Medial Temporal Lob Yapıların El segmentasyonu için Kapsamlı Protokolü
Summary
The present work provides a comprehensive set of guidelines for manually tracing the medial temporal lobe (MTL) structures. This protocol can be applied to research involving structural and/or combined structural-functional magnetic resonance imaging (MRI) investigations of the MTL, in both healthy and clinical groups.
Abstract
Amigdala, hipokampus ve ilişkili parahipokampal bölgeleri (entorinal peririnal, ve uygun parahipokampal): Mevcut kağıt medial temporal lob (MTL) oluşan beyin bölgelerinin dizi manuel izleme için kapsamlı bir protokol tanımlamaktadır. Mevcut diğer birçok izleme protokollerinden farklı olarak, genellikle belli MTL alanlarda (örneğin, amigdala ve / veya hipokampus) odaklanarak, mevcut izleme kurallar tarafından benimsenen bütünleştirici bakış açısı, tüm MTL altbölgeler net lokalizasyonu için izin verir. Kaybolmamış izleme protokoller ayrı ayrı çeşitli MTL yapıları, histolojik raporları ve beyin atlas hedefleyen ve açıklayıcı görsel materyallerin tamamlayıcı ile dahil çeşitli kaynaklardan gelen bilgileri entegre ederek, mevcut protokol anlamak için, doğru, sezgisel ve kullanışlı bir kılavuz sağlar MTL anatomi. Bu tür izleme kurallar için ihtiyaçAyrıca otomatik ve manuel segmentasyon protokolleri arasındaki olası farklılıklar gösteren tarafından vurgulanmıştır. Bu bilgi yapısal MRG soruşturmaları sadece araştırma içeren doğru uygulanabilir ama aynı zamanda hem sağlıklı ve klinik gruplarda anatomik tanımlanan ROI'ler yapısal-işlevsel kolokalizasyon ve fMRI sinyal çıkarma, olabilir.
Introduction
Medial temporal lob (MTL), duyusal bilginin 1 entegrasyonu en üst düzeyde bir varsayımsal alanı, hedeflenen analizler sık sık konu olmuştur. Örneğin, hipokampus ve ilişkili parahipokampal alanlarda yaygın olarak hafıza araştırma 2-5 incelenmiştir. Ayrıca, amigdala rolü sık sık duygu işleme ve duygu-biliş etkileşimleri 6-11 inceleyen araştırmalarda vurgulanmıştır. Son zamanlarda, çeşitli MTL bölgelerde de 12 özellikleri, kişilik bireysel varyasyon bu ve diğer beyin bölgelerinin yapısı ve fonksiyonu bağlantılar kişilik nörobilim, ortaya çıkan alanında dikkat aldık. MTL yapıların anatomi ve fonksiyonunu değerlendirmek spesifik yapısal ve işlevsel anomaliler MTL farklı yapılarında oluşabilir dejeneratif hastalıkların teşhisi kolaylaştırmak önemli olabilir. Örneğin, Alzheimer hastalığında (AD), önemli birentorinal korteks ve hipokampus kupa 13,14 görülebilir ve hipokampus atrofi MS 15 hafif bilişsel bozukluk geçişi tahmin edebilirsiniz. Otomatik segmentasyon algoritmaları son zamanlarda kortikal ve subkortikal yapıları segmentlere için popüler olmuştur, ancak herhangi bir araç gibi, bu programlar kaçınılmaz olarak bazı durumlarda hatalarla karşılaşabilirsiniz. Bu gibi durumlarda, bir araştırmacı bilgisi ve MTL yapıların anatomik sınırları tanımak için kurallar her ikisi ile donatılmış olmalıdır. Kaybolmamış Literatürde eğilimi hipokampus 16-19 odaklanma eğilimi birçok protokol ile, bireysel MTL altbölgeler 16-21 hedef olmuştur.
