Name: Forfatter Spotlight: Bygge bro over hull i anatomi og etablere et grunnlag for algoritmiske studier
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

Dette arbeidet ble støttet av et National Institute of Mental Health Award R01 MH131586 (til PL og MR), R01 MH078113 (til MK), og et Sydney R Baer Jr Foundation Grant (til PL).

Den nåværende protokollen ble godkjent av Institutional Review Board ved Beth Israel Deaconess Medical Center. Et friskt forsøksperson med MR-undersøkelse av hjernen uten artefakter eller bevegelse ble brukt til denne protokolldemonstrasjonen, og skriftlig informert samtykke ble innhentet. En 3,0 T MR-skanner med en 32-kanals hodespole (se materialfortegnelse) ble brukt til å skaffe 3D-T1-bilder med en oppløsning på 1 mm x 1 mm x 1,2 mm. MP-RAGE ASSET sekvensen med et synsfelt på 256 x 256, TR/TE...

Forbedre nevroimaging-analyse ved hjernesykdommer

Kritiske trinn i protokollen Tre kritiske trinn krever spesiell oppmerksomhet når du implementerer denne protokollen. For det første er det viktig å kontrollere kvaliteten og kontrasten til MR-bilder for å sikre nøyaktig segmentering. Hvis kvaliteten på bildet er for dårlig, eller kontrasten er for lav eller for høy, kan det føre til unøyaktig avgrensning av choroid plexus. Kontrasten i bildet kan justeres ved å vise bildets gråtoneverdi eller ved å kalibrere verdiene for å forbedre kont...

