内側側頭葉構造の手動分割のための総合的なプロトコル
Summary
The present work provides a comprehensive set of guidelines for manually tracing the medial temporal lobe (MTL) structures. This protocol can be applied to research involving structural and/or combined structural-functional magnetic resonance imaging (MRI) investigations of the MTL, in both healthy and clinical groups.
Abstract
扁桃体、海馬、および関連する海馬領域（鼻周囲、 嗅内、適切な海馬）：本稿では内側側頭葉（MTL）を含む脳領域のセットを手動でトレースするための包括的なプロトコルについて説明します。利用可能な他のほとんどのトレースプロトコルとは異なり、通常は特定のMTL領域（ 例えば 、扁桃体および/ または海馬）に焦点を当て、現在のトレースガイドラインが採択した統合的な視点は、すべてのMTLサブ領域を明確に局所化することができます。現存トレースプロトコルが別々に様々なMTL構造、組織学的レポート、および脳の地図帳をターゲットとし、説明の映像資料の補数を含む、さまざまなソースからの情報を統合することによって、本プロトコルは、理解のために、正確で直感的、かつ便利なガイドを提供していますMTLの解剖学。このようなトレースガイドラインの必要性また、自動と手動のセグメンテーションプロトコル間の可能性の違いを示すことで強調されている。この知識は問わず、健康と臨床グループで、だけでなく、構造的なMRIの調査に関連する研究だけでなく、構造的·機能的な共局在し、解剖学的に定義されたROIからのfMRI信号抽出に向かって適用することができます。
Introduction
内側側頭葉（MTL）は、感覚情報1の最高レベルの統合の推定面積は、対象となる分析を頻繁に対象となっている。例えば、海馬および関連する海馬傍領域は広範囲にメモリの研究2-5に研究されている。また、扁桃体の役割は頻繁に感情処理と感情認知の相互作用6-11調べる研究に強調されている。近年、様々なMTL領域は、12のトレイト人格には個人差にこれらと他の脳領域の構造と機能をリンク人格神経科学の新たな分野で注目されている。 MTL構造の解剖学的構造および機能を評価する特定の構造および機能の異常が、異なるMTL構造において起こり得る変性疾患の診断を容易にする上で重要であることができる。例えば、アルツハイマー病（AD）、有意A嗅内皮質および海馬のトロフィーは、13,14観察することができ、および海馬の萎縮は、AD 15に軽度認知障害からの移行を予測することができます。自動分割アルゴリズムは、最近皮質および皮質下構造をセグメント化するために人気となっているが、任意のツールと同様に、これらのプログラムは、必然的に、場合によってはエラーが発生した。このような場合には研究者が知識とMTL構造の解剖学的な境界線を認識するためのガイドラインの両方を装備する必要があります。現存文献における傾向は、海馬16〜19に集中する傾向が多くのプロトコルで、個々のMTLの部分領域を16〜21を対象としてきました。
MTLのトレースに利用可能な公開されたガイドラインのほとんどとは異なり、本プロトコルは、すべてのMTLサブ領域の明確な定位を可能にガイドラインの包括的なセットを提供します。以下MTL構造のトレースガイドラインが説明されています。扁桃体（AMY）、海馬（HC）、鼻周囲皮質（PRC）、嗅内皮質（ERC）、および海馬傍皮質（PHC）。 AMYおよびHCが最初にトレースされ、その後、海馬傍回（PHG）構造が続いている。一般的な用語のHCは HC適切、鉤状回、そしてuncus 22〜24の後区を含むHC形成、を参照するために、ここで使用されていることに注意してください。また、PHG二つのセグメント、前方部分と後方部分に分けることができることに留意されたい。 PHGの前方部分内に、さらに外側および内側前部皮質領域がそれぞれ、PRCおよびERCに対応PHG、に分けることができる。 PHC、PHGの後方部分の皮質領域は、適切な海馬皮質に対応しています。簡略化の理由から、我々は、後方PHGを指すためにPRCおよびERCは、外側及び内側前部PHGを指すために用語を使用し、PHC説明する。 segme各構造用ntationはanterior-posterior/rostro-caudalで[冠状面でスライスごと実行される実際のトレースが続いている他の関連のランドマークと一緒に、前方および後方の境界線の大まかな位置特定で始まる方向。全ての場合において、矢状および軸方向セクションは、密接に解剖学的ランドマークの境界および局在化を補助するために監視される。
そのようなトレースガイドラインの必要性は、自動および手動セグメンテーションプロトコルの出力との間の可能な差異を表示する図面に示されている。現在の視覚的な形式でMTL構造の全てを記載するプロトコルの利点は、境界線の定義に影響を与えることができる解剖学的構造（ 例えば、側副溝[CS]深さ）の変化は、周囲の解剖学的構造（ 例えばによる文脈で説明することができることである、中国とERC内側と外側の境界線は、CS 25の深さに応じて位置が異なる</sアップ>）。これは、単一または別々の構造をトレースして、我々の知る限り、このような視覚的に総合的なガイドラインが存在しない未経験トレーサーまたは経験豊富なトレーサーに明らかか理解できないかもしれません。
