JoVE Journal > Neuroscience
Summary
Abstract
Introduction
Protocol
Results
Discussion
Disclosures
Acknowledgements
Materials
References
자동 번역
Please note that all translations are automatically generated. Click here for the English version.
신경과학

Beyin MRG Kullanılarak İnsan Koroid Pleksusunun Manuel Segmentasyonu

Published: December 15, 2023
doi:
10.3791/65341
, , , ,
1Department of Psychiatry,Beth Israel Deaconess Medical Center, 2Division of Translational Neuroscience,Beth Israel Deaconess Medical Center, 3Huaxi MR Research Center (HMRRC), Department of Radiology,West China Hospital of Sichuan University, 4Department of Psychiatry and Psychotherapy,Jena University Hospital, 5AI in Medical Imaging,German Center for Neurodegenerative Diseases (DZNE), 6A. A. Martinos Center for Biomedical Imaging,Massachusetts General Hospital, 7Department of Radiology,Harvard Medical School, 8Department of Psychiatry,Harvard Medical School

Summary

Koroid pleksusun beyindeki önemli rolüne rağmen, güvenilir otomatik segmentasyon araçlarının olmaması nedeniyle bu yapının nörogörüntüleme çalışmaları azdır. Mevcut protokol, gelecekteki nörogörüntüleme çalışmalarını bilgilendirebilecek koroid pleksusun altın standart manuel segmentasyonunu sağlamayı amaçlamaktadır.

Abstract

Koroid pleksus, nörogelişimde ve bir dizi beyin bozukluğunda rol oynamıştır. Kanıtlar, koroid pleksusun beyin olgunlaşması, bağışıklık/inflamatuar düzenleme ve davranışsal/bilişsel işlevler için kritik olduğunu göstermektedir. Bununla birlikte, mevcut otomatik nörogörüntüleme segmentasyon araçları, lateral ventrikül koroid pleksusu doğru ve güvenilir bir şekilde segmentlere ayırmada zayıftır. Ayrıca, beynin üçüncü ve dördüncü ventriküllerinde bulunan koroid pleksusu segmentlere ayıran mevcut bir araç yoktur. Bu nedenle, nörogelişimsel ve beyin bozukluklarında koroid pleksusu inceleyen çalışmaların güvenilirliğini ve tekrarlanabilirliğini artırmak için koroid pleksusun lateral, üçüncü ve dördüncü ventrikülde nasıl segmentlere ayrılacağını tanımlayan bir protokole ihtiyaç vardır. Bu protokol, DICOM veya NIFTI görüntülerine dayalı olarak koroid pleksus için 3B Dilimleyici’de ayrı olarak etiketlenmiş dosyalar oluşturmak için ayrıntılı adımlar sağlar. Koroid pleksus, T1w görüntülerinin eksenel, sagital ve koronal düzlemleri kullanılarak manuel olarak bölümlere ayrılacak ve vokselleri ventrikülleri çevreleyen gri veya beyaz madde yapılarından hariç tutulduğundan emin olunacaktır. Pencereleme, koroid pleksusun lokalizasyonuna ve anatomik sınırlarına yardımcı olacak şekilde ayarlanacaktır. Doğruluk ve güvenilirliği değerlendirme yöntemleri bu protokolün bir parçası olarak gösterilecektir. Koroid pleksusun manuel tanımlamalar kullanılarak altın standart segmentasyonu, yaşam boyu ve çeşitli beyin bozuklukları içinde koroid pleksustaki değişiklikleri aydınlatmak için açıkça paylaşılabilen daha iyi ve daha güvenilir otomatik segmentasyon araçları geliştirmek için kullanılabilir.

