Summary

التجزئة اليدوية للضفيرة المشيمية البشرية باستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي للدماغ

Published: December 15, 2023
doi:

Summary

على الرغم من الدور الحاسم للضفيرة المشيمية في الدماغ ، فإن دراسات التصوير العصبي لهذا الهيكل نادرة بسبب عدم وجود أدوات تجزئة آلية موثوقة. يهدف البروتوكول الحالي إلى ضمان التقسيم اليدوي القياسي الذهبي للضفيرة المشيمية التي يمكن أن تفيد دراسات التصوير العصبي المستقبلية.

Abstract

الضفيرة المشيمية متورطة في النمو العصبي ومجموعة من اضطرابات الدماغ. تظهر الأدلة أن الضفيرة المشيمية ضرورية لنضج الدماغ ، والتنظيم المناعي / الالتهابي ، والأداء السلوكي / المعرفي. ومع ذلك ، فإن أدوات تجزئة التصوير العصبي الآلي الحالية ضعيفة في تقسيم الضفيرة المشيمية البطينية الجانبية بدقة وموثوقية. علاوة على ذلك ، لا توجد أداة موجودة تقسم الضفيرة المشيمية الموجودة في البطينين الثالث والرابع من الدماغ. وبالتالي ، هناك حاجة إلى بروتوكول يحدد كيفية تقسيم الضفيرة المشيمية في البطين الجانبي والثالث والرابع لزيادة موثوقية وتكرار الدراسات التي تفحص الضفيرة المشيمية في اضطرابات النمو العصبي والدماغ. يوفر هذا البروتوكول خطوات مفصلة لإنشاء ملفات مصنفة بشكل منفصل في 3D Slicer للضفيرة المشيمية بناء على صور DICOM أو NIFTI. سيتم تقسيم الضفيرة المشيمية يدويا باستخدام المستويات المحورية والسهمية والإكليلية لصور T1w مع التأكد من استبعاد voxels من هياكل المادة الرمادية أو البيضاء المتاخمة للبطينين. سيتم تعديل النوافذ للمساعدة في توطين الضفيرة المشيمية وحدودها التشريحية. سيتم عرض طرق تقييم الدقة والموثوقية كجزء من هذا البروتوكول. يمكن استخدام التجزئة القياسية الذهبية للضفيرة المشيمية باستخدام الترسيمات اليدوية لتطوير أدوات تجزئة آلية أفضل وأكثر موثوقية يمكن مشاركتها علنا لتوضيح التغييرات في الضفيرة المشيمية عبر العمر وداخل اضطرابات الدماغ المختلفة.

Introduction

وظيفة الضفيرة المشيمية
الضفيرة المشيمية هي بنية عالية الأوعية الدموية في الدماغ تتكون من الشعيرات الدموية المحصورة وطبقة أحادية من الخلايا الظهارية الضفيرة المشيمية1. تبرز الضفيرة المشيمية في البطينات الدماغية الجانبية والثالثة والرابعة وتنتج السائل النخاعي (CSF) ، والذي يلعب دورا مهما في الأنماط العصبية2 وفسيولوجيا الدماغ 3,4. تفرز الضفيرة المشيمية مواد وعائية عصبية ، وتشمل مستودعا يشبه الخلايا الجذعية ، وتعمل كحاجز مادي لإعاقة دخول المستقلبات السامة ، وحاجز إنزيمي لإزالة الأجزاء التي تتحايل على الحاجز المادي ، وحاجز مناعي للحماية من الغزاة الأجانب5. تعدل الضفيرة المشيمية تكوين الخلايا العصبية6 ، واللدونة المشبكية7 ، والالتهاب8 ، وإيقاع الساعة البيولوجية 9,10 ، ومحور الدماغ المعوي11 ، والإدراك12. علاوة على ذلك ، يمكن أن تؤدي السيتوكينات المحيطية والإجهاد والعدوى (بما في ذلك SARS-CoV-2) إلى تعطيل حاجز الدم CSF13،14،15،16. وبالتالي ، فإن نظام الضفيرة المشيمية – CSF هو جزء لا يتجزأ من النمو العصبي ، ونضج الدائرة العصبية ، وتوازن الدماغ ، والإصلاح17. نظرا لأن التغيرات المناعية والالتهابية والأيضية والأنزيمية تؤثر على الدماغ ، يستخدم الباحثون أدوات التصوير العصبي لتقييم دور الضفيرة المشيمية عبر العمر وفي اضطرابات الدماغ18،19،20. ومع ذلك ، توجد قيود في الأدوات الآلية شائعة الاستخدام لتجزئة الضفيرة المشيمية ، مثل FreeSurfer ، مما يؤدي إلى تجزئة الضفيرة المشيمية بشكل سيئ. وبالتالي ، هناك حاجة ماسة للتجزئة اليدوية للحقيقة الأرضية للضفيرة المشيمية التي يمكن استخدامها لتطوير أداة آلية دقيقة لتجزئة الضفيرة المشيمية.