MTL izleme için kullanılabilir yayınlanan kılavuzların çoğunun aksine, mevcut protokolü bütün MTL altbölgeler net lokalizasyonu için izin kurallar kapsamlı bir kümesi sağlar. Aşağıdaki MTL yapılar izleme için kurallar açıklanmaktadır: amigdala (AMY), hipokamp (HC), peririnal korteks (PRC), entorinal korteks (ERC) ve parahipokampal korteks (TSH). AMY ve HC ilk takip edilir, ve sonra parahipokampal girus (PHG) yapılar tarafından takip edilmektedir. Genel bir terim HC uygun HC kapsar HC oluşumu, subikulum ve uncus 22-24 arka bölümüne değinmek için kullanılmaktadır unutmayın. Ayrıca, PHG iki parça, ön kısmın ve arka kısmın ayrılabilir unutmayın. PHG'nin ön kısmı içinde, bundan başka, sırasıyla olan kortikal alanlar PRC ve ERC tekabül eden lateral ve medial anterior PHG, ayrılabilir. Birinci basamak, PHG'nin posterior bölümünün kortikal alan, uygun parahipokampal korteks karşılık gelir. Basit nedenlerden dolayı, biz posterior PHG'nin başvurmak için PRC ve ERC lateral ve medial anterior PHG'nin başvurmak için terimlerini kullanarak, ve birinci basamak olacaktır. BÖLÜMLEREher yapı için ntation bir anterior-posterior/rostro-caudal sonra koronal düzlemde dilim-dilim gerçekleştirilen fiili izleme tarafından takip edilir ilgili diğer yerler ile birlikte anterior ve posterior sınırları kaba lokalizasyonu, ile başlar yönü. Tüm durumlarda, sagital ve aksiyel kesitler yakından anatomik sınırları ve yerlerinden yerelleştirme yardımcı izlenir.
Bu tür izleme kılavuzlar için olan ihtiyaç da otomatik ve manuel bölümleme protokollerin çıkışı arasındaki olası farklar gösteren Şekillerde gösterilmiştir. Mevcut görsel bir biçimde MTL yapıların her açıklayan bir protokol avantajı sınır tanımları etkileyebilir anatomi (örneğin, kollateral sulkus [CS] derinlik) değişimleri, çevredeki anatomi (bağlamında tarif edilebilir olmasıdır, örneğin , ÇHC ve ERC medial ve lateral sınırları CS 25 derinliğine bağlı olarak yer değişir </skadar>). Bu, yalnızca tek ya da ayrı ayrı yapılar izleri, ve bildiğimiz kadarıyla, böyle bir görsel kapsamlı kılavuz yok deneyimsiz bir izleyici veya deneyimli bir izleyici için açık ya da anlaşılır olmayabilir.
Mevcut protokol önceki bir soruşturma yapısal manyetik rezonans (MR) görüntüleme son gelişmelere izin yüksek çözünürlüklü beyin görüntüleri uyarlanmış, duygu 26 hafıza artırıcı etkisine MTL altbölgeler ayırıcı katkıları belirlenmesinde MTL izleme için kullanılan kurallar açık bir sunumudur . Izleme 3T MR tarayıcı kullanarak, (24 yaş, kadın) sağlıklı gönüllüden alınan taramalar üzerinde gösterilmiştir. AC-PC için satın alma açısı paralel anatomik görüntüler 3D MPRAGE (Voxel büyüklüğü = 1 x 0.5 x 0.5 mm; TE = 2.26 msn;; FOV = 256 x 256 mm TR = 1.800 milisaniye) olarak elde edildi. Görüntü verisi gibi eğik yönlendirilmesi gibi farklı bir satın alma açısı ile satın alınması durumunda, veri belgeli olmalıdırAC-PC'ye paralel veya dik yönelime ridded, anatomik dönüm açıklamaları uygun tercüme böyle. Görüntüler daha sonra manuel izleme segmentasyon yazılım içine 27 Nifti biçimine ve giriş tercüme edilmiştir. Mevcut protokolde kullanılan tarama verileri Kurumsal Değerlendirme Kurulu tarafından onaylanan çalışmanın bir parçası ve yazılı rızası alınmak koşuluyla gönüllü olarak toplandı.
Bu yapıların 18-22,28-31 yanı sıra anatomik analizler ve atlasların 23,32,33 gelen çeşitli ayrı izleme protokolleri bilgi çizerek, mevcut protokol literatürle tutarsızlıkları ele kurallar kapsamlı bir set sunuyor. Ekteki görsel malzeme ile tamamlanan bu çalışma MTL yapıların daha net anlaşılmasını sağlamak, ve MTL izleme birincil yöntem olarak ya da bir supplementa olarak da, manuel segmentasyon benimseyerek gelecekteki araştırmaların ilgi uyandırmak bekleniyorotomatik segmentasyon için ry yöntemi. MTL anatomisini anlamak için bir, doğru, sezgisel ve kullanışlı rehber sunarak, bu protokol araştırmacılar sadece bazı MTL yapılar özel analizler için hedeflenen bile, onların komşu yapılara göre tüm MTL alt bölgesinin konumunu belirlemenize yardımcı olacaktır. Bu yerelleştirme doğruluğunu artırmak değil, aynı zamanda izleyicileri MTL oldukça muhtemeldir morfolojik varyasyon, durumlarında bilinçli kararlar vermenize yardımcı olacaktır. Bu kurallar sağlıklı grupta hacim analiz ve beyin anormallik algılama, hem de fonksiyonel, anatomik için lokalize prosedürler ve analizler tractographic, aşağıdakileri içeren MTL yapısal ve / veya fonksiyonel MRI tahlillerini içeren aratmak için uygulanabilir. Mevcut protokolü de büyük anatomik oluşumlar nispeten korunmuş ise, hasta (atrofi örneğin, hastalar) için MTL yapıların segmentasyonu bilgilendirmek için kullanılabilir. Klinik konuyu Takips 'veri atrofi ve / veya anatomik değişikliklerin şiddetine bağlı olarak, ek zaman ve çaba alabilir.
