Name: Författare i fokus: Att överbrygga luckor i anatomi och etablera en grund för algoritmiska 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

Detta arbete stöddes av National Institute of Mental Health Award R01 MH131586 (till P.L och M.R), R01 MH078113 (till M.K) och ett Sydney R Baer Jr Foundation Grant (till P.L).

Det nuvarande protokollet godkändes av Institutional Review Board vid Beth Israel Deaconess Medical Center. En frisk försöksperson med en MRT-skanning av hjärnan som var fri från artefakter eller rörelse användes för denna protokolldemonstration, och skriftligt informerat samtycke erhölls. En 3,0 T MR-skanner med en 32-kanals huvudspole (se materialförteckning) användes för att ta 3D-T1-bilder med en upplösning på 1 mm x 1 mm x 1,2 mm. MP-RAGE ASSET-sekvensen med ett synfält på 256 x 256,...

Förbättra neuroradiologisk analys vid hjärnsjukdomar

Kritiska steg i protokollet Tre kritiska steg kräver särskild uppmärksamhet vid implementering av detta protokoll. För det första är det viktigt att kontrollera kvaliteten och kontrasten på MR-bilder för att säkerställa korrekt segmentering. Om bildkvaliteten är för dålig, eller om kontrasten är för låg eller för hög, kan det leda till en felaktig avgränsning av plexus choroideus. Kontrasten för bilden kan justeras genom att visa bildens gråskalevärde eller genom att kalibrera v?...