Introduction

Koroid pleksus fonksiyonu
Koroid pleksus, beyinde fenestre kılcal damarlar ve tek tabakalı koroid pleksus epitel hücrelerinden oluşan oldukça vaskülarize bir yapıdır1. Koroid pleksus, lateral, üçüncü ve dördüncü serebral ventriküllere çıkıntı yapar ve nöral modellemedeönemli bir rol oynayan beyin omurilik sıvısı (BOS) üretir 2 ve beyin fizyolojisi 3,4. Koroid pleksus, nörovasküler maddeler salgılar, kök hücre benzeri bir depoyu kapsar ve toksik metabolitlerin girişini engellemek için fiziksel bir bariyer, fiziksel bariyeri aşan kısımları çıkarmak için enzimatik bir bariyer ve yabancı istilacılara karşı korunmak için immünolojik bir bariyer görevi görür5. Koroid pleksus, nörojenez6, sinaptik plastisite7, inflamasyon8, sirkadiyen ritim9,10, bağırsak beyin ekseni11 ve biliş12’yi modüle eder. Ayrıca, periferik sitokinler, stres ve enfeksiyon (SARS-CoV-2 dahil) kan-BOS bariyerinibozabilir 13,14,15,16. Bu nedenle, koroid pleksus-BOS sistemi nörogelişim, nörodevre olgunlaşması, beyin homeostazı ve onarımı için ayrılmaz bir parçadır17. Bağışıklık, inflamatuar, metabolik ve enzimatik değişiklikler beyni etkilediğinden, araştırmacılar koroid pleksusun yaşam boyu ve beyin bozukluklarındaki rolünü değerlendirmek için nörogörüntüleme araçlarını kullanıyorlar 18,19,20. Bununla birlikte, FreeSurfer gibi koroid pleksus segmentasyonu için yaygın olarak kullanılan otomatik araçlarda sınırlamalar vardır ve bu da koroid pleksusun zayıf bir şekilde segmentlere ayrılmasına neden olur. Bu nedenle, koroid pleksus segmentasyonu için doğru bir otomatik araç geliştirmek için kullanılabilecek koroid pleksusun temel gerçek manuel segmentasyonuna kritik bir ihtiyaç vardır.

Nörogelişim ve beyin bozukluklarında koroid pleksus
Koroid pleksusun beyin bozukluklarındaki rolü uzun zamandır ihmal edilmiştir, çünkü rolü beyni yastıklamak ve uygun bir tuz dengesini korumak olan destekleyici bir oyuncu olarak kabul edilmiştir 2,21. Bununla birlikte, koroid pleksus, ağrı sendromları22, SARS-CoV-2 16,23,24, nörogelişimsel 2 ve beyin bozuklukları19 gibi beyin bozukluklarıyla bağlantılı bir yapı olarak dikkat çekmiş ve davranış bozukluklarının gelişiminde transdiagnostik bir etki olduğunu düşündürmektedir. Nörogelişimsel bozukluklarda, koroid pleksus kistleri gelişimsel gecikme, dikkat eksikliği/hiperaktivite bozukluğu (DEHB) veya otizm spektrum bozukluğu (ASD) riskinde artış ile ilişkilendirilmiştir25,26. Ek olarak, lateral ventrikül koroid pleksus hacminin OSB27 hastalarında arttığı bulunmuştur. Beyin bozukluklarında, koroid pleksus anormallikleri 1921’den beri psikotik bozukluklardatanımlanmıştır 28,29. Önceki çalışmalar, hem birinci derece akrabalarına hem de kontrollerine kıyasla psikotik bozukluğu olan geniş bir hasta örnekleminde FreeSurfer segmentasyonu kullanılarak koroid pleksus genişlemesini tanımlamıştır19. Bu bulgular, psikoz popülasyonu için yüksek riskli klinik yüksek riskli geniş bir örneklemde manuel olarak segmentlere ayrılmış koroid pleksus hacmi kullanılarak tekrarlandı ve bu hastaların sağlıklı kontrollere kıyasla daha büyük koroid pleksus hacmine sahip olduğu bulundu30. Kompleks bölgesel ağrı sendromu22, inme31, multipl skleroz20,32, Alzheimer33,34 ve depresyon35’te koroid pleksus genişlemesini gösteren artan sayıda çalışma vardır ve bazıları periferik ve beyin immün / inflamatuar aktivite arasında bir bağlantı olduğunu göstermektedir. Bu nörogörüntüleme çalışmaları umut vericidir; bununla birlikte, FreeSurfer21 tarafından yapılan zayıf lateral ventrikül koroid pleksus segmentasyonu, otomatik koroid pleksus hacmi tahmininin güvenilirliğini sınırlar. Sonuç olarak, multipl skleroz20,32, depresyon35, Alzheimer34 ve erken psikoz36 ile ilgili çalışmalar, lateral ventrikül koroid pleksusunu manuel olarak segmentlere ayırmaya başlamıştır, ancak bunun nasıl yapılacağına dair mevcut bir kılavuz yoktur ve üçüncü ve dördüncü ventrikül koroid pleksusu segmentlere ayırma konusundaki kılavuzları da yoktur.

