Стандартизированный конвейер для изучения морфометрии серого вещества мозжечка человека с использованием структурной магнитно-резонансной томографии

Мозжечок является частью мозга, исторически связанной с^{двигательным} контролем ^1,2,3 и, как полагают, интегрально участвует только в небольшом наборе редких заболеваний, таких как наследственные атаксии 4. Тем не менее, сходящиеся линии исследований анатомического отслеживания у нечеловеческих приматов, а также исследования поражений человека и нейровизуализации предоставляют убедительные доказательства роли мозжечка в широком спектре когнитивных ^5,6,7, аффективных ^8,9,10,11 и других немоторных функций ^7,12 (см.^6).  для ознакомления). Кроме того, аномалии мозжечка все чаще участвуют в широком спектре неврологических и психических расстройств, включая болезнь Паркинсона¹³, болезнь Альцгеймера^14,15, эпилепсию^16,17, шизофрению¹⁸ и расстройство аутистического спектра¹⁹ . Поэтому стало необходимым включить мозжечок в функциональные и структурные модели заболеваний головного мозга человека и нормативной поведенческой изменчивости.

Анатомически мозжечок может быть разделен вдоль его верхней до нижней оси на три доли: переднюю, заднюю и флоккулородулярную. Доли далее подразделяются на 10 долек, обозначаемых римскими цифрами I-X^20,21 (рисунок 1). Мозжечок также может быть сгруппирован в среднюю линию (vermis) и латеральную (полушарие) зоны, которые соответственно получают входные данные от спинного мозга и коры головного мозга. Передняя доля, состоящая из долек I-V, традиционно ассоциируется с двигательными процессами и имеет обратные связи с моторной корой^{головного мозга 22}. Задняя доля, включающая дольки VI-IX, в первую очередь связана с немоторными процессами¹¹ и имеет реципрокные связи с префронтальной корой, задней теменной и верхней височной корой головного мозга ^8,23. Наконец, флоккулонодулярная доля, содержащая дольку X, имеет взаимные связи с вестибулярными ядрами, которые управляют движениями глаз и равновесием тела во время стояния и походки²¹.

Растущее количество недавних работ с использованием функциональной нейровизуализации еще больше улучшило понимание функциональной нейроанатомии мозжечка за пределами его анатомических отделов. Например, методы функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ) в состоянии покоя были использованы для картирования структуры функциональных взаимодействий между мозжечком и мозжечком²⁴. Кроме того, используя подход парцелляции на основе задач, Кинг и его коллеги⁷ продемонстрировали, что мозжечок демонстрирует богатую и сложную структуру функциональной специализации по всей своей широте, о чем свидетельствуют четкие функциональные границы, связанные с различными двигательными, аффективными, социальными и когнитивными задачами. В совокупности эти исследования подчеркивают важность изучения отдельных подъединиц мозжечка для разработки полных биологических характеристик участия мозжечка как в здоровой изменчивости, так и в неврологических заболеваниях, характеризующихся изменениями в структуре и / или функции мозжечка.

Настоящая работа посвящена методам количественной оценки локальных изменений объема мозжечка с использованием структурной МРТ у людей. В целом, существует два фундаментальных подхода к количественной оценке регионального объема мозга с использованием данных МРТ: сегментация на основе признаков и регистрация на основе воксела. В подходах к сегментации на основе признаков используются анатомические ориентиры и стандартизированные атласы для автоматического определения границ между субрегионами. Основные программные пакеты для сегментации включают FreeSurfer²⁵, BrainSuite²⁶ и FSL-FIRST²⁷. Однако эти пакеты обеспечивают только грубую парцелляцию мозжечка (например, маркировку всего серого вещества и всего белого вещества в каждом полушарии), таким образом, упуская из виду отдельные мозжечковые дольки. Эти подходы также склонны к неправильной сегментации, особенно к чрезмерному включению окружающей сосудистой системы.

