Hersen infarct segmentatie en registratie op MRI of CT voor laesie-symptoom mapping

J.  Matthijs Biesbroek; Hugo  J. Kuijf; Nick  A. Weaver; Lei Zhao; Marco Duering; Geert Jan Biessels

doi:10.3791/59653

Een abonnement op JoVE is vereist om deze inhoud te bekijken. Log in of start vandaag met uw gratis proefperiode.

Methodenartikel

Hersen infarct segmentatie en registratie op MRI of CT voor laesie-symptoom mapping

49.3K weergaven

⸱

DOI:

10.3791/59653

⸱

25 september 2019

J. Matthijs Biesbroek¹ , Hugo J. Kuijf² , Nick A. Weaver¹ , Lei Zhao³ , Marco Duering⁴ , Meta VCI Map Consortium, Geert Jan Biessels¹

¹Department of Neurology and Neurosurgery, UMC Utrecht Brain Center, University Medical Center Utrecht, Utrecht University, ²Image Sciences Institute, University Medical Center Utrecht, ³BrainNow Research Institute, ⁴Institute for Stroke and Dementia Research, University Hospital, LMU Munich

In dit artikel

Samenvatting

Hier is een praktische tutorial voor een Open-Access, gestandaardiseerde beeldverwerking pijpleiding voor het doel van laesie-symptoom mapping. Voor elke verwerkingsstap wordt een stapsgewijze uitleg gegeven, van handmatige infarct segmentatie op CT/MRI tot daaropvolgende registratie naar standaard ruimte, samen met praktische aanbevelingen en illustraties met voorbeeldige cases.

Samenvatting

In laesie-symptoom mapping (LSM), hersenfunctie wordt afgeleid door de locatie van verworven hersenlaesies aan gedrags-of cognitieve symptomen in een groep patiënten. Met recente ontwikkelingen in de hersenen Imaging en beeldverwerking, LSM is uitgegroeid tot een populaire tool in cognitieve neurowetenschappen. LSM kan fundamentele inzichten bieden in de functionele architectuur van het menselijk brein voor een verscheidenheid aan cognitieve en niet-cognitieve functies. Een cruciale stap in het uitvoeren van LSM-studies is de segmentatie van laesies op hersenen scans van een grote groep patiënten en de registratie van elke scan naar een gemeenschappelijke stereotaxic ruimte (ook wel standaard ruimte of een gestandaardiseerde hersen sjabloon genoemd). Hier beschreven is een Open-Access, gestandaardiseerde methode voor infarct segmentatie en registratie voor het doel van LSM, evenals een gedetailleerde en hands-on walkthrough op basis van voorbeeldige gevallen. Een uitgebreide zelfstudie voor de handmatige segmentatie van herseninfarcten op CT-scans en DWI of FLAIR MRI-sequenties wordt geleverd, inclusief criteria voor infarct-identificatie en valkuilen voor verschillende scan typen. De registratie software biedt meerdere registratie schema's die kunnen worden gebruikt voor de verwerking van CT-en MRI-gegevens met heterogene acquisitie parameters. Een tutorial over het gebruik van deze registratie software en het uitvoeren van visuele kwaliteitscontroles en handmatige correcties (die in sommige gevallen nodig zijn) wordt geleverd. Deze aanpak biedt onderzoekers een kader voor het hele proces van beeldverwerking van de hersenen die nodig zijn om een LSM-studie uit te voeren, van het verzamelen van gegevens tot de laatste kwaliteitscontroles van de resultaten.

Inleiding

Lesion-symptoom mapping (LSM), ook wel genoemd laesie-gedrag mapping, is een belangrijk hulpmiddel voor het bestuderen van de functionele architectuur van de menselijke hersenen¹. In laesie studies, hersenfunctie wordt afgeleid en gelokaliseerd door het bestuderen van patiënten met verworven hersenlaesies. De eerste casestudy's die neurologische symptomen koppelen aan specifieke hersen locaties die in de negentiende eeuw werden uitgevoerd, hebben al fundamentele inzichten verschaft in de anatomische correlaten van taal en verschillende andere cognitieve processen². Toch, de neuroanatomische correlaten van vele aspecten v....