Choroid plexus funksjon Choroid plexus er en svært vaskularisert struktur i hjernen som består av fenestrerte kapillærer og et monolag av choroid plexus epitelceller1. Choroid plexus projiserer inn i laterale, tredje og fjerde cerebrale ventrikler og produserer cerebrospinalvæske (CSF), som spiller en viktig rolle i nevrale mønstre2 og hjernefysiologi 3,4. Choroid plexus utskiller nevrovaskulære stoffer, omfatter et stamcellelignende depot, og fungerer som en fysisk barriere for å hindre inngangen til giftige metabolitter, en enzymatisk barriere for å fjerne deler som omgår den fysiske barrieren, og en immunologisk barriere for å beskytte mot fremmede inntrengere5. Choroid plexus modulerer nevrogenese6, synaptisk plastisitet7, betennelse8, døgnrytme 9,10, tarmhjerneakse11 og kognisjon12. Videre kan perifere cytokiner, stress og infeksjon (inkludert SARS-CoV-2) forstyrre blod-CSF-barrieren 13,14,15,16. Dermed er choroid plexus-CSF-systemet integrert for nevroutvikling, nevrokretsmodning, hjernehomeostase og reparasjon17. Siden immun-, inflammatoriske, metabolske og enzymatiske endringer påvirker hjernen, bruker forskere neuroimaging-verktøy for å vurdere rollen som choroid plexus over hele levetiden og i hjernesykdommer 18,19,20. Imidlertid finnes det begrensninger i vanlige automatiserte verktøy for choroid plexussegmentering, for eksempel FreeSurfer, noe som resulterer i at choroid plexus blir dårlig segmentert. Dermed er det et kritisk behov for bakken sannhet manuell segmentering av choroid plexus som kan brukes til å utvikle et nøyaktig automatisert verktøy for choroid plexus segmentering.
Choroid plexus i nevroutvikling og hjernesykdommer Rollen til choroid plexus i hjernesykdommer har lenge blitt neglisjert, hovedsakelig fordi den ble ansett som en støttespiller hvis rolle var å dempe hjernen og opprettholde en riktig saltbalanse 2,21. Imidlertid har choroid plexus fått oppmerksomhet som en struktur knyttet til hjernesykdommer som smertesyndrom22, SARS-CoV-2 16,23,24, nevrodevelopmental 2 og hjernesykdommer19, noe som tyder på en transdiagnostisk effekt i utviklingen av atferdsforstyrrelser. I nevroutviklingsforstyrrelser var choroid plexuscyster assosiert med økt risiko for utviklingsforsinkelse, oppmerksomhetsunderskudd / hyperaktivitetsforstyrrelse (ADHD) eller autismespekterforstyrrelse (ASD)25,26. I tillegg ble lateral ventrikkel choroid plexusvolum funnet å være økt hos pasienter med ASD27. I hjernesykdommer,choroid plexus abnormiteter har blitt beskrevet siden 1921 i psykotiske lidelser28,29. Tidligere studier har identifisert choroid plexusforstørrelse ved hjelp av FreeSurfer-segmentering i et stort utvalg av pasienter med psykotiske lidelser sammenlignet med både deres førstegradsslektninger og kontroller19. Disse funnene ble replikert ved hjelp av manuelt segmentert choroid plexusvolum i et stort utvalg av klinisk høyrisiko for psykosepopulasjon og fant at disse pasientene hadde større choroid plexusvolum sammenlignet med friske kontroller30. Det er et økende antall studier som demonstrerer choroid plexusforstørrelse i komplekst regionalt smertesyndrom22, hjerneslag31, multippel sklerose20,32, Alzheimers33,34 og depresjon35, med noen som demonstrerer en sammenheng mellom perifer og hjerneimmun / inflammatorisk aktivitet. Disse neuroimaging studiene er lovende; Imidlertid begrenser dårlig lateral ventrikkel choroid plexus segmentering av FreeSurfer21 påliteligheten til automatisert choroid plexus volumestimering. Som et resultat har studier i multippel sklerose20,32, depresjon35, Alzheimers34 og tidlig psykose36 begynt å manuelt segmentere lateral ventrikkel choroid plexus, men det er ingen nåværende retningslinjer for hvordan man gjør dette, og det er heller ikke deres veiledning om segmentering av tredje og fjerde ventrikkel choroid plexus.
Vanlige segmenteringsverktøy utelukker choroid plexus Hjernesegmenteringsrørledninger som FreeSurfer37,38,39, FMRIB Software Library (FSL)40, SLANT41 og FastSurfer (utviklet av medforfatter Martin Reuter)42,43, segmenterer nøyaktig og pålitelig kortikale og subkortikale strukturer som bruker atlasbaserte (FSL), atlas- og overflatebaserte (FreeSurfer) og segmenteringsparadigmer for dyp læring (SLANT og FastSurfer). Svakheter ved noen av disse tilnærmingene inkluderer prosesseringshastighet, begrenset generalisering til forskjellige skannere, feltstyrker og voxelstørrelser 37,44, og tvungen justering av etikettkartet i et standard atlasrom. Imidlertid er muligheten til å segmentere choroid plexus og kompatibiliteten med høyoppløselig MR bare adressert av FreeSurfer og FastSurfer. De nevrale nettverkene bak FastSurfer, er trent på FreeSurfer choroid plexus etiketter, slik at de arver FreeSurfers tidligere diskuterte pålitelighet og dekning begrensninger, med den tredje og fjerde ventriklene blir ignorert21. Nåværende begrensninger for høyoppløselig MR finnes også, men FreeSurfers høyoppløselige stream45 og FastSurferVINN43 kan brukes til å håndtere dette problemet.
Nåværende choroid plexus segmenteringsverktøy Det finnes kun ett fritt tilgjengelig segmenteringsverktøy for choroid plexus, men segmenteringsnøyaktigheten er begrenset. Nøyaktig choroid plexus segmentering kan påvirkes av en rekke faktorer, inkludert (1) variabilitet i choroid plexus plassering (romlig ikke-stasjonær) på grunn av sin plassering i ventriklene, (2) forskjeller i voxel intensitet, kontrast, oppløsning (innen-struktur heterogenitet) på grunn av cellulær heterogenitet, dynamisk choroid plexus funksjon, patologiske endringer, eller partielle volumeffekter, (3) alders- eller patologirelaterte ventrikulære størrelsesforskjeller som påvirker choroid plexus størrelse, og (4) nærhet til tilstøtende subkortikale strukturer (hippocampus, amygdala, caudat og cerebellum), som også er vanskelige å segmentere. Gitt disse utfordringene, vil FreeSurfer-segmenteringer ofte under- eller overvurdere, feilmerke eller ignorere choroid plexus.
Tre nyere publikasjoner adresserte gapet av pålitelig choroid plexus segmentering med en Gaussian Mix Model (GMM) 46, en Axial-MLP47 og U-Net-baserte dype læringsmetoder48. Hver modell ble trent og evaluert ved hjelp av private, manuelt merkede datasett på maksimalt 150 med et begrenset mangfold av skannere, nettsteder, demografi og lidelser. Selv om disse publikasjonene 46,48,49 oppnådde betydelige forbedringer i forhold til FreeSurfers choroid plexus-segmentering - noen ganger doblet skjæringspunktet mellom prediksjon og bakkesannhet, er ingen av metodene (1) validert i høyoppløselig MR, (2) har dedikerte generaliserings- og pålitelighetsanalyser, (3) har store representative opplærings- og testdatasett, (4) adresserer spesifikt eller analyserer choroid plexus-segmenteringsutfordringer som partielle volumeffekter, eller (5) er offentlig tilgjengelig som et verktøy som er klart til bruk. Dermed er den nåværende "gullstandarden" for choroid plexus segmentering manuell sporing, for eksempel ved hjelp av 3D Slicer50 eller ITK-SNAP51, som ikke tidligere er beskrevet og har vært en stor utfordring for forskere som ønsker å undersøke rollen til choroid plexus i sine studier. 3D Slicer ble valgt for manuell segmentering på grunn av forfatterens kjennskap til programvaren og fordi den gir brukeren ulike verktøy basert på ulike tilnærminger som kan kombineres for å oppnå ønsket resultat. Andre verktøy kan brukes, for eksempel ITK-SNAP, som primært er orientert mot bildesegmentering, og når verktøyet er mestret, kan gode resultater oppnås av brukeren. I tillegg har forfatterne gjennomført en case-control studie som demonstrerer den høye nøyaktigheten og påliteligheten til deres manuelle segmenteringsteknikk ved hjelp av 3D Slicer30, og den spesifikke metodikken er beskrevet her.

