gedetailleerde stappen voor het maken van afzonderlijk gelabelde bestanden in 3D Slicer voor de plexus choroideus op basis van DICOM- of NIFTI-afbeeldingen. De plexus choroideus wordt handmatig gesegmenteerd met behulp van de axiale, sagittale en coronale vlakken van T1w-beelden, waarbij ervoor wordt gezorgd dat voxels worden uitgesloten van grijze of witte stofstructuren die grenzen aan de ventrikels. De venstering zal worden aangepast om te helpen bij de lokalisatie van de plexus choroideus en zijn anatomische grenzen. Methoden voor het beoordelen van nauwkeurigheid en betrouwbaarheid zullen worden gedemonstreerd als onderdeel van dit protocol. Gouden standaard segmentatie van de plexus choroideus met behulp van handmatige afbakeningen kan worden gebruikt om betere en betrouwbaardere geautomatiseerde segmentatietools te ontwikkelen die openlijk kunnen worden gedeeld om veranderingen in de plexus choroideus gedurende de levensduur en binnen verschillende hersenaandoeningen op te helderen.

Choroid plexus function 
The choroid plexus is a highly vascularized structure in the brain consisting of fenestrated capillaries and a monolayer of choroid plexus epithelial cells1. The choroid plexus projects into the lateral, third, and fourth cerebral ventricles and produces cerebrospinal fluid (CSF), which plays an important role in neural patterning2 and brain physiology3,4. The choroid plexus secretes neurovascular substances, encompasses a stem-cell like repository, and acts as a physical barrier to impede the entrance of toxic metabolites, an enzymatic barrier to remove moieties that circumvent the physical barrier, and an immunological barrier to protect against foreign invaders5. The choroid plexus modulates neurogenesis6, synaptic plasticity7, inflammation8, circadian rhythm9,10, gut brain-axis11, and cognition12. Moreover, peripheral cytokines, stress, and infection (including SARS-CoV-2) can disrupt the blood-CSF barrier13,14,15,16. Thus, the choroid plexus-CSF system is integral for neurodevelopment, neurocircuit maturation, brain homeostasis, and repair17. Since immune, inflammatory, metabolic, and enzymatic alterations impact the brain, researchers are using neuroimaging tools to assess the role of the choroid plexus across the lifespan and in brain disorders18,19,20. However, limitations exist in commonly used automated tools for choroid plexus segmentation, such as FreeSurfer, which result in the choroid plexus being poorly segmented. Thus, there is a critical need for ground truth manual segmentation of the choroid plexus that can be used to develop an accurate automated tool for choroid plexus segmentation.
Choroid plexus in neurodevelopment and brain disorders 
The role of the choroid plexus in brain disorders has long been neglected, mainly because it was regarded as a supporting player whose role was to cushion the brain and maintain a proper salt balance2,21. However, the choroid plexus has gained attention as a structure linked to brain disorders such as pain syndromes22, SARS-CoV-216,23,24, neurodevelopmental2, and brain disorders19, suggesting a transdiagnostic effect in the development of behavioral disorders. In neurodevelopmental disorders, choroid plexus cysts were associated with an increased risk of developmental delay, attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD), or autism spectrum disorder (ASD)25,26. Additionally, lateral ventricle choroid plexus volume was found to be increased in patients with ASD27. In brain disorders,choroid plexus abnormalities have been described since 1921 in psychotic disorders28,29. Previous studies have identified choroid plexus enlargement using FreeSurfer segmentation in a large sample of patients with psychotic disorders compared to both their first-degree relatives and controls19. These findings were replicated using manually segmented choroid plexus volume in a large sample of clinical high-risk for psychosis population and found that these patients had larger choroid plexus volume compared to healthy controls30. There are a growing number of studies demonstrating choroid plexus enlargement in complex regional pain syndrome22, stroke31, multiple sclerosis20,32, Alzheimer&#39;s33,34, and depression35, with some demonstrating a link between peripheral and brain immune/inflammatory activity. These neuroimaging studies are promising; however, poor lateral ventricle choroid plexus segmentation by FreeSurfer21 limits the trustworthiness of automated choroid plexus volume estimation. As a result, studies in multiple sclerosis20,32, depression35, Alzheimer&#39;s34, and early psychosis36 have begun manually segmenting the lateral ventricle choroid plexus, but there are no current guidelines for how to do this, nor is their guidance on segmenting the third and fourth ventricle choroid plexus.
Common segmentation tools exclude the choroid plexus 
Brain segmentation pipelines such as FreeSurfer37,38,39, FMRIB Software Library (FSL)40, SLANT41, and FastSurfer (developed by the co-author Martin Reuter)42,43, accurately and reliably segment cortical and subcortical structures employing atlas-based (FSL), atlas- and surface-based (FreeSurfer), and deep learning segmentation paradigms (SLANT and FastSurfer). Weaknesses of some of these approaches include processing speed, limited generalization to different scanners, field strengths and voxel sizes37,44, and forced alignment of the label map in a standard atlas space. However, the capability to segment the choroid plexus and the compatibility with high-resolution MRI is only addressed by FreeSurfer and FastSurfer. The neural networks behind FastSurfer, are trained on FreeSurfer choroid plexus labels, so they inherit FreeSurfer&#39;s previously discussed reliability and coverage limitations, with the third and fourth ventricles being ignored21. Current limitations for high-resolution MRI also exist, but FreeSurfer&#39;s high-resolution stream45 and FastSurferVINN43 can be used to handle this issue.
Current choroid plexus segmentation tools 
There is only one freely available segmentation tool for the choroid plexus, but segmentation accuracy is limited. Accurate choroid plexus segmentation can be impacted by a variety of factors, including (1) variability in choroid plexus location (spatially non-stationary) due to its location within the ventricles, (2) differences in voxel intensity, contrast, resolution (within-structure heterogeneity) due to cellular heterogeneity, dynamic choroid plexus function, pathological changes, or partial volume effects, (3) age- or pathology-related ventricular size differences impacting choroid plexus size, and (4) proximity to adjacent subcortical structures (hippocampus, amygdala, caudate, and cerebellum), which are also difficult to segment. Given these challenges, FreeSurfer segmentations often under or over-estimate, mislabel or ignore the choroid plexus.
Three recent publications addressed the gap of reliable choroid plexus segmentation with a Gaussian Mixture Model (GMM)46, an Axial-MLP47, and U-Net-based deep learning approaches48. Each model was trained and evaluated using private, manually labeled datasets of at most 150 subjects with a limited diversity of scanners, sites, demographics, and disorders. While these publications46,48,49 achieved significant improvements over FreeSurfer&#39;s choroid plexus segmentation - sometimes doubling the intersection of prediction and ground truth, neither method is (1) validated in high-resolution MRI, (2) has dedicated generalization and reliability analyses, (3) features large representative training and testing datasets, (4) specifically addresses or analyzes choroid plexus segmentation challenges such as partial volume effects, or (5) is publicly available as a ready-to-use tool. Thus, the current &#34;gold standard&#34; for choroid plexus segmentation is manual tracing, e.g., using 3D Slicer50 or ITK-SNAP51, which has not been previously described and has been a major challenge for researchers wishing to examine the role of the choroid plexus in their studies. 3D Slicer was chosen for manual segmentation due to the author&#39;s familiarity with the software and because it provides the user with various tools based on different approaches that can be combined to obtain the desired result. Other tools can be used, such as ITK-SNAP, which is primarily oriented on image segmentation, and once the tool is mastered, good results can be obtained by the user. Additionally, the authors have conducted a case-control study demonstrating the high accuracy and reliability of their manual segmentation technique using 3D Slicer30, and that specific methodology is described herein.

