Beyincik gri madde morfometrisini incelemek için standartlaştırılmış bir boru hattı sunulmuştur. Boru hattı, optimize edilmiş ve otomatik beyincik parselasyonu için yüksek çözünürlüklü, son teknoloji ürünü yaklaşımları ve hacimsel niceleme için beyinciğin voksel tabanlı kaydını birleştirir.
Çok sayıda araştırma hattı, beyinciğin çok çeşitli bilişsel ve duygusal işlevlerdeki rolü için zorlayıcı kanıtlar sunarak, motor kontrol ile tarihsel ilişkisinin çok ötesine geçmektedir. Yapısal ve fonksiyonel nörogörüntüleme çalışmaları, serebellumun fonksiyonel nöroanatomisinin anatomik bölünmelerinin ötesinde daha iyi anlaşılmasını sağlamış ve sağlıklı değişkenlik ve nörolojik hastalıklarda bireysel serebellar alt birimlerin incelenmesi ihtiyacını vurgulamıştır. Bu yazıda, optimize edilmiş ve otomatik beyincik parselasyonu için yüksek çözünürlüklü, son teknoloji ürünü yaklaşımları birleştiren beyincik gri madde morfometrisini incelemek için standartlaştırılmış bir boru hattı sunulmaktadır (U-Net Yerel Olarak Kısıtlı Optimizasyon kullanarak Otomatik Beyincik Anatomik Parselasyonu; ACAPULCO) ve beyinciğin voksel tabanlı kaydı (Mekansal Tarafsız Kızılötesi Şablon; SUIT) hacimsel niceleme için.
Boru hattı, bir dizi nörolojik hastalığa geniş uygulanabilirliğe sahiptir ve tamamen otomatiktir ve manuel müdahale sadece çıktıların kalite kontrolü için gereklidir. İşlem hattı, beraberindeki önemli belgelerle birlikte ücretsiz olarak kullanılabilir ve Mac, Windows ve Linux işletim sistemlerinde çalıştırılabilir. Boru hattı, Friedreich ataksi (FRDA) olan bireylerin bir kohortunda uygulanır ve temsili sonuçların yanı sıra grup düzeyinde çıkarımsal istatistiksel analizler hakkında öneriler sunulur. Bu boru hattı, saha genelinde güvenilirliği ve tekrarlanabilirliği kolaylaştırabilir ve sonuçta nörolojik hastalıklardaki serebellar yapısal değişiklikleri karakterize etmek ve izlemek için güçlü bir metodolojik yaklaşım sağlayabilir.
Beyincik, tarihsel olarak motor kontrol 1,2,3 ile ilişkili beynin bir parçasıdır ve kalıtsal ataksiler4 gibi sadece küçük bir dizi nadir hastalıkta bütünsel olarak yer aldığı düşünülmektedir. Bununla birlikte, insan olmayan primatlardaki anatomik izleme çalışmalarının yanı sıra insan lezyonu ve nörogörüntüleme çalışmalarından elde edilen yakınsak araştırma hatları, beyinciğin çok çeşitli bilişsel 5,6,7, duygusal 8,9,10,11 ve diğer motorolmayan fonksiyonlardaki rolü için ikna edici kanıtlar sağlar 7,12 (bkz. 6 inceleme için). Ayrıca, beyincik anormallikleri, Parkinson hastalığı 13, Alzheimer hastalığı 14,15, epilepsi16,17, şizofreni18 ve otizm spektrum bozukluğu 19 dahil olmak üzere çok çeşitli nörolojik ve psikiyatrik bozukluklarda giderek daha fazla rol oynamaktadır. . Bu nedenle, beyinciğin insan beyin hastalıklarının fonksiyonel ve yapısal modellerine ve normatif davranışsal değişkenliğe dahil edilmesi zorunlu hale gelmiştir.
