Name: В центре внимания автора: Восполнение пробелов в анатомии и создание основы для алгоритмических исследований
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

Эта работа была поддержана премией Национального института психического здоровья R01 MH131586 (.Л. и М.Р.), R01 MH078113 (М.К.) и грантом Фонда Сиднея Р. Баера-младшего (.Л.).

Настоящий протокол был одобрен Институциональным наблюдательным советом в Медицинском центре Бет Исраэль Диаконисс. Для демонстрации этого протокола был использован здоровый субъект с МРТ-сканированием головного мозга, на котором не было артефактов или движений, и было получено пис?...

Улучшение нейровизуализационного анализа при заболеваниях головного мозга

Критические этапы протокола При внедрении этого протокола особое внимание требуют три важных шага. Во-первых, проверка качества и контрастности МР-изображений является ключом к обеспечению точной сегментации. Если качество изображения слишком низкое, или контраст слишком ?...

Функция сосудистого сплетения Сосудистое сплетение представляет собой высоковаскуляризированную структуру в головном мозге, состоящую из фенестрированных капилляров и монослоя эпителиальных клеток сосудистого сплетения1. Сосудистое сплетение проецируется в латеральный, третий и четвертый желудочки головного мозга и вырабатывает спинномозговую жидкость (ликвор), которая играет важную роль в формировании нейронных паттернов2 и физиологии мозга 3,4. Сосудистое сплетение секретирует нервно-сосудистые вещества, включает в себя хранилище, подобное стволовым клеткам, и действует как физический барьер, препятствующий проникновению токсичных метаболитов, ферментативный барьер для удаления фрагментов, которые обходят физический барьер, и иммунологический барьер для защиты от чужеродныхзахватчиков. Сосудистое сплетение модулирует нейрогенез6, синаптическую пластичность7, воспаление8, циркадный ритм 9,10, ось мозга кишечника11 и когнитивные функции12. Кроме того, периферические цитокины, стресс и инфекция (включая SARS-CoV-2) могут нарушить гематоликно-ликворный барьер 13,14,15,16. Таким образом, система сосудистое сплетение-ликвор является неотъемлемой частью развития нервной системы, созревания нейроцепей, гомеостаза мозга и репарации17. Поскольку иммунные, воспалительные, метаболические и ферментативные изменения влияют на мозг, исследователи используют инструменты нейровизуализации для оценки роли сосудистого сплетения на протяжении всей жизни и при заболеваниях головного мозга. Тем не менее, существуют ограничения в широко используемых автоматизированных инструментах для сегментации сосудистого сплетения, таких как FreeSurfer, которые приводят к тому, что сосудистое сплетение плохо сегментировано. Таким образом, существует острая потребность в ручной сегментации сосудистого сплетения, которая может быть использована для разработки точного автоматизированного инструмента сегментации сосудистого сплетения.
Сосудистое сплетение при развитии нервной системы и нарушениях головного мозга Роль сосудистого сплетения в заболеваниях головного мозга долгое время игнорировалась, главным образом потому, что оно рассматривалось как вспомогательный игрок, роль которого заключалась в том, чтобы смягчить мозг и поддерживать надлежащийсолевой баланс. Тем не менее, сосудистое сплетение привлекло внимание как структура, связанная с нарушениями головного мозга, такими как болевые синдромы22, SARS-CoV-2 16,23,24, нарушения развития нервной системы 2 и расстройства головного мозга 19, что позволяет предположить трансдиагностический эффект в развитии поведенческих расстройств. При нарушениях развития нервной системы кисты сосудистого сплетения ассоциировались с повышенным риском задержки развития, синдрома дефицита внимания/гиперактивности (СДВГ) или расстройства аутистического спектра (РАС)25,26. Кроме того, было обнаружено, что объем сосудистого сплетения бокового желудочка был увеличен у пациентов с РАС27. При заболеваниях головного мозга аномалии сосудистого сплетения описаны с 1921 г. при психотических расстройствах28,29. Предыдущие исследования выявили увеличение сосудистого сплетения с помощью сегментации FreeSurfer у большой выборки пациентов с психотическими расстройствами по сравнению как с их родственниками первой степени родства, таки с контрольной группой. Эти результаты были воспроизведены с использованием сегментированного вручную объема сосудистого сплетения на большой выборке клинически высокого риска психоза и обнаружили, что эти пациенты имели больший объем сосудистого сплетения по сравнению со здоровымиконтрольными группами. Растет число исследований, демонстрирующих увеличение сосудистого сплетения при комплексном регионарном болевом синдроме22, инсульте31, рассеянном склерозе20,32, болезни Альцгеймера33,34 и депрессии35, причем некоторые из них демонстрируют связь между периферической и иммунной/воспалительной активностью мозга. Эти нейровизуализационные исследования являются многообещающими; тем не менее, плохая сегментация сосудистого сплетения бокового желудочка с помощью FreeSurfer21 ограничивает надежность автоматизированной оценки объема сосудистого сплетения. В результате, исследования рассеянного склероза20,32, депрессии35, болезни Альцгеймера34 и раннего психоза36 начали вручную сегментировать сосудистое сплетение бокового желудочка, но в настоящее время нет никаких рекомендаций о том, как это сделать, как и их рекомендаций по сегментации сосудистого сплетения третьего и четвертого желудочков.