الضفيرة المشيمية في النمو العصبي واضطرابات الدماغ
لطالما تم إهمال دور الضفيرة المشيمية في اضطرابات الدماغ ، ويرجع ذلك أساسا إلى أنها كانت تعتبر لاعبا داعما يتمثل دوره في تخفيف الدماغ والحفاظ على توازن الملح المناسب 2,21. ومع ذلك ، فقد اكتسبت الضفيرة المشيمية الانتباه كهيكل مرتبط باضطرابات الدماغ مثل متلازمات الألم22 ، SARS-CoV-216،23،24 ، النمو العصبي2 ، واضطرابات الدماغ19 ، مما يشير إلى تأثير عبر التشخيص في تطور الاضطرابات السلوكية. في اضطرابات النمو العصبي ، ارتبطت أكياس الضفيرة المشيمية بزيادة خطر تأخر النمو أو اضطراب نقص الانتباه / فرط النشاط (ADHD) أو اضطراب طيف التوحد (ASD)25,26. بالإضافة إلى ذلك ، تم العثور على زيادة حجم الضفيرة المشيمية البطين الجانبي في المرضى الذين يعانون من ASD27. في اضطرابات الدماغ ،تم وصف تشوهات الضفيرة المشيمية منذ عام 1921 في الاضطرابات الذهانية28,29. حددت الدراسات السابقة تضخم الضفيرة المشيمية باستخدام تجزئة FreeSurfer في عينة كبيرة من المرضى الذين يعانون من اضطرابات ذهانية مقارنة بكل من أقاربهم من الدرجة الأولى والضوابط19. تم تكرار هذه النتائج باستخدام حجم الضفيرة المشيمية المجزأة يدويا في عينة كبيرة من الخطورة السريرية عالية لسكان الذهان ووجدت أن هؤلاء المرضى لديهم حجم ضفيرة مشيمية أكبر مقارنة بالضوابط الصحية30. هناك عدد متزايد من الدراسات التي توضح تضخم الضفيرة المشيمية في متلازمة الألم الإقليمية المعقدة22 ، والسكتة الدماغية31 ، والتصلب المتعدد20،32 ، ومرض الزهايمر33،34 ، والاكتئاب35 ، مع بعض إظهار وجود صلة بين النشاط المناعي / الالتهابي المحيطي والدماغي. هذه الدراسات العصبية واعدة. ومع ذلك ، فإن تجزئة الضفيرة المشيمية البطينية الجانبية الضعيفة بواسطة FreeSurfer21 تحد من مصداقية تقدير حجم الضفيرة المشيمية الآلي. نتيجة لذلك ، بدأت الدراسات في التصلب المتعدد20,32 ، والاكتئاب35 ، ومرض الزهايمر34 ، والذهان المبكر36 في تقسيم الضفيرة المشيمية البطينية الجانبية يدويا ، ولكن لا توجد إرشادات حالية لكيفية القيام بذلك ، ولا إرشاداتهم حول تقسيم الضفيرة المشيمية البطين الثالث والرابع.