Anatomik olarak, serebellum superior ve inferior ekseni boyunca üç loba ayrılabilir: anterior, posterior ve flokülonodüler. Loblar ayrıca I-X 20,21 roma rakamlarıyla gösterilen10 lobüle bölünmüştür (Şekil 1). Serebellum ayrıca sırasıyla omurilik ve serebral korteksten girdiler alan orta hat (vermis) ve lateral (yarımküre) bölgelere ayrılabilir. I-V lobüllerini içeren ön lob, geleneksel olarak motor süreçlerle ilişkilendirilmiştir ve serebral motor kortekslerle karşılıklı bağlantılara sahiptir22. VI-IX lobullerini içeren posterior lob, öncelikle motor olmayan süreçler11 ile ilişkilidir ve prefrontal korteks, posterior parietal ve superior temporal serebral korteksler 8,23 ile karşılıklı bağlantılara sahiptir. Son olarak, X lobülünü içeren flokülonodüler lob, duruş ve yürüyüş sırasında göz hareketlerini ve vücut dengesini yöneten vestibüler çekirdeklerle karşılıklı bağlantılara sahiptir21.
Fonksiyonel nörogörüntüleme kullanan son çalışmaların giderek artan bir gövdesi, beyinciğin fonksiyonel nöroanatomisinin anatomik bölünmelerinin ötesinde daha da rafine edilmiş bir şekilde anlaşılmasını sağlamıştır. Örneğin, beyincik ve serebrum24 arasındaki fonksiyonel etkileşimlerin paternini haritalamak için dinlenme durumu fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRI) teknikleri kullanılmıştır. Ek olarak, göreve dayalı bir parselasyon yaklaşımı kullanarak, King ve meslektaşları7, beyinciğin, çeşitli motor, duygusal, sosyal ve bilişsel görevlerle ilişkili farklı fonksiyonel sınırlarla kanıtlanan, genişliği boyunca zengin ve karmaşık bir işlevsel uzmanlık paterni gösterdiğini göstermiştir. Toplu olarak, bu çalışmalar hem sağlıklı değişkenlikte hem de serebellar yapı ve / veya fonksiyondaki değişikliklerle karakterize nörolojik hastalıklarda serebellum tutulumunun tam biyolojik karakterizasyonlarını geliştirmek için bireysel serebellar alt birimlerin incelenmesinin önemini vurgulamaktadır.
Bu çalışma, insanlarda yapısal MRG kullanarak serebellar hacimdeki lokal değişiklikleri ölçme yöntemlerine odaklanmaktadır. Genel olarak, MRG verilerini kullanarak bölgesel beyin hacminin nicelleştirilmesinde iki temel yaklaşım vardır: özellik tabanlı segmentasyon ve voksel tabanlı kayıt. Özellik tabanlı segmentasyon yaklaşımları, alt bölgeler arasındaki sınırları otomatik olarak tanımlamak için anatomik yer işaretleri ve standartlaştırılmış atlaslar kullanır. Segmentasyon için ana akım yazılım paketleri arasında FreeSurfer25, BrainSuite26 ve FSL-FIRST27 bulunur. Bununla birlikte, bu paketler beyinciğin sadece kaba parselasyonlarını sağlar (örneğin, her yarım küredeki tüm gri maddeyi ve tüm beyaz maddeyi etiketlemek), böylece bireysel serebellar lobülleri gözden kaçırır. Bu yaklaşımlar aynı zamanda yanlış segmentasyona, özellikle de çevredeki vaskülatürün aşırı dahil edilmesine eğilimlidir.
Örtük Çok Sınırlı Evrim (ACCLAIM28,29), Serebellar Analiz Araç Seti (CATK 30), Çoklu Otomatik Olarak Oluşturulan Şablonlar (MAGeT31), İnsan beyinciğinin ve lobüllerinin hızlı otomatik segmentasyonu (RASCAL32) kullanılarak Serebellar Lobüllerin Otomatik Sınıflandırılması dahil olmak üzere beyinciğin daha doğru ve daha ince taneli parselasyonunu sağlayan yeni makine öğrenimi ve çoklu atlas etiketleme algoritmaları geliştirilmiştir. ), grafik kesim segmentasyonu33 ve CEREbellum Segmentasyonu (CERES34). Son teknoloji ürünü tam otomatik beyincik parselasyon yaklaşımlarını karşılaştıran yakın tarihli bir makalede, CERES2’nin serebellar lobüllerin altın standart manuel segmentasyonuna göre diğer yaklaşımlardan daha iyi performans gösterdiği bulunmuştur35. Daha yakın zamanlarda, Han ve meslektaşları36, CERES2 ile eşit performans gösteren, hem sağlıklı hem de atrofik beyinciklere geniş uygulanabilirliğe sahip, ‘kullanıma hazır’ uygulama için açık kaynaklı Docker ve Tekillik konteyner formatında mevcut olan ve diğer yaklaşımlardan daha zaman verimli olan ACAPULCO (yerel olarak kısıtlanmış optimizasyona sahip U-Net kullanarak Otomatik Serebellum Anatomik Parselasyonu) adlı bir derin öğrenme algoritması geliştirdi. ACAPULCO, beyinciği otomatik olarak 28 anatomik bölgeye ayırır.