Были разработаны новые алгоритмы машинного обучения и маркировки нескольких атласов, которые обеспечивают более точную и тонкую парцелляцию мозжечка, включая алгоритм автоматической классификации мозжечковых долек с использованием неявной межграничной эволюции (ACCLAIM ^28,29), инструментарий анализа мозжечка (CATK³⁰), несколько автоматически генерируемых шаблонов (MAGeT³¹), быструю автоматическую сегментацию мозжечка человека и его долек (RASCAL^32). ), сегментация^{графов 33} и сегментация мозжечка (CERES³⁴). В недавней статье, сравнивающей современные полностью автоматизированные подходы к парцелляции мозжечка, было обнаружено, что CERES2 превосходит другие подходы по сравнению с ручной сегментацией мозжечковых долек³⁵ по золотому стандарту. Совсем недавно Хан и его коллеги³⁶ разработали алгоритм глубокого обучения под названием ACAPULCO (Automatic Cerebellum Anatomical Parcellation using U-Net с локально ограниченной оптимизацией), который работает наравне с CERES2, имеет широкую применимость как к здоровым, так и к атрофированным мозжечкам, доступен в формате контейнера Docker и Singularity с открытым исходным кодом для реализации «готовой» реализации и более эффективен по времени, чем другие подходы. ACAPULCO автоматически разделяет мозжечок на 28 анатомических областей.

В отличие от сегментации на основе признаков, подходы к регистрации на основе воксела работают путем точного сопоставления МРТ с шаблонным изображением. Чтобы достичь этого отображения, воксели в исходном изображении должны быть искажены по размеру и форме. Величина этого искажения эффективно обеспечивает измерение объема на каждом вокселе относительно шаблона золотого стандарта. Эта форма объемной оценки известна как «морфометрия на основе вокселя»³⁷. Подходы к регистрации на основе воксела всего мозга, такие как FSL-FLIRT³⁸ / FNIRT³⁹, унифицированная сегментация^{SPM 40} и CAT12⁴¹, обычно используются для морфометрии на основе воксела. Однако эти подходы плохо учитывают мозжечок, что приводит к низкой надежности и валидности в инфратенториальных областях (мозжечок, ствол мозга⁴²). Чтобы учесть эти ограничения, был разработан алгоритм SUIT (Spatially Unbiased Infra-tentorial Template) для оптимизации регистрации мозжечка и повышения точности морфометрии на основе вокселя^42,43.

Сегментация на основе признаков и подходы к регистрации на основе воксела для оценки регионального объема мозжечка имеют фундаментальные сильные и слабые стороны. Подходы сегментации существенно более точны для количественной оценки объема анатомически определенных областей (например, дольков³⁵). Однако границы между различными функциональными модулями мозжечка не соотносятся с его анатомическими фолиями и трещинами (эквивалентными извилинам и бороздам головного мозга⁷). Поскольку подходы, основанные на регистрации, не ограничены анатомическими ориентирами, возможен более мелкозернистый пространственный вывод и высокомерное структурно-функциональное отображение мозжечка⁴⁴. Взятые вместе, подходы сегментации и регистрации дополняют друг друга и могут использоваться для ответа на различные исследовательские вопросы.

Здесь представлен новый стандартизированный конвейер, который объединяет эти существующие, проверенные подходы для обеспечения оптимизированной и автоматизированной парцелляции (ACAPULCO) и регистрации мозжечка (SUIT) на основе вокселя для объемной количественной оценки (рисунок 2). Конвейер основывается на установленных подходах, включающих протоколы контроля качества, используя качественную визуализацию и количественное обнаружение выбросов, а также быстрый метод получения оценки внутричерепного объема (ICV) с использованием Freesurfer. Конвейер полностью автоматизирован, с ручным вмешательством, необходимым только для проверки выходных данных контроля качества, и может быть запущен на операционных системах Mac, Windows и Linux. Трубопровод находится в свободном доступе без ограничений на его использование в некоммерческих целях и может быть доступен с веб-страницы ENIGMA Consortium Imaging Protocols (в разделе «ENIGMA Cerebellum Volumetrics Pipeline») после заполнения краткой регистрационной формы⁴⁵.

Все необходимое программное обеспечение перечислено в таблице материалов, а подробные учебные пособия, включая живую демонстрацию, доступны при загрузке конвейера в дополнение к протоколу, описанному ниже. Наконец, представлены репрезентативные результаты, полученные в результате внедрения конвейера в когорте людей с атаксией Фридрейха (FRDA) и соответствующими возрасту и полу здоровыми контрольными группами, наряду с рекомендациями по статистическому выводному анализу на уровне групп.