أدوات التجزئة الشائعة تستبعد الضفيرة المشيمية
خطوط أنابيب تجزئة الدماغ مثل FreeSurfer37،38،39 ، مكتبة برامج FMRIB (FSL) 40 ، SLANT41 ، و FastSurfer (التي طورها المؤلف المشارك مارتن رويتر)42،43 ، تقسم بدقة وموثوقية الهياكل القشرية وتحت القشرية التي تستخدم نماذج الأطلس (FSL) والأطلس والسطح (FreeSurfer) ونماذج تجزئة التعلم العميق (SLANT و FastSurfer). تشمل نقاط الضعف في بعض هذه الأساليب سرعة المعالجة ، والتعميم المحدود على الماسحات الضوئية المختلفة ، وشدة المجال وأحجام الفوكسل37،44 ، والمحاذاة القسرية لخريطة التسمية في مساحة أطلس قياسية. ومع ذلك ، فإن القدرة على تقسيم الضفيرة المشيمية والتوافق مع التصوير بالرنين المغناطيسي عالي الدقة يتم معالجتها فقط بواسطة FreeSurfer و FastSurfer. يتم تدريب الشبكات العصبية وراء FastSurfer على ملصقات الضفيرة المشيمية FreeSurfer ، لذا فهي ترث قيود الموثوقية والتغطية التي تمت مناقشتها سابقا من FreeSurfer ، مع تجاهل البطينين الثالث والرابع21. توجد أيضا قيود حالية للتصوير بالرنين المغناطيسي عالي الدقة ، ولكن يمكن استخدام دفق FreeSurfer عالي الدقة45 و FastSurferVINN43 للتعامل مع هذه المشكلة.

أدوات تجزئة الضفيرة المشيمية الحالية
لا يوجد سوى أداة تجزئة واحدة متاحة مجانا للضفيرة المشيمية ، لكن دقة التجزئة محدودة. يمكن أن يتأثر تجزئة الضفيرة المشيمية الدقيقة بمجموعة متنوعة من العوامل ، بما في ذلك (1) التباين في موقع الضفيرة المشيمية (غير ثابت مكانيا) بسبب موقعها داخل البطينين ، (2) الاختلافات في شدة الفوكسل ، التباين ، الدقة (عدم التجانس داخل الهيكل) بسبب عدم التجانس الخلوي ، وظيفة الضفيرة المشيمية الديناميكية ، التغيرات المرضية ، أو تأثيرات الحجم الجزئي ، (3) اختلافات حجم البطين المرتبطة بالعمر أو الأمراض التي تؤثر على حجم الضفيرة المشيمية ، و (4) القرب من الهياكل تحت القشرية المجاورة (الحصين ، اللوزة ، المذنبة ، والمخيخ) ، والتي يصعب أيضا تقسيمها. بالنظر إلى هذه التحديات ، غالبا ما تكون تجزئة FreeSurfer أقل من أو تبالغ في تقدير الضفيرة المشيمية أو تخطئ في تسميتها أو تتجاهلها.

تناولت ثلاثة منشورات حديثة فجوة تجزئة الضفيرة المشيمية الموثوقة باستخدام نموذج خليط غاوسي (GMM) 46 ، و Axial-MLP47 ، ونهج التعلم العميق القائم على U-Net48. تم تدريب كل نموذج وتقييمه باستخدام مجموعات بيانات خاصة مصنفة يدويا لما لا يزيد عن 150 شخصا مع تنوع محدود من الماسحات الضوئية والمواقع والتركيبة السكانية والاضطرابات. في حين أن هذه المنشورات46،48،49 حققت تحسينات كبيرة على تجزئة الضفيرة المشيمية في FreeSurfer – في بعض الأحيان تضاعف تقاطع التنبؤ والحقيقة الأرضية ، لم يتم التحقق من صحة أي من الطريقتين (1) في التصوير بالرنين المغناطيسي عالي الدقة ، (2) خصصت تحليلات التعميم والموثوقية ، (3) تتميز بتدريب وتمثيلي كبير ومجموعات بيانات الاختبار ، (4) تتناول أو تحلل على وجه التحديد تحديات تجزئة الضفيرة المشيمية مثل تأثيرات الحجم الجزئي ، أو (5) متاحة للجمهور كأداة جاهزة للاستخدام. وبالتالي ، فإن “المعيار الذهبي” الحالي لتجزئة الضفيرة المشيمية هو التتبع اليدوي ، على سبيل المثال ، باستخدام 3D Slicer50 أو ITK-SNAP51 ، والذي لم يتم وصفه من قبل وكان تحديا كبيرا للباحثين الراغبين في فحص دور الضفيرة المشيمية في دراساتهم. تم اختيار 3D Slicer للتجزئة اليدوية نظرا لإلمام المؤلف بالبرنامج ولأنه يوفر للمستخدم أدوات متنوعة تعتمد على طرق مختلفة يمكن دمجها للحصول على النتيجة المرجوة. يمكن استخدام أدوات أخرى ، مثل ITK-SNAP ، والتي يتم توجيهها بشكل أساسي إلى تجزئة الصورة ، وبمجرد إتقان الأداة ، يمكن للمستخدم الحصول على نتائج جيدة. بالإضافة إلى ذلك ، أجرى المؤلفون دراسة حالة وشواهد توضح الدقة العالية والموثوقية لتقنية التجزئة اليدوية الخاصة بهم باستخدام 3D Slicer30 ، ويتم وصف هذه المنهجية المحددة هنا.