Plexus funktion i choroideus Plexus choroid är en mycket vaskulariserad struktur i hjärnan som består av fenestrerade kapillärer och ett monolager av plexus choroideusepitelceller1. Plexus choroid projicerar in i de laterala, tredje och fjärde hjärnventriklarna och producerar cerebrospinalvätska (CSF), som spelar en viktig roll i neural mönstring2 och hjärnfysiologi 3,4. Plexus choroideus utsöndrar neurovaskulära ämnen, omfattar ett stamcellsliknande förråd och fungerar som en fysisk barriär för att hindra inträde av toxiska metaboliter, en enzymatisk barriär för att avlägsna delar som kringgår den fysiska barriären och en immunologisk barriär för att skydda mot främmande inkräktare5. Plexus choroidus modulerar neurogenes6, synaptisk plasticitet7, inflammation8, dygnsrytm 9,10, tarmhjärnaxel11 och kognition12. Dessutom kan perifera cytokiner, stress och infektion (inklusive SARS-CoV-2) störa blod-CSF-barriären 13,14,15,16. Således är choroid plexus-CSF-systemet integrerat för neuroutveckling, neurokretsmognad, hjärnhomeostas och reparation17. Eftersom immuna, inflammatoriska, metaboliska och enzymatiska förändringar påverkar hjärnan, använder forskare neuroavbildningsverktyg för att bedöma rollen av choroid plexus under hela livslängden och i hjärnsjukdomar 18,19,20. Det finns dock begränsningar i vanliga automatiserade verktyg för segmentering av choroid plexus, såsom FreeSurfer, vilket resulterar i att plexus choroid är dåligt segmenterad. Således finns det ett kritiskt behov av grundläggande manuell segmentering av choroid plexus som kan användas för att utveckla ett exakt automatiserat verktyg för choroid plexus segmentering.
Plexus choroidus vid neurologisk utveckling och hjärnsjukdomar Plexus choroideus roll vid hjärnsjukdomar har länge försummats, främst för att den betraktades som en stödjande aktör vars roll var att dämpa hjärnan och upprätthålla en korrekt saltbalans 2,21. Plexus choroidum har dock fått uppmärksamhet som en struktur kopplad till hjärnsjukdomar som smärtsyndrom22, SARS-CoV-2 16,23,24, neurodevelopmental 2 och hjärnsjukdomar19, vilket tyder på en transdiagnostisk effekt i utvecklingen av beteendestörningar. Vid neuropsykiatriska funktionsnedsättningar var plexuscystor i choroideusen förknippade med en ökad risk för försenad utveckling, ADHD (Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder) eller autismspektrumstörning (ASD)25,26. Dessutom visade sig volymen lateral ventrikel choroid plexus vara ökad hos patienter med ASD27. Vid hjärnsjukdomar har plexusavvikelser i choroideus beskrivits sedan 1921 vid psykotiska störningar28,29. Tidigare studier har identifierat plexusförstoring av choroideus med hjälp av FreeSurfer-segmentering hos ett stort urval av patienter med psykossjukdomar jämfört med både deras förstagradssläktingar och kontroller19. Dessa fynd replikerades med hjälp av manuellt segmenterad plexusvolym i choroideus i ett stort urval av kliniska högriskpopulationer för psykos och fann att dessa patienter hade större choroid plexusvolym jämfört med friska kontroller30. Det finns ett växande antal studier som visar plexusförstoring av choroideus vid komplext regionalt smärtsyndrom22, stroke31, multipel skleros20,32, Alzheimers33,34 och depression35, med några som visar en koppling mellan perifer och hjärnans immuna/inflammatoriska aktivitet. Dessa hjärnavbildningsstudier är lovande; Dålig lateral ventrikel choroid plexus segmentering av FreeSurfer21 begränsar dock tillförlitligheten av automatiserad uppskattning av choroid plexus volym. Som ett resultat av detta har studier inom multipel skleros20,32, depression35, Alzheimers34 och tidig psykos36 börjat segmentera den laterala ventrikelplexus, men det finns inga aktuella riktlinjer för hur man gör detta, och inte heller deras vägledning om segmentering av tredje och fjärde ventrikelchoroidplexus.
Vanliga segmenteringsverktyg utesluter plexus choroideus Pipelines för hjärnsegmentering som FreeSurfer37,38,39, FMRIB Software Library (FSL)40, SLANT41 och FastSurfer (utvecklad av medförfattaren Martin Reuter)42,43, segmenterar noggrant och tillförlitligt kortikala och subkortikala strukturer med hjälp av atlasbaserade (FSL), atlas- och ytbaserade (FreeSurfer) och djupinlärningssegmenteringsparadigm (SLANT och FastSurfer). Svagheter i några av dessa metoder inkluderar bearbetningshastighet, begränsad generalisering till olika skannrar, fältstyrkor och voxelstorlekar37,44 och tvingad justering av etikettkartan i ett standardatlasutrymme. Möjligheten att segmentera plexus choroid och kompatibiliteten med högupplöst MR tas dock endast upp av FreeSurfer och FastSurfer. De neurala nätverken bakom FastSurfer är tränade på FreeSurfers choroid plexus-etiketter, så de ärver FreeSurfers tidigare diskuterade tillförlitlighet och täckningsbegränsningar, med den tredje och fjärde ventriklarna ignorerade21. Nuvarande begränsningar för högupplöst MR finns också, men FreeSurfers högupplösta stream45 och FastSurferVINN43 kan användas för att hantera detta problem.
Nuvarande verktyg för segmentering av choroid plexus Det finns bara ett fritt tillgängligt segmenteringsverktyg för plexus choroideus, men segmenteringsnoggrannheten är begränsad. Korrekt segmentering av choroid plexus kan påverkas av en mängd olika faktorer, inklusive (1) variabilitet i choroid plexus plats (rumsligt icke-stationär) på grund av dess placering i ventriklarna, (2) skillnader i voxelintensitet, kontrast, upplösning (inom strukturens heterogenitet) på grund av cellulär heterogenitet, dynamisk choroid plexusfunktion, patologiska förändringar eller partiella volymeffekter, (3) ålders- eller patologirelaterade ventrikulära storleksskillnader som påverkar choroid plexus storlek, och (4) närhet till intilliggande subkortikala strukturer (hippocampus, amygdala, caudatus och lillhjärnan), som också är svåra att segmentera. Med tanke på dessa utmaningar underskattar eller överskattar FreeSurfer-segmenteringarna ofta, felmärker eller ignorerar plexus choroideus.
Tre nyligen publicerade publikationer har behandlat gapet mellan tillförlitlig plexussegmentering av choroid med en Gaussian Mixture Model (GMM)46, en Axial-MLP47 och U-Net-baserade djupinlärningsmetoder48. Varje modell tränades och utvärderades med hjälp av privata, manuellt märkta datauppsättningar med högst 150 försökspersoner med en begränsad mångfald av skannrar, platser, demografi och störningar. Även om dessa publikationer 46,48,49 uppnådde signifikanta förbättringar jämfört med FreeSurfers choroid plexus-segmentering - ibland fördubblar skärningspunkten mellan förutsägelse och grundsanning, är ingen av metoderna (1) validerad i högupplöst MRI, (2) har dedikerade generaliserings- och tillförlitlighetsanalyser, (3) har stora representativa tränings- och testdatamängder, (4) adresserar eller analyserar specifikt utmaningar med choroid plexus segmentering som t.ex. partiella volymeffekter, eller (5) är allmänt tillgänglig som ett färdigt verktyg. Således är den nuvarande "guldstandarden" för plexussegmentering av choroid plexus manuell spårning, t.ex. med hjälp av 3D Slicer50 eller ITK-SNAP51, vilket inte har beskrivits tidigare och har varit en stor utmaning för forskare som vill undersöka choroid plexus roll i sina studier. 3D Slicer valdes för manuell segmentering på grund av författarens förtrogenhet med programvaran och för att den ger användaren olika verktyg baserade på olika tillvägagångssätt som kan kombineras för att uppnå önskat resultat. Andra verktyg kan användas, till exempel ITK-SNAP, som främst är inriktad på bildsegmentering, och när verktyget väl behärskas kan goda resultat uppnås av användaren. Dessutom har författarna genomfört en fall-kontrollstudie som visar den höga noggrannheten och tillförlitligheten hos deras manuella segmenteringsteknik med hjälp av 3D Slicer30, och den specifika metodiken beskrivs här.

