Questo articolo descrive un modello statistico per analisi di dati di MRI volumetrica, che identifica il "punto di svolta" quando l'atrofia del cervello inizia in pre malattia di Huntington. Intero-cervello mapping dei punti di cambiamento viene realizzato sulla base dei volumi di cervello ottenute tramite una pipeline di segmentazione basata su Atlante delle immagini di T1-weighted.
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Articolo metodologico
Segmentazione del intero-cervello e analisi del punto di svolta di anatomico del cervello MRI — applicazione in premanifesti sulla malattia di Huntington
In questo articolo
Sommario
Abstract
Gli avanzamenti recenti nella risonanza magnetica offrono una varietà di indicatori utili per identificare malattie neurodegenerative. Nella malattia di Huntington (HD), atrofia regionale del cervello inizia molti anni prima dell'inizio motore (durante il periodo di "premanifesti"), ma il modello spaziotemporali dell'atrofia regionale attraverso il cervello non è stato pienamente caratterizzato. Qui dimostriamo una piattaforma di cloud computing online, "MRICloud", che fornisce basato su Atlante del intero-cervello segmentazione delle immagini di T1-weighted a diversi livelli di granularità e quindi, ci permette di accedere alle caratteristiche regionali di anatomia del cervello. Descriviamo quindi un modello di regressione che rileva i punti di flesso statisticamente significativa, in cui atrofia regionale del cervello inizia a essere evidente, cioè il "punto di svolta", rispetto a un indice di progressione di malattia. Abbiamo utilizzato il Punteggio di CAG-età prodotto (CAP) per indicizzare la progressione di malattia nei pazienti con MH. Punto di svolta analisi delle misurazioni volumetriche dalla pipeline di segmentazione, pertanto, fornisce importanti informazioni dell'ordine e del modello di atrofia strutturale attraverso il cervello. La carta viene illustrato l'utilizzo di queste tecniche su dati di T1-weighted MRI dei soggetti premanifesti di HD da un grande studio multicentrico PREDICT-HD. Questo disegno ha potenzialmente ampie applicazioni in una gamma di malattie neurodegenerative per indagare i cambiamenti dinamici di anatomia del cervello.
Introduzione
La formazione immagine a risonanza magnetica (MRI) ha sostanzialmente migliorato la nostra capacità di esaminare l'anatomia del cervello e le funzioni in neurodegenerative malattie1,2,3. Strutturale di T1-weighted che MRI è uno dei più ampiamente adottato strumenti di imaging nella pratica clinica di routine per valutare l'anatomia del cervello e la patologia correlata. Analisi quantitativa delle immagini di T1-weighted ad alta risoluzione fornisce utili indicatori per misurare i cambiamenti anatomici durante la degenerazione del cervello. In particolare, gli approcci di quan....
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Protocollo
1. basato su Atlante intero cervello segmentazione
- Preparazione dei dati
- Convertire tridimensionale (3D) immagini T1-weighted, in genere acquisite con la sequenza MPRAGE (magnetizzazione-preparato rapida pendenza-eco), dal formato DICOM (Digital Imaging and Communication) specifici del fornitore in formato Analyzed. Si noti che il calcolo cloud richiede i dati degli utenti per essere trasferito al cluster remoto. Secondo l'Health Insurance Portability e Accountability Act (HIPPA), è possibile rimuovere informazioni personali di identificazione dei pazienti dai file immagine.
Nota: MRICloud offre un convertitore DICOM--Analyze (h....
- Convertire tridimensionale (3D) immagini T1-weighted, in genere acquisite con la sequenza MPRAGE (magnetizzazione-preparato rapida pendenza-eco), dal formato DICOM (Digital Imaging and Communication) specifici del fornitore in formato Analyzed. Si noti che il calcolo cloud richiede i dati degli utenti per essere trasferito al cluster remoto. Secondo l'Health Insurance Portability e Accountability Act (HIPPA), è possibile rimuovere informazioni personali di identificazione dei pazienti dai file immagine.
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Risultati
Utilizzando le procedure descritte al punto 1.1-1.3, intero cervello segmentazione mappe possono essere ottenute da MRICloud. Nella versione corrente di Atlante (V9B), 283 pacchi sono segmentati presso la granularità migliori (livello 5), che possono essere raggruppate per diversi livelli di granularità, ad es., dall'emisfero di lobuli e pacchi, in base alle definizioni di ontologia specifica. La figura 3 Mostra due tipi di segmentazioni multi-livell.......
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Discussione
Come dimostrato in questa carta, segmentazione del intero-cervello del cervello MRI può essere comodamente raggiunto utilizzando la nostra piattaforma online MRICloud. T1-weighted MRI basata volumetrica marcatore ha dimostrato di essere robusto e sensibile ad una gamma di malattie di neurodegenerative1,2,3. Le misure volumetriche sono utilizzate per varie analisi a valle, quali modellazione matematica e analisi di funzionalità d.......
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Dichiarazioni
Gli autori non hanno nulla a rivelare.
Ringraziamenti
Ringraziamo gli investigatori PREDICT-HD, in particolare, il Dr. Hans Johnson e il Dr. Jane S. Pauslen dall'University of Iowa, per la loro generosità nel condividere i dati di MRI e costruttiva discussione sull'analisi dei dati e i risultati.
Questo lavoro è supportato da NIH concede NS098018 R21, P50 NS16375, NS40068, NS086888 R01, NS084957 R01, P41 EB015909, P41 EB015909, R01 EB000975, EB008171 R01 e U01 NS082085.
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Materiali
| Nome | Azienda | Numero di catalogo | Commenti |
|---|---|---|---|
| MATLAB | Mathworks | N/A | versione 2015b e successive |
| Workstation | Dell Dell Precision T5500 (CPU Intel Xeon) |
Riferimenti
- Paulsen, J. S., et al. Clinical and Biomarker Changes in Premanifest Huntington Disease Show Trial Feasibility: A Decade of the PREDICT-HD Study. Front Aging Neurosci. 6, 78(2014).
- Jack, C. R. Jr, et al.
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Ristampe e permessi