Общие инструменты сегментации исключают сосудистое сплетение Конвейеры сегментации мозга, такие как FreeSurfer37,38,39, FMRIB Software Library (FSL)40, SLANT41 и FastSurfer (разработанный соавтором Мартином Рейтером)42,43, точно и надежно сегментируют корковые и подкорковые структуры, используя парадигмы сегментации на основе атласа (FSL), атласа и поверхности (FreeSurfer) и глубокого обучения (SLANT и FastSurfer). К недостаткам некоторых из этих подходов относятся скорость обработки, ограниченное обобщение для различных сканеров, напряженность поля и размеры вокселов37,44, а также принудительное выравнивание карты надписей в стандартном пространстве атласа. Тем не менее, возможность сегментации сосудистого сплетения и совместимость с МРТ высокого разрешения решается только FreeSurfer и FastSurfer. Нейронные сети, лежащие в основе FastSurfer, обучены на метках сосудистого сплетения FreeSurfer, поэтому они наследуют ранее обсуждавшиеся ограничения FreeSurfer по надежности и покрытию, при этом третий и четвертый желудочки игнорируются. В настоящее время существуют ограничения для МРТ с высоким разрешением, но для решения этой проблемы можно использовать FreeSurfer Stream45 и FastSurferVINN43.
Современные инструменты сегментации сосудистого сплетения В свободном доступе есть только один инструмент сегментации для сосудистого сплетения, но точность сегментации ограничена. На точную сегментацию сосудистого сплетения может влиять множество факторов, в том числе (1) вариабельность расположения сосудистого сплетения (пространственно нестационарное) из-за его расположения в желудочках, (2) различия в интенсивности вокселов, контрасте, разрешении (внутриструктурная гетерогенность) из-за клеточной гетерогенности, динамическая функция сосудистого сплетения, патологические изменения или частичные объемные эффекты, (3) различия в размерах желудочков, связанные с возрастом или патологией, влияющие на размер сосудистого сплетения, и (4) близость к соседним подкорковым структурам (гиппокампу, миндалевидному телу, хвостатому телу и мозжечку), которые также трудно сегментировать. Учитывая эти проблемы, сегментация FreeSurfer часто недооценивает или переоценивает, неправильно обозначивает или игнорирует сосудистое сплетение.
В трех недавних публикациях рассматривался пробел в надежной сегментации сосудистого сплетения с помощью модели гауссовой смеси (GMM)46, Axial-MLP47 и подходов глубокого обучения на основеU-Net48. Каждая модель была обучена и оценена с использованием частных, вручную помеченных наборов данных не более 150 субъектов с ограниченным разнообразием сканеров, сайтов, демографических данных и расстройств. Несмотря на то, что в этих публикациях 46,48,49 были достигнуты значительные улучшения по сравнению с сегментацией сосудистого сплетения FreeSurfer - иногда удваивая пересечение прогноза и достоверности информации, ни один из методов (1) не был валидирован на МРТ с высоким разрешением, (2) имеет специальный анализ обобщения и надежности, (3) содержит большие репрезентативные наборы данных для обучения и тестирования, (4) специально рассматривает или анализирует проблемы сегментации сосудистого сплетения, такие как частичные эффекты объема, или (5) находится в открытом доступе как готовый к использованию инструмент. Таким образом, в настоящее время «золотым стандартом» сегментации сосудистого сплетения является ручная трассировка, например, с использованием 3D Slicer50 или ITK-SNAP51, которая ранее не была описана и является серьезной проблемой для исследователей, желающих изучить роль сосудистого сплетения в своих исследованиях. 3D Slicer был выбран для ручной сегментации из-за знакомства автора с программным обеспечением и потому, что он предоставляет пользователю различные инструменты, основанные на разных подходах, которые можно комбинировать для получения желаемого результата. Можно использовать и другие инструменты, такие как ITK-SNAP, который в первую очередь ориентирован на сегментацию изображений, и как только инструмент освоен, пользователь может получить хорошие результаты. Кроме того, авторы провели исследование случай-контроль, демонстрирующее высокую точность и надежность их метода ручной сегментации с использованием 3D Slicer30, и эта конкретная методология описана в настоящем документе.