<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

Plexus choroidum har varit inblandat i neurologisk utveckling och en rad hjärnsjukdomar. Det finns bevis för att plexus choroidum är avgörande för hjärnans mognad, immun-/inflammatorisk reglering och beteendemässig/kognitiv funktion. Nuvarande automatiserade neuroradiologiska segmenteringsverktyg är dock dåliga på att exakt och tillförlitligt segmentera den laterala ventrikeln choroid plexus. Dessutom finns det inget befintligt verktyg som segmenterar plexus choroideus som ligger i hjärnans tredje och fjärde kammare. Således behövs ett protokoll som avgränsar hur man segmenterar choroid plexus i den laterala, tredje och fjärde ventrikeln för att öka tillförlitligheten och reproducerbarheten av studier som undersöker choroid plexus vid neurologiska utvecklings- och hjärnsjukdomar. Detta protokoll innehåller detaljerade steg för att skapa separat märkta filer i 3D Slicer för choroid plexus baserat på DICOM- eller NIFTI-bilder. Plexus choroid kommer att segmenteras manuellt med hjälp av de axiella, sagittala och koronala planen i T1w-bilder och se till att utesluta voxlar från grå eller vita substansstrukturer som gränsar till ventriklarna. Fönstren kommer att justeras för att hjälpa till med lokaliseringen av plexus choroidus och dess anatomiska gränser. Metoder för att bedöma noggrannhet och tillförlitlighet kommer att demonstreras som en del av detta protokoll. Guldstandardsegmentering av choroid plexus med hjälp av manuella avgränsningar kan användas för att utveckla bättre och mer tillförlitliga automatiserade segmenteringsverktyg som öppet kan delas för att belysa förändringar i choroid plexus över livslängden och inom olika hjärnsjukdomar.

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.

Författare i fokus: Att överbrygga luckor i anatomi och etablera en grund för algoritmiska studier 

Manuell segmentering av den mänskliga plexus choroid med hjälp av hjärn-MR

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 föreslagna metoden har genomgått iterativ förfining för plexus i lateral ventrikelchoroideus, vilket innebär omfattande tester på en kohort av 169 friska kontroller och 340 patienter med kliniskt hög risk för psykos30. Med hjälp av den teknik som beskrivs ovan uppnådde författarna hög intrabedömarnoggrannhet och tillförlitlighet med en DC = 0,89, avgHD = 3,27 mm3 och single-rater ICC = 0,9730, vilket visar styrkan i protokollet som beskrivs häri.
<p class="jove_co...

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

Trots den avgörande roll som plexus choroidus spelar i hjärnan är neuroradiologiska studier av denna struktur knapphändiga på grund av bristen på tillförlitliga automatiserade segmenteringsverktyg. Det nuvarande protokollet syftar till att säkerställa manuell segmentering av plexus choroid som kan informera framtida hjärnavbildningsstudier.

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

Vi strävar efter att etablera ett tillgängligt och standardiserat protokoll för manuell segmentering av choroid plexus i hjärnans laterala tredje och fjärde kammare. Vi hoppas kunna ta itu med alla vanliga frågor eller problem som kan uppstå vid manuell segmentering av choroid plexus, särskilt med tanke på den komplexa karaktären av dess placering i hjärnan. Att utveckla detta protokoll kommer att leda till skapandet av en tillräckligt stor datamängd bestående av marksanningssegmenteringskartor som vi sedan kan använda för att träna och utveckla algoritmer som exakt och automatiskt kan segmentera choroid plexus.I framtiden kommer detta att leda till studier som undersöker plexus choroideus roll vid olika neurologiska och neuropsykiatriska funktionsnedsättningar.

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.