Auteur in de schijnwerpers: hiaten in de anatomie overbruggen en een basis leggen voor algoritmische studies 

Handmatige segmentatie van de menselijke plexus choroideus met behulp van hersen-MRI

We aim to establish an accessible and standardized protocol for manually segmenting the choroid plexus within the lateral third and fourth ventricles of the brain. We hope to address any common questions or problems that can arise when manually segmenting the choroid plexus, especially considering the complex nature of its location within the brain. Developing this protocol will lead to the creation of a large enough data set consisting of ground truth segmentation maps that we can then use to train and develop algorithms that can accurately and automatically segment the choroid plexus.In the future, this will lead to studies that investigate the role of the choroid plexus within various neurologic and neuropsychiatric disorders.

De voorgestelde methode heeft een iteratieve verfijning ondergaan voor de plexus choroideus van het laterale ventrikel, waarbij uitgebreid is getest op een cohort van 169 gezonde controles en 340 patiënten met een klinisch hoog risico op psychose30. Met behulp van de hierboven beschreven techniek verkregen de auteurs een hoge intra-beoordelaar nauwkeurigheid en betrouwbaarheid met een DC = 0,89, avgHD = 3,27 mm3 en single-rater ICC = 0,9730, wat de kracht van het hierin beschreven prot...

Watch this Scientific Journal Video about Bridging Gaps in Anatomy and Establishing a Foundation for Algorithmic Studies at JoVE.com

Ondanks de cruciale rol van de plexus choroideus in de hersenen, zijn neuroimaging-studies van deze structuur schaars vanwege het gebrek aan betrouwbare geautomatiseerde segmentatietools. Het huidige protocol heeft tot doel te zorgen voor een handmatige segmentatie van de plexus choroideus die toekomstige neuroimaging-onderzoeken kan informeren.

The choroid plexus has been implicated in neurodevelopment and a range of brain disorders. Evidence demonstrates that the choroid plexus is critical for ...