Protocol

تمت الموافقة على البروتوكول الحالي من قبل مجلس المراجعة المؤسسية في مركز بيث إسرائيل ديكونيس الطبي. تم استخدام موضوع سليم مع فحص التصوير بالرنين المغناطيسي للدماغ الذي كان خاليا من القطع الأثرية أو الحركة في عرض البروتوكول هذا ، وتم الحصول على موافقة خطية مستنيرة. تم استخدام ماسح ضوئي لل?…

Representative Results

خضعت الطريقة المقترحة لتحسين تكراري للضفيرة المشيمية البطينية الجانبية ، بما في ذلك اختبارات مكثفة على مجموعة من 169 ضابطا صحيا و 340 مريضا يعانون من مخاطر عالية سريريا للذهان30. باستخدام التقنية الموضحة أعلاه ، حصل المؤلفون على دقة وموثوقية عالية داخل المقيم مع DC = 0.89 ، و avgHD = 3.27 …

Discussion

الخطوات الحاسمة للبروتوكول
وهناك ثلاث خطوات حاسمة تتطلب اهتماما خاصا عند تنفيذ هذا البروتوكول. أولا ، يعد التحقق من جودة صور التصوير بالرنين المغناطيسي وتباينها أمرا أساسيا لضمان التجزئة الدقيقة. إذا كانت جودة الصورة رديئة للغاية ، أو كان التباين منخفضا جدا أو مرتفعا جدا ، فقد…

Declarações

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

تم دعم هذا العمل من قبل جائزة المعهد الوطني للصحة العقلية R01 MH131586 (إلى P.L و M.R) ، R01 MH078113 (إلى M.K) ، ومنحة مؤسسة Sydney R Baer Jr (إلى P.L).

Materials

3D Slicer 3D Slicer https://www.slicer.org/ 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.
FreeSurfer FreeSurfer https://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/ An open source neuroimaging toolkit for processing, analyzing, and visualizing human brain MR images
ITK-SNAP ITK-SNAP http://www.itksnap.org/pmwiki/pmwiki.php A free, open-source, multi-platform software application used to segment structures in 3D and 4D biomedical images. 
Monai Package Monai Consortium https://docs.monai.io/en/stable/metrics.html Use for Dice Coefficient and DeepMind average Surface Distance. 
MRI scanner GE Discovery MR750 
Psych Package R-Project https://cran.r-project.org/web/packages/psych/index.html A general purpose toolbox developed originally for personality, psychometric theory and experimental psychology.
R Software R-Project https://www.r-project.org/ R is a free software environment for statistical computing and graphics. 
RStudio Posit https://posit.co/ An RStudio integrated development environment (IDE) is a set of tools built to help you be more productive with R and Python. 
Windows or Apple OS Desktop or Laptop Any company n/a Needed for running the software used in this protocol. 