Yaygın segmentasyon araçları koroid pleksusu hariç tutar
FreeSurfer37,38,39, FMRIB Yazılım Kütüphanesi (FSL)40, SLANT41 ve FastSurfer (ortak yazar Martin Reuter tarafından geliştirilmiştir)42,43 gibi beyin segmentasyon boru hatları, atlas tabanlı (FSL), atlas ve yüzey tabanlı (FreeSurfer) ve derin öğrenme segmentasyon paradigmalarını (SLANT ve FastSurfer) kullanan kortikal ve subkortikal yapıları doğru ve güvenilir bir şekilde segmentlere ayırır. Bu yaklaşımlardan bazılarının zayıf yönleri arasında işlem hızı, farklı tarayıcılara sınırlı genelleme, alan güçleri ve voksel boyutları37,44 ve etiket haritasının standart bir atlas alanında zorla hizalanması yer alır. Bununla birlikte, koroid pleksusu segmentlere ayırma yeteneği ve yüksek çözünürlüklü MRI ile uyumluluk yalnızca FreeSurfer ve FastSurfer tarafından ele alınmaktadır. FastSurfer’ın arkasındaki sinir ağları, FreeSurfer koroid pleksus etiketleri üzerinde eğitilmiştir, bu nedenle FreeSurfer’ın daha önce tartışılan güvenilirlik ve kapsama sınırlamalarını devralırlar ve üçüncü ve dördüncü ventriküller göz ardı edilir21. Yüksek çözünürlüklü MRI için mevcut sınırlamalar da mevcuttur, ancak FreeSurfer’ın yüksek çözünürlüklü akışı45 ve FastSurferVINN43 bu sorunu çözmek için kullanılabilir.

Mevcut koroid pleksus segmentasyon araçları
Koroid pleksus için ücretsiz olarak kullanılabilen yalnızca bir segmentasyon aracı vardır, ancak segmentasyon doğruluğu sınırlıdır. Doğru koroid pleksus segmentasyonu, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli faktörlerden etkilenebilir: (1) ventriküller içindeki konumu nedeniyle koroid pleksus konumundaki (uzamsal olarak durağan olmayan) değişkenlik, (2) voksel yoğunluğundaki farklılıklar, kontrast, hücresel heterojenlik, dinamik koroid pleksus fonksiyonu, patolojik değişiklikler veya kısmi hacim etkileri nedeniyle çözünürlük (yapı içi heterojenlik), (3) koroid pleksus boyutunu etkileyen yaş veya patolojiye bağlı ventrikül boyut farklılıkları, ve (4) bitişik subkortikal yapılara (hipokampus, amigdala, kaudat ve serebellum) yakınlık, ki bunlar da bölümlere ayrılması zordur. Bu zorluklar göz önüne alındığında, FreeSurfer segmentasyonları genellikle koroid pleksusu eksik veya fazla tahmin eder, yanlış etiketler veya görmezden gelir.