Bu yatırım getirisi tanımlarken girus ve korteks arasındaki ayrımı dikkate almak önemlidir. Korteks madde sadece gri ifade ederken anatomik, burada girus, beyaz madde ve gri madde hem de ifade eder. ROI kullanım amacına bağlı olarak, bölütlemelerle beyaz madde içeren ya da dışarıda olabilir.
Biz, her seferinde bir sekans dahilinde gerçekleştirilebilir için izleme, alt yapı ile alt yapı, bir yarı küre önerilir. Bazı yazılım paketleri 34 sonraki dilimleri, sürecini hızlandırır bir özellik üzerine yapıştırılan bir dilim üzerinde belirtilen sınırların izleme için izin verir. Bu gerektiği gibi (anatomik işaretlerini tespit örneğin,) iki taraf arasında tutarlılık kontrol etmek için, karşı yarımkürede başvurmak her zaman tavsiye edilir. Iki yarımkürede içinde aynı yapıların alternatif, paralel izlemeler de gerçekleştirilebilir. Ne olursa olsun işlemi tamamlandıktan sonra aydınger, sıralı veya paralel olup olmadığı, izleyiciler sonu sonucu çift kontrol edin ve gerektiği gibi ayarlamalar yapmak, her iki yarımkürede ve çoklu uçak görüşlerini referans olmalıdır. İzleyicinin deneyim ve görüntüleme verileri çözünürlüğüne bağlı olarak, sağlıklı konu veri MTL manuel segmentasyon içinde, 3-4 saat için, bir acemi tracer'ın durumunda, 8-10 saat veya daha fazla sürebilir deneyimli biri vaka.
Mevcut protokolünü kullanarak takip MTL Şekil 1.. 3D bakış. Burada gösterilen Yapıları AMY (kırmızı), HC (mavi), PRC (sarı), ERC (pembe) ve ÖYK (Yeşil) .
Protocol
Representative Results
Discussion
Geleneksel olarak, manuel segmentasyon birçok araştırmacı tarafından altın standart olarak kabul edilmiştir. Bununla birlikte, tek tek yapıların kesin bir tarif MTL yapıların son derece değişken morfolojisi ile komplike ve çevresindeki sinir dokusu ve nöral olmayan alanlara karşı bu yapıların genellikle zayıf bir MRI kontrast tarafından edilmiştir. Tarihsel olarak, bazı MTL yapılar için literatürde çakışan açıklamalar olmuştur. 40,41 kesintiye gibi PRC segmentlere, bazı duruml…
Declarações
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
This research was supported by funds to FD. MM was supported by an IGERT Fellowship under National Science Foundation Grant No. 0903622. The authors wish to thank the Dolcos Lab members for assistance with data collection and preparation.
Materials
| ITK-SNAP | ITK-SNAP Team at University of Pennsylvania and University of Utah | ITK-SNAP v2.2 | |
| FSL | Functional Magnetic Resonance Imaging of the Brain (FMRIB) Analysis Group | FSL v4.1 | |
| 3T Siemens Trio MR Scanner | Siemens | 3T Trio |
Referências
- Amaral, D. G. Introduction: what is where in the medial temporal lobe. Hippocampus. 9, 1-6 (1999).
- Squire, L. R., Zola-Morgan, S. The medial temporal lobe memory system. Science. 253 (5026), 1380-1386 (1991).
- Eichenbaum, H., Otto, T., Cohen, N. J. The hippocampus: what does it do. Behavioral & Neural Biology. 57 (1), 2-36 (1992).
- Henke, K., Buck, A., Weber, B., Wieser, H. G. Human hippocampus establishes associations in memory. Hippocampus. 7 (3), 249-256 (1997).
