Eine standardisierte Pipeline zur Untersuchung der Morphometrie der menschlichen zerebellären grauen Substanz mittels struktureller Magnetresonanztomographie

Das Kleinhirn ist ein Teil des Gehirns, der historisch mit der motorischen Kontrolle ^1,2,3 verbunden ist und von dem angenommen wird, dass er nur an einer kleinen Anzahl seltener Krankheiten^, wie vererbten Ataxien ^4, beteiligt ist. Konvergierende Forschungslinien aus anatomischen Rückverfolgungsstudien an nichtmenschlichen Primaten sowie Studien zu menschlichen Läsionen und Neuroimaging liefern jedoch überzeugende Beweise für eine Rolle des Kleinhirns in einer Vielzahl von kognitiven^5,6,7, affektiven^8,9,10,11 und anderen ^{nichtmotorischen} Funktionen ^7,12 (siehe ⁶  zur Überprüfung). Darüber hinaus sind Anomalien des Kleinhirns zunehmend mit einer breiten Palette von neurologischen und psychiatrischen Erkrankungen verbunden, darunter die Parkinson-Krankheit 13^, die Alzheimer-Krankheit^14,15, die Epilepsie^16,17, die Schizophrenie 18 und die Autismus-Spektrum-Störung ¹⁹ . Daher ist es unerlässlich geworden, das Kleinhirn in funktionelle und strukturelle Modelle menschlicher Hirnerkrankungen und normativer Verhaltensvariabilität zu integrieren.

Anatomisch kann das Kleinhirn entlang seiner oberen bis unteren Achse in drei Lappen unterteilt werden: vordere, hintere und flockungstragende Achsen. Die Lappen sind weiter unterteilt in 10 Läppchen, die durch römische Ziffern I-X^20,21 gekennzeichnet sind (Abbildung 1^). Das Kleinhirn kann auch in Mittellinien- (Vermis) und laterale (Hemisphäre) Zonen gruppiert werden, die jeweils Eingaben vom Rückenmark und der Großhirnrinde erhalten. Der vordere Lappen, bestehend aus Läppchen I-V, wurde traditionell mit motorischen Prozessen in Verbindung gebracht und hat wechselseitige Verbindungen mit zerebralen motorischen Kortexen²². Der hintere Lappen, der die Läppchen VI-IX umfasst, ist in erster Linie mit nichtmotorischen Prozessen¹¹ assoziiert und weist reziproke Verbindungen mit dem präfrontalen Kortex, dem posterioren Parietal und den oberen temporalen Hirnrinde ^8,23 auf. Schließlich hat der flockungslobuläre Lappen, der das Läppchen X umfasst, wechselseitige Verbindungen mit vestibulären Kernen, die die Augenbewegungen und das Körpergleichgewicht während des Standes und des Ganges²¹ steuern.

Eine wachsende Zahl neuerer Arbeiten mit funktioneller Neurobildgebung hat das Verständnis der funktionellen Neuroanatomie des Kleinhirns über seine anatomischen Abteilungen hinaus weiter verfeinert. Zum Beispiel wurden Techniken der funktionellen Magnetresonanztomographie (fMRT) im Ruhezustand verwendet, um das Muster der funktionellen Wechselwirkungen zwischen Kleinhirn und Großhirn²⁴ abzubilden. Darüber hinaus zeigten King und Kollegen⁷ unter Verwendung eines aufgabenbasierten Paketierungsansatzes, dass das Kleinhirn ein reiches und komplexes Muster funktioneller Spezialisierung über seine gesamte Breite zeigt, was durch ausgeprägte funktionelle Grenzen belegt wird, die mit einer Vielzahl von motorischen, affektiven, sozialen und kognitiven Aufgaben verbunden sind. Insgesamt unterstreichen diese Studien, wie wichtig es ist, einzelne Kleinhirnuntereinheiten zu untersuchen, um vollständige biologische Charakterisierungen der Kleinhirnbeteiligung sowohl bei gesunder Variabilität als auch bei neurologischen Erkrankungen zu entwickeln, die durch Veränderungen der Kleinhirnstruktur und / oder -funktion gekennzeichnet sind.

Die vorliegende Arbeit konzentriert sich auf Methoden zur Quantifizierung lokaler Veränderungen des Kleinhirnvolumens mittels struktureller MRT beim Menschen. Im Allgemeinen gibt es zwei grundlegende Ansätze zur Quantifizierung des regionalen Gehirnvolumens mithilfe von MRT-Daten: die merkmalsbasierte Segmentierung und die voxelbasierte Registrierung. Merkmalsbasierte Segmentierungsansätze verwenden anatomische Landmarken und standardisierte Atlanten, um Grenzen zwischen Teilbereichen automatisch zu identifizieren. Mainstream-Softwarepakete für die Segmentierung sind FreeSurfer²⁵, BrainSuite 26 und FSL-FIRST²⁷. Diese Verpackungen enthalten jedoch nur grobe Parzellierungen des Kleinhirns (z. B. Beschriftung der gesamten grauen Substanz und der ganzen weißen Substanz in jeder Hemisphäre), wodurch die einzelnen Kleinhirnläppchen übersehen werden. Diese Ansätze sind auch anfällig für Fehlsegmentierungen, insbesondere für die Überinklusion des umgebenden Gefäßsystems.