Referências

  1. Lun, M. P., Monuki, E. S., Lehtinen, M. K. Development and functions of the choroid plexus-cerebrospinal fluid system. Nature Reviews Neuroscience. 16 (8), 445-457 (2015).
  2. Dani, N., Herbst, R. H., McCabe, C. A cellular and spatial map of the choroid plexus across brain ventricles and ages. Cell. 184 (11), 3056-3074 (2021).
  3. Kaiser, K., Bryj, a. V. Choroid plexus: the orchestrator of long-range signalling within the CNS. IJMS. 21 (13), 4760 (2020).
  4. Damkier, H. H., Brown, P. D., Praetorius, J. Cerebrospinal fluid secretion by the choroid plexus. Physiological Reviews. 93, 46 (2013).
  5. Liddelow, S. A. Development of the choroid plexus and blood-CSF barrier. Frontiers in Neuroscience. 9, 00032 (2015).
  6. Gato, A., Alonso, M. I., Lamus, F., Miyan, J. Neurogenesis: A process ontogenically linked to brain cavities and their content, CSF. Seminars in Cell & Developmental Biology. 102, 21-27 (2020).
  7. Spatazza, J., Lee, H. H. C., Di Nardo, A. A. Choroid-plexus-derived Otx2 homeoprotein constrains adult cortical plasticity. Cell Reports. 3 (6), 1815-1823 (2013).
  8. Kim, S., Hwang, Y., Lee, D., Webster, M. J. Transcriptome sequencing of the choroid plexus in schizophrenia. Translational Psychiatry. 6 (11), e964-964 (2016).
  9. Myung, J., Schmal, C., Hong, S. The choroid plexus is an important circadian clock component. Nature Communications. 9 (1), 1062 (2018).
  10. Quintela, T., Furtado, A., Duarte, A. C., Gonçalves, I., Myung, J., Santos, C. R. A. The role of circadian rhythm in choroid plexus functions. Progress in Neurobiology. 205, 102129 (2021).
  11. Gorlé, N., Blaecher, C., Bauwens, E., et al. The choroid plexus epithelium as a novel player in the stomach-brain axis during Helicobacter infection. Brain, Behavior, and Immunity. 69, 35-47 (2018).
  12. Zappaterra, M. W., Lehtinen, M. K. The cerebrospinal fluid: regulator of neurogenesis, behavior, and beyond. Cellular and Molecular Life Sciences. 69 (17), 2863-2878 (2012).
  13. Cardia, E., Molina, D., Abbate, F. Morphological modifications of the choroid plexus in a rodent model of acute ventriculitis induced by gram-negative liquoral sepsis: Possible implications in the pathophysiology of hypersecretory hydrocephalus. Child’s Nervous System. 11 (9), 511-516 (1995).
  14. Coisne, C., Engelhardt, B. Tight junctions in brain barriers during central nervous system inflammation. Antioxidants & Redox Signaling. 15 (5), 1285-1303 (2011).
  15. Szmydynger-Chodobska, J., Strazielle, N., Gandy, J. R. Posttraumatic Invasion of monocytes across the blood-cerebrospinal fluid barrier. Journal of Cerebral Blood Flow & Metabolism. 32 (1), 93-104 (2012).
  16. Pellegrini, L., Albecka, A., Mallery, D. L. SARS-CoV-2 infects the brain choroid plexus and disrupts the blood-csf barrier in human brain organoids. Cell Stem Cell. 27 (6), 951-961 (2020).
  17. Bitanihirwe, B., Lizano, P., Woo, T. Deconstructing the functional neuroanatomy of the choroid plexus: an ontogenetic perspective for studying neurodevelopmental and neuropsychiatric disorders. Review at Molecular Psychiatry. , (2022).
  18. Ramaekers, V., Sequeira, J. M., Quadros, E. V. Clinical recognition and aspects of the cerebral folate deficiency syndromes. Clinical Chemistry and Laboratory Medicine. 51 (3), 0543 (2012).
  19. Lizano, P., Lutz, O., Ling, G. Association of choroid plexus enlargement with cognitive, inflammatory, and structural phenotypes across the psychosis spectrum. AJP. 176 (7), 564-572 (2019).