<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

Сосудистое сплетение вовлечено в развитие нервной системы и ряд заболеваний головного мозга. Данные свидетельствуют о том, что сосудистое сплетение имеет решающее значение для созревания мозга, иммунной/воспалительной регуляции и поведенческого/когнитивного функционирования. Тем не менее, современные автоматизированные инструменты сегментации нейровизуализации плохо справляются с точной и надежной сегментацией сосудистой оболочки бокового желудочка. Кроме того, не существует инструмента, который сегментирует сосудистое сплетение, расположенное в третьем и четвертом желудочках головного мозга. Таким образом, протокол, описывающий, как сегментировать сосудистое сплетение в латеральном, третьем и четвертом желудочках, необходим для повышения надежности и воспроизводимости исследований, изучающих сосудистое сплетение при нарушениях развития нервной системы и головного мозга. Этот протокол предоставляет подробные шаги по созданию отдельно размеченных файлов в 3D Slicer для сосудистого сплетения на основе изображений DICOM или NIFTI. Сосудистое сплетение будет вручную сегментировано с использованием аксиальной, сагиттальной и корональной плоскостей изображений T1w, чтобы исключить вокселы из структур серого или белого вещества, граничащих с желудочками. Окна будут скорректированы, чтобы помочь в локализации сосудистого сплетения и его анатомических границ. В рамках данного протокола будут продемонстрированы методы оценки точности и надежности. Золотой стандарт сегментации сосудистого сплетения с использованием ручных разграничений может быть использован для разработки более совершенных и надежных автоматизированных инструментов сегментации, которыми можно открыто делиться для выяснения изменений в сосудистом сплетении на протяжении всей жизни и при различных заболеваниях головного мозга.

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.

В центре внимания автора: Восполнение пробелов в анатомии и создание основы для алгоритмических исследований 

Ручная сегментация сосудистого сплетения человека с помощью МРТ головного мозга

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.

Предложенный метод подвергся итеративной доработке для сосудистого сплетения бокового желудочка, включая обширное тестирование на когорте из 169 здоровых людей контрольной группы и 340 пациентов с клинически высоким рискомпсихоза. Используя методику, описанную выше, автор...

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

Несмотря на важнейшую роль сосудистого сплетения в головном мозге, нейровизуализационные исследования этой структуры скудны из-за отсутствия надежных автоматизированных средств сегментации. Настоящий протокол направлен на обеспечение золотого стандарта ручной сегментации сосудистого сплетения, которая может быть использована для будущих нейровизуализационных исследований.

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

Мы стремимся создать доступный и стандартизированный протокол для ручного сегментирования сосудистого сплетения в пределах латеральных третьего и четвертого желудочков головного мозга. Мы надеемся ответить на любые распространенные вопросы или проблемы, которые могут возникнуть при ручном сегментировании сосудистого сплетения, особенно учитывая сложную природу его расположения в головном мозге. Разработка этого протокола приведет к созданию достаточно большого набора данных, состоящего из карт наземной сегментации, которые мы затем сможем использовать для обучения и разработки алгоритмов, способных точно и автоматически сегментировать сосудистое сплетение.В будущем это приведет к исследованиям, изучающим роль сосудистого сплетения при различных неврологических и нервно-психических расстройствах.

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

Сегментация сосудистого сплетения с помощью ручных разграничений  

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.