- Tulving, E., Markowitsch, H. J. Episodic and declarative memory: role of the hippocampus. Hippocampus. 8 (3), 198-204 (1998).
- Dolcos, F., Iordan, A. D., Dolcos, S. Neural correlates of emotion–cognition interactions: a review of evidence from brain imaging investigations. Journal of Cognitive Psychology. 23 (6), 669-694 (2011).
- Davidson, R. J., Irwin, W. The functional neuroanatomy of emotion and affective style. Trends in Cognitive Sciences. 3 (1), 11-21 (1999).
- Lindquist, K. A., Wager, T. D., Kober, H., Bliss-Moreau, E., Barrett, L. F. The brain basis of emotion: a meta-analytic review. The Behavioral and Brain Sciences. 35 (3), 121-143 (2012).
- Phan, K. L., Wager, T., Taylor, S. F., Liberzon, I. Functional neuroanatomy of emotion: a meta-analysis of emotion activation studies in PET and fMRI. Neuroimage. 16 (2), 331-348 (2002).
- Wager, T. D., Phan, K. L., Liberzon, I., Taylor, S. F. Valence, gender, and lateralization of functional brain anatomy in emotion: a meta-analysis of findings from neuroimaging. Neuroimage. 19, 513-531 (2003).
- Zald, D. H. The human amygdala and the emotional evaluation of sensory stimuli. Brain Research Reviews. 41, 88-123 (2003).
- DeYoung, C. G., Hirsh, J. B., Shane, M. S., Papademetris, X., Rajeevan, N., Gray, J. R. Testing predictions from personality neuroscience: brain structure and the big five. Psychological Science. 21 (6), 820-828 (2010).
- Visser, P. J., Verhey, F. R., Hofman, P. A., Scheltens, P., Jolles, J. Medial temporal lobe atrophy predicts Alzheimer’s disease in patients with minor cognitive impairment. Journal of Neurology, Neurosurgery, & Psychiatry. 72 (4), 491-497 (2002).
- Ezekiel, F., et al. Comparisons between global and focal brain atrophy rates in normal aging and Alzheimer disease. Alzheimer Disease & Associated Disorders. 18 (4), 196-201 (2004).
- de Leon, M. J., et al. Imaging and CSF studies in the preclinical diagnosis of Alzheimer’s disease. Annals of the New York Academy of Sciences. 1097, 114-145 (2007).
- Boccardi, M., et al. Survey of protocols for the manual segmentation of the hippocampus: preparatory steps towards a joint EADC-ADNI harmonized protocol. Journal of Alzheimer’s Disease. 26, 61-75 (2011).
- Konrad, C., Ukas, T., Nebel, C., Arolt, V., Toga, A. W., Narr, K. L. Defining the human hippocampus in cerebral magnetic resonance images-an overview of current segmentation protocols. Neuroimage. 47 (4), 1185-1195 (2009).
- Hasboun, D., et al. MR determination of hippocampal volume: comparison of three methods. American Journal of Neuroradiology. 17 (6), 1091-1098 (1996).
- Pantel, J., et al. A new method for the in vivo volumetric measurement of the human hippocampus with high neuroanatomical accuracy. Hippocampus. 10, 752-758 (2000).
- Entis, J. J., Doerga, P., Barrett, L. F., Dickerson, B. C. A reliable protocol for the manual segmentation of the human amygdala and its subregions using ultra-high resolution MRI. Neuroimage. 60 (2), 1226-1235 (2012).
- Goncharova, I. I., Dickerson, B. C., Stoub, T. R., deToledo-Morrell, L. MRI of human entorhinal cortex: a reliable protocol for volumetric measurement. Neurobiology of Aging. 22, 737-745 (2001).
- Watson, C., et al. Anatomic basis of amygdaloid and hippocampal volume measurement by magnetic resonance imaging. Neurology. 42 (9), 1743-1750 (1992).
- Duvernoy, H. The human hippocampus: functional anatomy, vascularization, and serial sections with MRI. Third Edition. , (2005).
- Amaral, D. G., Witter, M. P. The three-dimensional organization of the hippocampal formation: a review of anatomical data. Neurociência. 31 (3), 571-591 (1989).
- Insausti, R., et al. MR volumetric analysis of the human entorhinal, perirhinal, and temporopolar cortices. American Journal of Neuroradiology. 19 (4), 659-671 (1998).
- Dolcos, F., LaBar, K. S., Cabeza, R. Interaction between the amygdala and the medial temporal lobe memory system predicts better memory for emotional events. Neuron. 42 (5), 855-863 (2004).