Özellik tabanlı segmentasyonun aksine, voksel tabanlı kayıt yaklaşımları, bir MRG’yi bir şablon görüntüsüne tam olarak eşleyerek çalışır. Bu eşlemeyi başarmak için, orijinal görüntüdeki voksellerin boyut ve şekil olarak çarpıtılması gerekir. Bu bozulmanın büyüklüğü, altın standart şablona göre her vokseldeki hacmin bir ölçüsünü etkili bir şekilde sağlar. Bu hacimsel değerlendirme şekli ‘voksel tabanlı morfometri’37 olarak bilinir. FSL-FLIRT38/FNIRT39, SPM birleşik segmentasyon 40 ve CAT1241 gibi tüm beyin voksel tabanlı kayıt yaklaşımları, voksel tabanlı morfometri için yaygın olarak kullanılmaktadır. Bununla birlikte, bu yaklaşımlar beyinciği iyi hesaba katmamakta, bu da infratentorial bölgelerde (beyincik, beyin sapı42) düşük güvenilirlik ve geçerliliğe neden olmaktadır. Bu sınırlamaları hesaba katmak için, beyincik kaydını optimize etmek ve voksel tabanlı morfometri42,43’ün doğruluğunu artırmak için SUIT (Mekansal Tarafsız Kızılötesi Şablon) algoritması geliştirilmiştir.
Bölgesel serebellar hacmin tahmini için özellik tabanlı segmentasyon ve voksel tabanlı kayıt yaklaşımlarının temel güçlü ve zayıf yönleri vardır. Segmentasyon yaklaşımları, anatomik olarak tanımlanmış alanların hacmini ölçmek için önemli ölçüde daha doğrudur (örneğin, lobüller35). Bununla birlikte, beyinciğin farklı fonksiyonel modülleri arasındaki sınırlar, anatomik folia ve çatlaklarına (serebrum7’nin gyri ve sulci’sine eşdeğer) eşlenmez. Kayıt temelli yaklaşımlar anatomik yer işaretleri tarafından kısıtlanmadığından, beyinciğin daha ince taneli mekansal çıkarımı ve yüksek boyutlu yapı-fonksiyon haritalaması mümkündür44. Birlikte ele alındığında, segmentasyon ve kayıt yaklaşımları birbirini tamamlar ve farklı araştırma sorularını cevaplamak için kullanılabilir.
Burada, optimize edilmiş ve otomatik parselasyon (ACAPULCO) ve hacimsel niceleme için beyinciğin (SUIT) voksel tabanlı kaydını sağlamak için bu mevcut, doğrulanmış yaklaşımları entegre eden yeni bir standartlaştırılmış boru hattı sunulmaktadır (Şekil 2). Boru hattı, kalitatif görselleştirme ve nicel aykırı değer tespiti kullanarak kalite kontrol protokollerini ve Freesurfer kullanarak kafa içi hacmin (ICV) tahminini elde etmek için hızlı bir yöntem kullanarak belirlenmiş yaklaşımlara dayanmaktadır. İşlem hattı tamamen otomatiktir, yalnızca kalite kontrol çıkışlarını kontrol etmek için manuel müdahale gerekir ve Mac, Windows ve Linux işletim sistemlerinde çalıştırılabilir. Boru hattı, ticari olmayan amaçlar için kullanımına ilişkin herhangi bir kısıtlama olmaksızın serbestçe kullanılabilir ve kısa bir kayıt formu45’in doldurulmasının ardından ENIGMA Konsorsiyumu Görüntüleme Protokolleri web sayfasından (“ENIGMA Cerebellum Volumetrics Pipeline” altında) erişilebilir.