Es wurden neue Algorithmen für maschinelles Lernen und Multi-Atlas-Etikettierung entwickelt, die eine genauere und feinkörnigere Parzellierung des Kleinhirns ermöglichen, einschließlich des Algorithmus für die automatische Klassifizierung von Kleinhirnläppchen unter Verwendung der impliziten mehrgrenzenigen Evolution (ACCLAIM^28,29), des Cerebellar Analysis Toolkit (CATK 30), mehrerer automatisch generierter Vorlagen (MAGeT 31), der schnellen automatischen Segmentierung des menschlichen Kleinhirns und seiner Läppchen (RASCAL ³² ), graph-cut segmentation³³ und CEREbellum Segmentation (CERES³⁴). In einem kürzlich erschienenen Artikel, in dem modernste vollautomatische Kleinhirnpaketierungsansätze verglichen wurden, wurde festgestellt, dass CERES2 andere Ansätze im Vergleich zur manuellen Goldstandardsegmentierung der Kleinhirnläppchen übertrifft³⁵. In jüngerer Zeit entwickelten Han und seine Kollegen³⁶ einen Deep-Learning-Algorithmus namens ACAPULCO (Automatic Cerebellum Anatomical Parcellation using U-Net with locally constrained optimization), der CERES2 ebenbürtig ist, eine breite Anwendbarkeit sowohl auf gesunde als auch auf atrophierte Kleinhirne hat, im Open-Source-Docker- und Singularity-Containerformat für die Implementierung “von der Stange” verfügbar ist und zeiteffizienter ist als andere Ansätze. ACAPULCO teilt das Kleinhirn automatisch in 28 anatomische Regionen ein.

Im Gegensatz zur featurebasierten Segmentierung funktionieren voxelbasierte Registrierungsansätze, indem eine MRT präzise auf ein Vorlagenbild abgebildet wird. Um dieses Mapping zu erreichen, müssen die Voxel im Originalbild in Größe und Form verzerrt sein. Das Ausmaß dieser Verzerrung liefert effektiv ein Maß für das Volumen an jedem Voxel relativ zur Goldstandard-Vorlage. Diese Form der volumetrischen Bewertung wird als “voxelbasierte Morphometrie” ^{bezeichnet37.} Ganzhirn-Voxel-basierte Registrierungsansätze wie FSL-FLIRT³⁸/FNIRT³⁹, SPM Unified Segmentation⁴⁰ und CAT12⁴¹ werden häufig für die Voxel-basierte Morphometrie verwendet. Diese Ansätze erklären das Kleinhirn jedoch nicht gut, was zu einer schlechten Reliabilität und Validität in infratentorialen Regionen (Kleinhirn, Hirnstamm⁴²) führt. Um diesen Einschränkungen Rechnung zu tragen, wurde der SUIT-Algorithmus (Spatially Unbiased Infra-tentorial Template) entwickelt, um die Kleinhirnregistrierung zu optimieren und die Genauigkeit der voxelbasierten Morphometrie^{zu verbessern 42,43}.

Merkmalsbasierte Segmentierung und voxelbasierte Registrierungsansätze zur Schätzung des regionalen Kleinhirnvolumens haben grundlegende Stärken und Schwächen. Segmentierungsansätze sind wesentlich genauer für die Quantifizierung des Volumens von anatomisch definierten Bereichen (z. B. Läppchen³⁵). Grenzen zwischen verschiedenen funktionellen Modulen des Kleinhirns lassen sich jedoch nicht auf seine anatomische Folia und Fissuren (äquivalent zu Gyri und Sulci des Großhirns⁷) abbilden. Da registrierungsbasierte Ansätze nicht durch anatomische Landmarken eingeschränkt sind, ist eine feinkörnigere räumliche Inferenz und eine hochdimensionale Struktur-Funktions-Abbildung des Kleinhirns möglich⁴⁴. Zusammengenommen ergänzen sich Segmentierungs- und Registrierungsansätze und können zur Beantwortung unterschiedlicher Forschungsfragen eingesetzt werden.

Hier wird eine neue standardisierte Pipeline vorgestellt, die diese bestehenden, validierten Ansätze integriert, um eine optimierte und automatisierte Paketierung (ACAPULCO) und voxelbasierte Registrierung des Kleinhirns (SUIT) für die volumetrische Quantifizierung zu ermöglichen (Abbildung 2). Die Pipeline baut auf den etablierten Ansätzen auf, um Qualitätskontrollprotokolle unter Verwendung qualitativer Visualisierung und quantitativer Ausreißererkennung sowie eine schnelle Methode zur Schätzung des intrakraniellen Volumens (ICV) mit Freesurfer zu umfassen. Die Pipeline ist voll automatisiert, wobei manuelle Eingriffe nur für die Überprüfung der Qualitätskontrollausgaben erforderlich sind, und kann auf Mac-, Windows- und Linux-Betriebssystemen ausgeführt werden. Die Pipeline ist ohne Einschränkungen ihrer Verwendung für nichtkommerzielle Zwecke frei verfügbar und kann über die Webseite ENIGMA Consortium Imaging Protocols (unter “ENIGMA Cerebellum Volumetrics Pipeline”) nach Ausfüllen eines kurzen Registrierungsformulars⁴⁵ abgerufen werden.

Die gesamte erforderliche Software ist in der Materialtabelle aufgeführt, und detaillierte Lernprogramme, einschließlich einer Live-Demonstration, stehen beim Herunterladen der Pipeline zusätzlich zu dem unten beschriebenen Protokoll zur Verfügung. Schließlich werden repräsentative Ergebnisse aus der Implementierung der Pipeline in einer Kohorte von Menschen mit Friedreich-Ataxie (FRDA) und alters- und geschlechtsangepassten gesunden Kontrollen sowie Empfehlungen für statistische Inferenzanalysen auf Gruppenebene bereitgestellt.