  20. Kim, H., Lim, Y. M., Kim, G. Choroid plexus changes on magnetic resonance imaging in multiple sclerosis and neuromyelitis optica spectrum disorder. Journal of the Neurological Sciences. 415, 116904 (2020).
  21. Bannai, D., Lutz, O., Lizano, P. Neuroimaging considerations when investigating choroid plexus morphology in idiopathic psychosis. Schizophrenia Research. 224, 19-21 (2020).
  22. Zhou, G., Hotta, J., Lehtinen, M. K., Forss, N., Hari, R. Enlargement of choroid plexus in complex regional pain syndrome. Scientific Reports. 5 (1), 14329 (2015).
  23. Jacob, F., Pather, S. R., Huang, W. K. Human pluripotent stem cell-derived neural cells and brain organoids reveal SARS-CoV-2 neurotropism predominates in choroid plexus epithelium. Cell Stem Cell. 27 (6), 937-950 (2020).
  24. Yang, A. C., Kern, F., Losada, P. M. Dysregulation of brain and choroid plexus cell types in severe COVID-19. Nature. 595 (7868), 565-571 (2021).
  25. Lin, Y. J., Chiu, N. C., Chen, H. J., Huang, J. Y., Ho, C. S. Cranial ultrasonographic screening findings among healthy neonates and their association with neurodevelopmental outcomes. Pediatrics & Neonatology. 62 (2), 158-164 (2021).
  26. Chang, H., Tsai, C. M., Hou, C. Y., Tseng, S. H., Lee, J. C., Tsai, M. L. Multiple subependymal pseudocysts in neonates play a role in later attention deficit hyperactivity and autistic spectrum disorder. Journal of the Formosan Medical Association. 118 (3), 692-699 (2019).
  27. Levman, J., Vasung, L., MacDonald, P. Regional volumetric abnormalities in pediatric autism revealed by structural magnetic resonance imaging. International Journal of Developmental Neuroscience. 71 (1), 34-45 (2018).
  28. Taft, A. E. A note on the pathology of the choroid plexus in general paralysis. Archives of Neurology & Psychiatry. 7 (2), 177 (1922).
  29. D, S. R. The choroid plexus in organic diseases of the brain and of schizophreina. The Journal of Nervous and Mental Disease. 56, 21-26 (1921).
  30. Bannai, D., Reuter, M., Hegde, R. Linking choroid plexus enlargement with plasma analyte and structural phenotypes in clinical high risk for psychosis: a multisite neuroimaging study. BioRxiv. , (2022).
  31. Egorova, N., Gottlieb, E., Khlif, M. S., Spratt, N. J., Brodtmann, A. Choroid plexus volume after stroke. International Journal of Stroke. 14 (9), 923-930 (2019).
  32. Ricigliano, V. A., Morena, E., Colombi, A. Choroid plexus enlargement in inflammatory multiple sclerosis: 3.0-T MRI and translocator protein PET evaluation. Radiology. 301 (1), 166-177 (2021).
  33. Tadayon, E., Pascual-Leone, A., Press, D., Santarnecchi, E. Choroid plexus volume is associated with levels of CSF proteins: relevance for Alzheimer’s and Parkinson’s disease. Neurobiology of Aging. 89, 108-117 (2020).
  34. Choi, J. D., Moon, Y., Kim, H. J., Yim, Y., Lee, S., Moon, W. J. Choroid plexus volume and permeability at brain MRI within the Alzheimer Disease clinical spectrum. Radiology. 304 (3), 635-645 (2022).
  35. Althubaity, N., Schubert, J., Martins, D. Choroid plexus enlargement is associated with neuroinflammation and reduction of blood-brain barrier permeability in depression. NeuroImage: Clinical. 33, 102926 (2022).
  36. Senay, O., et al. Choroid plexus volume in individuals with early course and chronic psychosis – a magnetic resonance imaging study. Schizophrenia Bulletin. , (2022).
  37. Fischi, B. FreeSurfer. NeuroImage. 62 (2), 774-781 (2012).
  38. Fischl, B., et al. Cortical folding patterns and predicting cytoarchitecture. Cerebral Cortex. 18 (8), 1973-1980 (2008).