Gerekli tüm yazılımlar Malzeme Tablosunda listelenmiştir ve aşağıda açıklanan protokole ek olarak, işlem hattının indirilmesi üzerine canlı bir gösterim de dahil olmak üzere ayrıntılı öğreticiler mevcuttur. Son olarak, boru hattının Friedreich ataksi (FRDA) ve yaş ve cinsiyet uyumlu sağlıklı kontrolleri olan bir kohortta uygulanmasından ve grup düzeyinde istatistiksel çıkarımsal analizler için önerilerden temsili sonuçlar sağlanmaktadır.
Beyincik, çok çeşitli insan motor3, bilişsel 58, duygusal10 ve dil 7,59 fonksiyonları için kritik öneme sahiptir ve birçok nörolojik ve psikiyatrik hastalıkta rol oynar. Bölgesel serebellar hacimlerin nicelleştirilmesi için standartlaştırılmış ve kolayca uygulanabilir bir yaklaşımın mevcudiyeti, giderek daha ayrıntılı ‘tüm beyin’ yapı-fonksiyon haritalamasına, eksik…
The authors have nothing to disclose.
Bu makalede sunulan çalışma, Avustralya Ulusal Sağlık ve Tıbbi Araştırma Konseyi (NHMRC) Fikir Bursu: APP1184403 tarafından finanse edilmiştir.
ACAPULCO pipeline files | 0.2.1 | http://enigma.ini.usc.edu/protocols/imaging-protocols/ | Please make sure to use acapulco version 0.2.1 |
Docker for Mac | https://docs.docker.com/desktop/mac/install/ | macOS must be version 10.14 or newer Docker requires sudo priviledges Docker imposes a memory (RAM) constraint on Mac OS. To increase the RAM, open Docker Desktop, go to Preferences and click on resources. Increase the Memory to the maximum |
|
Docker for Windows | https://docs.docker.com/docker-for-windows/install/ | ||
ENIGMA SUIT scripts | http://enigma.ini.usc.edu/protocols/imaging-protocols/ | ||
FreeSurfer | 7 | https://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/DownloadAndInstall | Following variables need to be set everytime you work with Freesurfer: export FREESURFER_HOME= ![]() ![]() source $FREESURFER_HOME/SetUpFreeSurfer.sh |
export SUBJECTS_DIR=![]() ![]() |
|||
FSL (for FSLeyes). Optional | 6 | https://fsl.fmrib.ox.ac.uk/fsl/fslwiki/FslInstallation | |
ICV pipeline files | http://enigma.ini.usc.edu/protocols/imaging-protocols/ | ICV pipeline can be run in two ways: 1) with docker/singularity. You will not require additionl software; 2) without docker/singularity- this involves running the ICV script (calculate_icv.py) manually. You will require the following additional software: Python version ![]() Python module pandas Python module fire Python module tabulate Python module Colorama |
|
https://github.com/Characterisation-Virtual-Laboratory/calculate_icv | |||
MATLAB* | 2019 or newer | https://au.mathworks.com/ | An academic license is required |
Singularity | 3.7 or newer | https://www.sylabs.io/docs/ | Prefered for high performance computing (HPC) clusters |
SPM | 12 | http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/software/spm12/ | Make sure spm12 and all subfolders are in your MATLAB path |
SUIT Toolbox | 3.4 | http://www.diedrichsenlab.org/imaging/suit_download.htm | Make sure you place SUIT toolbox in spm12/toolbox directory |
Troubleshooting manual and segmentation output examples | http://enigma.ini.usc.edu/protocols/imaging-protocols/ | ||
Tutorial manual and video | http://enigma.ini.usc.edu/protocols/imaging-protocols/ | Manual and accompanying live demonstration provide detailed step-by-step instructions on how to run the pipeline from start to finish. | |
*Not freely available; an academic license is required |