- Yushkevich, P. A., et al. User-guided 3D active contour segmentation of anatomical structures: significantly improved efficiency and reliability. Neuroimage. 31 (3), 1116-1128 (2006).
- Bonilha, L., Kobayashi, E., Cendes, F., Li, M. L. Protocol for volumetric segmentation of medial temporal structures using high-resolution 3-D magnetic resonance imaging. Human Brain Mapping. 22 (2), 145-154 (2004).
- Bronen, R. A., Cheung, G. Relationship of hippocampus and amygdala to coronal MRI landmarks. Magnetic Resonance Imaging. 9 (3), 449-457 (1991).
- Pruessner, J. C., et al. Volumetry of temporopolar, perirhinal, entorhinal and parahippocampal cortex from high-resolution MR images: considering the variability of the collateral sulcus. Cerebral Cortex. 12 (12), 1342-1353 (2002).
- Pruessner, J. C., et al. Volumetry of hippocampus and amygdala with high-resolution MRI and three-dimensional analysis software: minimizing the discrepancies between laboratories. Cerebral Cortex. 10 (4), 433-442 (2000).
- Duvernoy, H. . The human brain: surface, three-dimensional sectional anatomy with MRI, and blood supply. Second Edition. , (1999).
- Amaral, D. G., Lavenex, P., et al. . in The hippocampus book. Hippocampal neuroanatomy. , (2006).
- Blaizot, X., et al. The human parahippocampal region: I. temporal pole cytoarchitectonic and MRI correlation. Cerebral Cortex. 20 (9), 2198-2212 (2010).
- Ding, S. -. L., Van Hoesen, G. W. Borders, extent, and topography of human perirhinal cortex as revealed using multiple modern neuroanatomical and pathological markers. Human Brain Mapping. 31 (9), 1359-1379 (2010).
- Ding, S. -. L., Van Hoesen, G. W., Cassell, M. D., Poremba, A. Parcellation of human temporal polar cortex: a combined analysis of multiple cytoarchitectonic, chemoarchitectonic, and pathological markers. The Journal of Comparative Neurology. 514 (6), 595-623 (2009).
- Frankó, E., Insausti, A. M., Artacho-Pérula, E., Insausti, R., Chavoix, C. Identification of the human medial temporal lobe regions on magnetic resonance images. Human Brain Mapping. 35 (1), 248-256 (2014).
- Lehmann, M., et al. Atrophy patterns in Alzheimer’s disease and semantic dementia: a comparison of FreeSurfer and manual volumetric measurements. Neuroimage. 49 (3), 2264-2274 (2010).
- Winterburn, J. L., et al. A novel in vivo atlas of human hippocampal subfields using high-resolution 3T magnetic resonance imaging. Neuroimage. 74, 254-265 (2013).
- Malykhin, N. V., Bouchard, T. P., Ogilvie, C. J., Coupland, N. J., Seres, P., Camicioli, R. Three-dimensional volumetric analysis and reconstruction of amygdala and hippocampal head, body and tail. Psychiatry research. Neuroimaging. 155 (2), 155-165 (2007).
- Patenaude, B., Smith, S. M., Kennedy, D. N., Jenkinson, M. A Bayesian model of shape and appearance for subcortical brain segmentation. Neuroimage. 56 (3), 907-922 (2011).
- Smith, S. M., et al. Advances in functional and structural MR image analysis and implementation as FSL. Neuroimage. 23, (2004).
- Woolrich, M. W., et al. Bayesian analysis of neuroimaging data in FSL. Neuroimage. 45, (2009).
- Smith, S. M. Fast robust automated brain extraction. Human Brain Mapping. 17 (3), 143-155 (2002).
- Morey, R. A., et al. A comparison of automated segmentation and manual tracing for quantifying hippocampal and amygdala volumes. Neuroimage. 45 (3), 855-866 (2009).
- Baldassano, C., Beck, D. M., Fei-Fei, L. Differential connectivity within the parahippocampal place area. Neuroimage. 75, 228-237 (2013).
- Shrout, P. E., Fleiss, J. L. Intraclass correlations: uses in assessing rater reliability. Psychological Bulletin. 86 (2), 420-428 (1979).
- Bland, J. M., Altman, D. G. A note on the use of the intraclass correlation coefficient in the evaluation of agreement between two methods of measurement. Computers in Biology and Medicine. 20, 337-340 (1990).
- Yushkevich, P. A., et al. A high-resolution computational atlas of the human hippocampus from postmortem magnetic resonance imaging at 9.4 T. Neuroimage. 44 (2), 385-398 (2009).