Yakın zamanda yayınlanan üç yayın, Gauss Karışım Modeli (GMM)46, Eksenel-MLP47 ve U-Net tabanlı derin öğrenme yaklaşımları48 ile güvenilir koroid pleksus segmentasyonunun boşluğunu ele aldı. Her model, sınırlı çeşitlilikte tarayıcı, site, demografi ve bozukluk içeren en fazla 150 denekten oluşan özel, manuel olarak etiketlenmiş veri kümeleri kullanılarak eğitildi ve değerlendirildi. Bu yayınlar 46,48,49, FreeSurfer’ın koroid pleksus segmentasyonuna göre önemli gelişmeler elde ederken – bazen tahmin ve temel gerçeğin kesişimini iki katına çıkarırken, her iki yöntem de (1) yüksek çözünürlüklü MRG’de doğrulanmamıştır, (2) özel genelleme ve güvenilirlik analizlerine sahiptir, (3) büyük temsili eğitim ve test veri kümelerine sahiptir, (4) özellikle koroid pleksus segmentasyonu zorluklarını ele alır veya analiz eder. kısmi hacim efektleri veya (5) kullanıma hazır bir araç olarak herkese açıktır. Bu nedenle, koroid pleksus segmentasyonu için mevcut “altın standart”, örneğin daha önce tanımlanmamış olan ve çalışmalarında koroid pleksusun rolünü incelemek isteyen araştırmacılar için büyük bir zorluk olan 3D Slicer50 veya ITK-SNAP51 kullanılarak manuel izlemedir. 3D Slicer, yazarın yazılıma aşina olması ve kullanıcıya istenen sonucu elde etmek için birleştirilebilecek farklı yaklaşımlara dayalı çeşitli araçlar sağlaması nedeniyle manuel segmentasyon için seçildi. Öncelikle görüntü segmentasyonuna odaklanan ITK-SNAP gibi başka araçlar da kullanılabilir ve araca hakim olduktan sonra kullanıcı tarafından iyi sonuçlar elde edilebilir. Ek olarak, yazarlar 3D Slicer30 kullanarak manuel segmentasyon tekniklerinin yüksek doğruluğunu ve güvenilirliğini gösteren bir vaka kontrol çalışması yürütmüşlerdir ve bu özel metodoloji burada açıklanmaktadır.

Protocol

Mevcut protokol, Beth Israel Deaconess Tıp Merkezi’ndeki Kurumsal İnceleme Kurulu tarafından onaylandı. Bu protokol gösterimi için artefakt veya hareket içermeyen beyin MRI taraması olan sağlıklı bir denek kullanıldı ve yazılı bilgilendirilmiş onam alındı. 1 mm x 1 mm x 1,2 mm çözünürlüğe sahip 3D-T1 görüntüleri elde etmek için 32 kanallı kafa bobinli bir 3,0 T MRI tarayıcısı ( Malzeme Tablosuna bakınız) kullanıldı. 256 x 256 görüş alanına, TR/TE/TI=7.38/3.06/400 m…

Representative Results

Önerilen yöntem, lateral ventrikül koroid pleksus için, 169 sağlıklı kontrol ve klinik olarak psikoz riski yüksek olan 340 hastadan oluşan bir kohort üzerinde kapsamlı testler içeren yinelemeli iyileştirmeden geçmiştir30. Yazarlar, yukarıda açıklanan tekniği kullanarak, DC = 0.89, ortHD = 3.27mm3 ve tek değerlendirici ICC = 0.9730 ile yüksek değerlendirici içi doğruluk ve güvenilirlik elde ettiler ve bu da burada açıklanan protokolün gücünü gösterdi. …

Discussion

Protokolün kritik adımları
Bu protokolü uygularken üç kritik adım özel dikkat gerektirir. İlk olarak, MR görüntülerinin kalitesini ve kontrastını kontrol etmek, doğru segmentasyonu sağlamanın anahtarıdır. Görüntünün kalitesi çok düşükse veya kontrast çok düşük veya çok yüksekse, koroid pleksusun yanlış tanımlanmasına neden olabilir. Görüntünün kontrastı, görüntünün gri tonlama değeri görüntülenerek veya gri madde çekirdekleri ile gri madde arasındaki…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Bu çalışma, Ulusal Ruh Sağlığı Enstitüsü Ödülü R01 MH131586 (P.L ve M.R’ye), R01 MH078113 (M.K’ye) ve Sydney R Baer Jr Vakfı Hibesi (P.L’ye) tarafından desteklenmiştir.

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. 
DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  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).

Tags

Choroid PlexusManual SegmentationBrain MRILateral VentricleThird VentricleFourth VentricleNeuroimagingNeurodevelopmentBrain Disorders3D SlicerT1-weighted ImagesAutomated Segmentation
check_url/kr/65341?article_type=t

Play Video
PDF
DOI
DOWNLOAD MATERIALS LIST
Cite This Article
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).
Download Citation
Reprints and Permissions

View Video

✖

To prove you're not a robot, please enter the text in the image below

CAPTCHA Image
Play CAPTCHA Audio
Refresh Image