We streven ernaar een toegankelijk en gestandaardiseerd protocol op te stellen voor het handmatig segmenteren van de plexus choroideus in de laterale derde en vierde ventrikels van de hersenen. We hopen een antwoord te bieden op alle veelgestelde vragen of problemen die zich kunnen voordoen bij het handmatig segmenteren van de plexus choroideus, vooral gezien de complexe aard van de locatie in de hersenen. Het ontwikkelen van dit protocol zal leiden tot de creatie van een dataset die groot genoeg is en bestaat uit grondwaarheidssegmentatiekaarten die we vervolgens kunnen gebruiken om algoritmen te trainen en te ontwikkelen die de plexus choroideus nauwkeurig en automatisch kunnen segmenteren.In de toekomst zal dit leiden tot studies die de rol van de plexus choroideus binnen verschillende neurologische en neuropsychiatrische aandoeningen onderzoeken.

manual-segmentation-of-the-human-choroid-plexus-using-brain-mri

Research

JoVE Journal

Neuroscience

Manual Segmentation of the Human Choroid Plexus Using Brain MRI

The choroid plexus has been implicated in neurodevelopment and a range of brain disorders. Evidence demonstrates that the choroid plexus is critical for brain maturation, immune/ inflammatory regulation, and behavioral/cognitive functioning. However, current automated neuroimaging segmentation tools are poor at accurately and reliably segmenting the lateral ventricle choroid plexus. Furthermore, there is no existing tool that segments the choroid plexus located in the third and fourth ventricles of the brain. Thus, a protocol delineating how to segment the choroid plexus in the lateral, third, and fourth ventricle is needed to increase the reliability and replicability of studies examining the choroid plexus in neurodevelopmental and brain disorders. This protocol provides detailed steps to create separately labeled files in 3D Slicer for the choroid plexus based on DICOM or NIFTI images. The choroid plexus will be manually segmented using the axial, sagittal, and coronal planes of T1w images making sure to exclude voxels from gray or white matter structures bordering the ventricles. Windowing will be adjusted to assist in the localization of the choroid plexus and its anatomical boundaries. Methods for assessing accuracy and reliability will be demonstrated as part of this protocol. Gold standard segmentation of the choroid plexus using manual delineations can be used to develop better and more reliable automated segmentation tools that can be openly shared to elucidate changes in the choroid plexus across the lifespan and within various brain disorders.

Despite the crucial role of the choroid plexus in the brain, neuroimaging studies of this structure are scarce due to the lack of reliable automated segmentation tools. The present protocol aims to ensure gold-standard manual segmentation of the choroid plexus that can inform future neuroimaging studies.

Segmentation of the Choroid Plexus Using Manual Delineations

To begin, import digital imaging and communications in medicine or DICOM data by clicking on the DCM button located at the upper left corner of the toolbar and clicking the import DICOM files button. To adjust the brightness of an image, click adjust window and level of volume or left click on the image and drag the mouse up or down. Then left click on the image slice and move the mouse to the left or right to adjust the contrast.Refer to the deep gray matter nuclei or the contrast scale bars signal intensity and ensure that it remains consistent throughout the segmentation to choose the suitable contrast for the choroid plexus. To start the segmentation of the lateral third and fourth ventricle choroid plexus, select the segment editor from the module's dropdown menu. Now click on the dropdown menu for segmentation to select different segmentations and rename the selected one.Use the master volume dropdown and pick the NIfTI or DICOM sets that need editing. Click the add button two times to include two segments for the lateral ventricle choroid plexus. Double click on their titles and rename them as right lateral ventricle choroid plexus and left lateral ventricle choroid plexus.Click on the add button once more to introduce segments for the choroid plexus of the third and fourth ventricles. Afterward, rename them as the third ventricle choroid plexus and the fourth ventricle choroid plexus respectively. Begin with the lateral ventricle choroid plexus in the axial plane and ensure to position images based on the bicommissural line.Use the trigonum collaterale as a reference point to locate the lateral ventricle choroid plexus. To start manual segmentation, select either the paint or draw tool located in the effects section of the segment editor. While using the paint tool, select the desired brush diameter for painting.Use the red nucleus level to determine when to stop segmenting the choroid plexus in the lateral ventricles. To locate the third ventricle choroid plexus, commence in the sagittal plane, and use the foramen of Monro, fornix, corpus callosum, thalamus, and internal cerebral vein as landmarks. Similarly, for the fourth ventricle choroid plexus, begin in the sagittal plane and use the superior cerebellar peduncle, pons and medulla as reference points to pinpoint the choroid plexus in the fourth ventricle.From the modules dropdown menu, navigate to quantification and select segment statistics. Then under the input section, select the newly created segmentation map for quantification under the segmentation tool and select the MRI volume from the scaler volume. For the output table, select the table option under output and hit apply.A table displaying the choroid plexus volume in different units will appear. Click on the save button located in the top left part of the toolbar to store the generated files. Preserve the segmentation files in the formats nrrd, nii.gz, or tsv.