<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

Choroid plexus har vært involvert i nevroutvikling og en rekke hjernesykdommer. Bevis viser at choroid plexus er kritisk for hjernens modning, immun / inflammatorisk regulering og atferdsmessig / kognitiv funksjon. Imidlertid er nåværende automatiserte neuroimaging segmenteringsverktøy dårlige til nøyaktig og pålitelig segmentering av lateral ventrikkel choroid plexus. Videre er det ikke noe eksisterende verktøy som segmenterer choroid plexus som ligger i tredje og fjerde ventrikler i hjernen. Dermed er det nødvendig med en protokoll som avgrenser hvordan man segmenterer choroid plexus i lateral, tredje og fjerde ventrikkel for å øke påliteligheten og reproduserbarheten av studier som undersøker choroid plexus i nevrodevelopmental og hjernesykdommer. Denne protokollen inneholder detaljerte trinn for å opprette separat merkede filer i 3D Slicer for choroid plexus basert på DICOM- eller NIFTI-bilder. Choroid plexus vil bli manuelt segmentert ved hjelp av aksiale, sagittale og koronale plan av T1w-bilder, og sørg for å ekskludere voxels fra grå eller hvite substansstrukturer som grenser til ventriklene. Windowing vil bli justert for å hjelpe til med lokalisering av choroid plexus og dens anatomiske grenser. Metoder for å vurdere nøyaktighet og pålitelighet vil bli demonstrert som en del av denne protokollen. Gullstandardsegmentering av choroid plexus ved hjelp av manuelle avgrensninger kan brukes til å utvikle bedre og mer pålitelige automatiserte segmenteringsverktøy som åpent kan deles for å belyse endringer i choroid plexus over hele levetiden og innen ulike hjernesykdommer.

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.

Forfatter Spotlight: Bygge bro over hull i anatomi og etablere et grunnlag for algoritmiske studier 

Manuell segmentering av human choroid plexus ved hjelp av MR av hjernen

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.

Den foreslåtte metoden har gjennomgått iterativ forbedring for lateral ventrikkel choroid plexus, med omfattende testing på en kohort på 169 friske kontroller og 340 pasienter med klinisk høy risiko for psykose30. Ved hjelp av teknikken beskrevet ovenfor oppnådde forfatterne høy intraraternøyaktighet og pålitelighet med en DC = 0,89, avgHD = 3,27 mm3 og enkeltrater ICC = 0,9730, noe som demonstrerer styrken til protokollen beskrevet her.
Hån...

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

Til tross for den avgjørende rollen som choroid plexus i hjernen, er neuroimaging studier av denne strukturen knappe på grunn av mangel på pålitelige automatiserte segmenteringsverktøy. Den nåværende protokollen tar sikte på å sikre gullstandard manuell segmentering av choroid plexus som kan informere fremtidige neuroimaging studier.

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

Vi tar sikte på å etablere en tilgjengelig og standardisert protokoll for manuell segmentering av choroid plexus i hjernens laterale, tredje og fjerde ventrikkel. Vi håper å ta opp eventuelle vanlige spørsmål eller problemer som kan oppstå når manuell segmentering av choroid plexus, spesielt med tanke på den komplekse naturen til dens plassering i hjernen. Utvikling av denne protokollen vil føre til opprettelsen av et stort nok datasett bestående av bakkesannhetssegmenteringskart som vi deretter kan bruke til å trene og utvikle algoritmer som nøyaktig og automatisk kan segmentere choroid plexus.I fremtiden vil dette føre til studier som undersøker rollen til choroid plexus innen ulike nevrologiske og nevropsykiatriske lidelser.

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.