מידול צורה תלת מימדי וניתוח מבני המוח
Summary
אנו מציגים פרוטוקול חצי אוטומטי עבור ניתוח צורה על מבני המוח, כולל פילוח תמונה באמצעות תוכנה פתוחה, ועוד ניתוח צורה מבחינת הקבוצה באמצעות חבילת דוגמנות אוטומטית. כאן, אנו מדגימים כל שלב של הפרוטוקול ניתוח צורה 3D עם פילוח היפוקמאל מתמונות MR המוח.
Abstract
ניתוח צורה סטטיסטית של מבני מוח שימש לחקירת הקשר בין השינויים המבבניים שלהם לבין התהליכים הפתולוגיים. פיתחנו חבילת תוכנה למידול צורה מדויקת ואיתנה וניתוח מבחינת הקבוצה. כאן, אנו מציגים צינור עבור ניתוח הצורה, ממידול צורה בודדת תלת-ממדית ועד ניתוח צורה כמותי. אנו מתארים גם את השלבים טרום עיבוד ופילוח באמצעות חבילות תוכנה פתוחה. מדריך זה מעשי יסייע לחוקרים לחסוך זמן ומאמץ בניתוח צורה 3D על מבנים המוח.
Introduction
ניתוח צורה של מבני המוח התפתחה ככלי המועדף לחקור שינויים מורפולוגיים שלהם תחת תהליכים פתולוגיים, כגון מחלות ניווניות והזדקנות1. שיטות חישוביות שונות נדרשים 1) להתוות במדויק את הגבולות של מבני היעד מתמונות רפואיות, 2) לשחזר את צורת היעד בצורה של שינוי פני השטח 3D, 3) לבנות בין הנושאים התכתבות על פני מודלים הצורה הפרט דרך מפרוניזציה צורה או פני השטח, ו 4) להעריך את ההבדלים הצורה במהלך השנים האחרונות, שיטות רבות הוכנסו במחקרים נוירוהדמיה עבור כל אחד משלבים אלה. עם זאת, למרות ההתפתחויות הבלתי מדהימות בתחום, אין הרבה מסגרות המתאימות באופן מיידי למחקר. במאמר זה, אנו מתארים כל שלב של ניתוח הצורה של מבנים המוח באמצעות הכלים שלנו מידול צורה מותאם אישית והזמין לציבור מקטעי תמונה.
כאן, אנו להדגים את מסגרת ניתוח צורה עבור מבני המוח דרך ניתוח צורה של היפוקמאני השמאלי והימני באמצעות ערכת נתונים של שולטת למבוגרים וחולי אלצהיימר. ניוון של היפוקמאני מזוהה כביוארקר הדמיה קריטית במחלות ניווניות2,3,4. במסגרת ניתוח הצורה שלנו, אנו מעסיקים את מודל התבנית של מבנה היעד ואת הרישום תבנית-לתמונה deformable בתהליך מידול הצורה. מודל התבנית מקודד מאפייני צורה כללית של מבנה היעד באוכלוסיה, והוא גם מספק תוכנית בסיסית לכימות הבדלי הצורות בין המודלים הבודדים באמצעות הקשר הטרנזיטיבי שלהם עם מודל התבנית. ברישום תבנית-לתמונה, פיתחנו שיטת הדפורמציה של פני השטח כדי להתאים את מודל התבנית למבנה היעד בתמונות בודדות תוך מזעור העיוות של התפלגות הנקודה במודל התבנית5,6,7. הכדאיות והחוסן של המסגרת המוצעת אומתו במחקרים נוירוהדמיה האחרונות של הזדקנות קוגניטיבית8, גילוי מוקדם של ליקוי קוגניטיבי מתון9, וכלה לחקור אסוציאציות בין שינויים מבניים המוח רמות קורטיזול10. גישה זו תקל עליך להשתמש במידול הצורה ובשיטות הניתוח במחקרים נוירוהדמיה נוספים.