この議定書は、以前の調査は、構造磁気共鳴（MR）イメージングにおける最近の開発によって許可され、より高解像度の脳画像に適応し、感情26のメモリ増強効果にMTLのサブ領域からの差動貢献を特定する際に、MTLのトレースに使用する指針の明示的な表示である。トレースは3T MRスキャナを使用して、健康なボランティア（女性、24歳）から得たスキャンで示されている。 AC-PCへの取り込み角と平行して、解剖学的画像は3D MPRAGE（ボクセルサイズ= 1×0.5×0.5ミリメートル、TE = 2.26ミリ秒;; FOV = 256×256ミリメートル、TR = 1800ミリ秒）として取得された。画像データは、例えば、斜め方向など異なる取り込み角度で取得された場合、データがあるべきでREG解剖学的ランドマークの説明が適切に翻訳するように、AC-PCに対して平行または垂直の向きにridded。画像は、マニュアルトレース用のセグメント化ソフトウェア27にNIFTI形式や入力に翻訳されました。現在のプロトコルで使用されるスキャンデータは、治験審査委員会により承認された研究の一部であり、書面による同意を提供し、ボランティアとして回収した。
これらの構造18-22,28-31のための様々な個別のトレーシング·プロトコルから、だけでなく、解剖学的な分析とアトラス23,32,33から情報を描画することにより、この議定書は、現存する文献の不整合に対処するガイドラインの包括的なセットを提供します。添付映像資料によって補完、この作業は、MTL構造をより明確に理解を促進し、MTLのトレースの主な方法として、あるいはsupplementaのいずれかとして、手動分割を採用する中で、今後の研究の興味をかき立てることが期待されている自動分割へRY法。 MTLの解剖学的構造を理解するための、正確で直感的、かつ便利なガイドを提供することにより、このプロトコルは、研究者が一部だけMTL構造が具体的な分析対象とされている場合でも、その隣接構造と比較して、すべてのMTLの小領域の位置を特定するのに役立ちます。これはローカライズ精度が向上しますだけでなく、トレーサーがMTLに可能性が高い形態学的変化、例に情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。これらのガイドラインは、健康的なグループで、体積の分析と脳異常検出だけでなく、機能的、解剖学的、およびtractographic分析のための手順をローカライズなど、MTLの構造的および/または機能的MRIの調査を伴う研究に適用することができます。本プロトコルは、主要な解剖学的標識は、比較的保存されている場合、（萎縮例えば 、患者）の患者のためにMTL構造のセグメンテーションを通知するために使用することができる。臨床対象のトレースS 'のデータが萎縮および/または解剖学的変化の重症度に応じて、追加の時間と労力がかかることがあります。
これは、ROIを定義する際に脳回と皮質の違いを考慮することが重要である。皮質が問題だ灰色に言及しているが、解剖学的に、ここ状回は、白質と灰白質の両方を指す。 ROIの使用目的に応じて、セグメンテーションは、白質を含むか、それを除外することがあります。
私たちは、一度に連続して実行されるトレース、下部構造によって下部構造、一方の半球をお勧めします。特定のソフトウェアパッケージ34は、後続のスライス、プロセスを高速化機能の上に貼り付ける1スライス上に概説され、国境をトレースすることができます。それは、必要に応じて（解剖学的ランドマークを検出する際に、 例えば ）双方間の一貫性をチェックするために、反対側の半球を参照するためには、常にお勧めします。 2半球内の同じ構造の別の方法として、並列トレースsが行うこともできる。にかかわらず、プロセスが完了すると、トレースが、順次または並列であるかどうかに、トレーサーは最終結果を再確認し、必要に応じて調整を行い、両半球および複数の平面図を参照する必要があります。トレーサーの経験と撮影データの解像度に応じて、健常者データのためのMTLの手動セグメント化は、8〜10時間以上から、初心者トレーサーの場合、3〜4時間後に、取り込むことができる経験豊富な1例。
現在のプロトコルを使用して、トレースされた中央構造線の図1。の3Dの概要、ここに示された構造は、AMY（赤）、HC（青）、中国（黄）、ERC（ピンク）、およびPHC（緑）である。
Protocol
Representative Results
Discussion
従来、手動セグメンテーションは、多くの研究者によってゴールドスタンダードと考えられてきた。それにもかかわらず、個々の構造の正確な描写は、MTL構造の高度に可変形態学によって複雑、かつ、周囲の神経組織と非神経領域に対するこれらの構造の通常弱いのMRIコントラストによってされています。歴史的に、いくつかのMTL構造についての文献に矛盾する記述があった。 40,41?…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
This research was supported by funds to FD. MM was supported by an IGERT Fellowship under National Science Foundation Grant No. 0903622. The authors wish to thank the Dolcos Lab members for assistance with data collection and preparation.
Materials
| ITK-SNAP | ITK-SNAP Team at University of Pennsylvania and University of Utah | ITK-SNAP v2.2 | |
| FSL | Functional Magnetic Resonance Imaging of the Brain (FMRIB) Analysis Group | FSL v4.1 | |
| 3T Siemens Trio MR Scanner | Siemens | 3T Trio |
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