  39. Fischl, B., vander Kouwe, A., Destrieux, C. Automatically parcellating the human cerebral cortex. Cerebral Cortex. 14 (1), 11-22 (2004).
  40. 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).
  41. Huo, Y., Xu, Z., Xiong, Y. 3D whole brain segmentation using spatially localized atlas network tiles. NeuroImage. 194, 105-119 (2019).
  42. Henschel, L., Conjeti, S., Estrada, S., Diers, K., Fischl, B., Reuter, M. FastSurfer – A fast and accurate deep learning based neuroimaging pipeline. NeuroImage. 219, 117012 (2020).
  43. Henschel, L., Kügler, D., Reuter, M. FastSurferVINN: Building resolution-independence into deep learning segmentation methods-A solution for HighRes brain MRI. NeuroImage. 251, 118933 (2022).
  44. Jovicich, J., Czanner, S., Han, X. MRI-derived measurements of human subcortical, ventricular and intracranial brain volumes: Reliability effects of scan sessions, acquisition sequences, data analyses, scanner upgrade, scanner vendors and field strengths. NeuroImage. 46 (1), 177-192 (2009).
  45. Zaretskaya, N., Fischl, B., Reuter, M., Renvall, V., Polimeni, J. R. Advantages of cortical surface reconstruction using submillimeter 7 T MEMPRAGE. NeuroImage. 165, 11-26 (2018).
  46. Tadayon, E., Moret, B., Sprugnoli, G., Monti, L., Pascual-Leone, A., Santarnecchi, E. Improving choroid plexus segmentation in the healthy and diseased brain: Relevance for Tau-PET imaging in dementia. Journal of Alzheimer’s Disease. 74 (4), 1057-1068 (2020).
  47. Schmidt-Mengin, M., Ricigliano, V. A. G., Bodini, B., Išgum, I., Colliot, O. Axial multi-layer perceptron architecture for automatic segmentation of choroid plexus in multiple sclerosis. Medical Imaging 2022: Image Processing. SPIE. , (2022).
  48. Zhao, L., Feng, X., Meyer, C. H., Alsop, D. C. Choroid plexus segmentation using optimized 3D U-Net. 2020 IEEE 17th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI). IEEE. , 381-384 (2020).
  49. Schmidt-Mengin, M., et al. Axial multi-layer perceptron architecture for automatic segmentation of choroid plexus in multiple sclerosis. arXiv. , (2021).
  50. Egger, J., Kapur, T., Nimsky, C., Kikinis, R., Muñoz-Barrutia, A. Pituitary adenoma volumetry with 3D Slicer. PLoS ONE. 7 (12), 51788 (2012).
  51. Yushkevich, P. A., Piven, J., Hazlett, H. C., et al. User-guided 3D active contour segmentation of anatomical structures: Significantly improved efficiency and reliability. NeuroImage. 31 (3), 1116-1128 (2006).
  52. Dice, L. R. Measures of the amount of ecologic association between species. Ecology. 26 (3), 297-302 (1945).
  53. Aydin, O. U., Taha, A. A., Hilbert, A. On the usage of average Hausdorff distance for segmentation performance assessment: hidden error when used for ranking. European Radiology Experimental. 5 (1), (2021).
  54. Shrout, P. E., Fleiss, J. L. Intraclass correlations: Uses in assessing rater reliability. Psychological Bulletin. 86 (2), 420-428 (1979).
  55. Pawlik, D., Leuzy, A., Strandberg, O., Smith, R. Compensating for choroid plexus based off-target signal in the hippocampus using 18F-flortaucipir PET. NeuroImage. 221, 117193 (2020).
  56. Yazdan-Panah, A., Schmidt-Mengin, M., Ricigliano, V. A. G., Soulier, T., Stankoff, B., Colliot, O. Automatic segmentation of the choroid plexuses: Method and validation in controls and patients with multiple sclerosis. NeuroImage: Clinical. 38, 103368 (2023).
check_url/pt/65341?article_type=t

Play Video

Citar este artigo
Bannai, D., Cao, Y., Keshavan, M., Reuter, M., Lizano, P. Manual Segmentation of the Human Choroid Plexus Using Brain MRI. J. Vis. Exp. (202), e65341, doi:10.3791/65341 (2023).

View Video