Protocol
Representative Results
Discussion
לסיכום, תיארנו את צינור התוכנה עבור ניתוח הצורה על מבנים המוח כולל (1) MR מקטעי תמונה באמצעות כלים פתוחים (2) שחזור צורה בודדים באמצעות מודל תבנית deformable, ו (3) הבדל צורה כמותית מדידה באמצעות התכתבות הצורה טרנזיטיבית עם מודל התבנית. ניתוח סטטיסטי תחת שיעור גילוי שווא (רוזוולט) מבוצע עם עיוות הצור…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
העבודה ממומנת על ידי הקרן הלאומית למחקר של קוריאה (JP כמו PI). JK ממומנת על ידי קרן המחקר הלאומית של קיונגפובוק; ו-MCVH ממומן על ידי קרן הצדקה שורה Fogo והחברה המלכותית של אדינבורו. פילוח ההיפוקמאל הותאם מתוך הבית הנחיות שנכתבו על ידי ד ר קארן פרגוסון, במרכז למדעי המוח קלינית, אדינבורו, בריטניה.
References
- Costafreda, S. G., et al. Automated hippocampal shape analysis predicts the onset of dementia in mild cognitive impairment. NeuroImage. 56 (1), 212-219 (2011).
- Platero, C., Lin, L., Tobar, M. C. Longitudinal Neuroimaging Hippocampal Markers for Diagnosing Alzheimer’s Disease. Neuroinformatics. , 1-19 (2018).
- Valdés Hernández, M. D. C., et al. Rationale, design, and methodology of the image analysis protocol for studies of patients with cerebral small vessel disease and mild stroke. Brain and behavior. 5 (12), e00415 (2015).
- Kalmady, S. V., et al. Clinical correlates of hippocampus volume and shape in antipsychotic-naïve schizophrenia. Psychiatry Research: Neuroimaging. 263, 93-102 (2017).
- Kim, J., Valdés Hernández, M. D. C., Royle, N. A., Park, J. Hippocampal Shape Modeling Based on a Progressive Template Surface Deformation and its Verification. IEEE Transactions on Medical Imaging. 34 (6), 1242-1261 (2015).
- Kim, J., et al. 3D shape analysis of the brain’s third ventricle using a midplane encoded symmetric template model. Computer Methods and Programs in Biomedicine. 129, 51-62 (2016).
- Kim, J., Ryoo, H., Valdés Hernández, M. D. C., Royle, N. A., Park, J. Brain Ventricular Morphology Analysis Using a Set of Ventricular-Specific Feature Descriptors. International Symposium on Biomedical Simulation. , 141-149 (2014).
- Valdés Hernández, M. D. C., et al. Hippocampal morphology and cognitive functions in community-dwelling older people: the Lothian Birth Cohort 1936. Neurobiology of Aging. 52, 1-11 (2017).
- Lee, P., Ryoo, H., Park, J., Jeong, Y. Morphological and Microstructural Changes of the Hippocampus in Early MCI: A Study Utilizing the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative Database. Journal of Clinical Neurology. 13 (2), 144-154 (2017).
- Cox, S. R., et al. Associations between hippocampal morphology, diffusion characteristics, and salivary cortisol in older men. Psychoneuroendocrinology. 78, 151-158 (2017).
- Sled, J. G., Zijdenbos, A. P., Evans, A. C. A nonparametric method for automatic correction of intensity nonuniformity in MRI data. IEEE Transactions on Medical Imaging. 17 (1), 87-97 (1998).
- Tustison, N. J., et al. N4ITK: improved N3 bias correction. IEEE Transactions on Medical Imaging. 29 (6), 1310-1320 (2010).
- Zhang, Y., Brady, M., Smith, S. Segmentation of brain MR images through a hidden Markov random field model and the expectation-maximization algorithm. IEEE Transactions on Medical Imaging. 20 (1), 45-57 (2001).
- Wardlaw, J. M., et al. Brain aging, cognition in youth and old age and vascular disease in the Lothian Birth Cohort 1936: rationale, design and methodology of the imaging protocol. International Journal of Stroke. 6 (6), 547-559 (2011).
- 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).
- 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 (s3), 61-75 (2011).
- Winterburn, J., et al. High-resolution In Vivo Manual Segmentation Protocol for Human Hippocampal Subfields Using 3T Magnetic Resonance Imaging. Journal of Visualized Experiments. (105), e51861 (2015).
- MacLullich, A., et al. Intracranial capacity and brain volumes are associated with cognition in healthy elderly men. Neurology. 59 (2), 169-174 (2002).
- Gower, J. C. Generalized Procrustes analysis. Psychometrika. 40 (1), 33-51 (1975).
- Lorensen, W. E., Cline, H. E. Marching cubes: A high resolution 3D surface construction algorithm. ACM Siggraph Computer Graphics. , 163-169 (1987).
