Этот документ описывает статистические модели для объемного анализа данных МРТ, который идентифицирует точка «изменения», когда атрофия мозга начинается в premanifest болезни Гентингтона. Целом мозг отображение точек изменения достигается на основе томов мозга, полученных с помощью конвейера на основе Атлас сегментации Т1 взвешенных изображений.
Последние достижения в МРТ предлагают целый ряд полезных маркеров для идентификации нейродегенеративных заболеваний. В болезни Гентингтона (HD) атрофия региональных мозга начинает много лет до наступления мотор (в период «premanifest»), но пространственно-временных структура региональных атрофия через мозг, характеризуется не полностью. Здесь мы показываем онлайн платформу облачных вычислений, «MRICloud», которая обеспечивает на основе Атлас целом мозг сегментации Т1 взвешенных изображений на нескольких уровнях гранулярности и тем самым, позволяет нам получить доступ к региональные особенности анатомии мозга. Мы затем описать модель регрессии, обнаруживает статистически перегиба точек, в которых региональные мозга атрофия начинает быть заметным, т.е. «смена точки», в отношении индекса прогрессирование болезни. Мы использовали продукт (CAP) Оценка ЦАГ возраст для индексации прогрессирования заболевания в HD больных. Точка изменения анализа объемного измерения от сегментации трубопровода, таким образом, предоставляет важную информацию заказа и шаблон структурных атрофии через мозг. Этот документ иллюстрирует использование этих методов на Т1 взвешенных МРТ данных субъектов premanifest HD от большое многоцентровое исследование ПРЕДСКАЗАТЬ-HD. Этот дизайн потенциально имеет широкое применение в диапазоне нейродегенеративных заболеваний для изучения динамических изменений мозга анатомии.
Магнитно-резонансная томография (МРТ) существенно расширить наши возможности для изучения анатомии мозга и функции в нейродегенеративных заболеваний1,2,3. T1-взвешенный структурных МРТ является одним из наиболее широко принятых изображений инструменты в обычной клинической практике для оценки анатомии мозга и связанных с ними патологии. Количественный анализ Т1 взвешенных изображений с высоким разрешением обеспечивает полезные маркеры, чтобы измерить анатомические изменения во время дегенерация головного мозга. В частности, подходы на основе сегментации количественная оценка эффективно уменьшает размерность изображения от уровня voxel (на порядке (106)) Анатомические структурного уровня ((102)) для высокой пропускной способности Нейроинформатика4 , 5. Автоматизированная мозга сегментации может быть достигнуто с помощью методов, основанных на Атлас7,6,8,9 , что карта предварительно определенных анатомических этикетки из атласа на пациента изображений . Среди методов, основанных на Атлас, мульти Атлас алгоритмы10,11,12,,1314 дали улучшенный сегментации точность и надежность. Наша группа разработала полностью автоматизированный конвейер мульти Атлас сегментации T1, с передовых diffeomorphic изображения регистрации алгоритмы15, мульти Атлас фьюжн методы16,17и богатые мульти Атлас библиотек 18. трубопровод был распространен на платформе облачных вычислений, MRICloud19, с 2015 года, и он был использован для изучения нейродегенеративных заболеваний, таких как болезнь Альцгеймера (AD)20,21, начальное Прогрессивные афазии22и болезнь Хантингтона23.
После того как изображения с высоким разрешением разбиваются на структуры мозга, региональных особенностей, таких как тома, может использоваться для создания математических моделей для характеристики нейроанатомический изменения. Точка изменения анализа метод недавно был создан нашей группы для анализа временных порядок, в котором происходят статистически мозга морфометрические изменения, основанные на данных МРТ продольного или поперечного сечения. Эта статистическая модель была впервые разработана для количественной оценки на основе формы diffeomorphometry старше21,больных ад24; и позже она была адаптирована для изучения структурных изменений головного мозга в болезни Гентингтона (HD), а также относительно описания развития изменения мозга новорожденных мозги25. В HD пациентов с уважением к ЦАГ возраст Оценка продукта (CAP), как показатель степени подверженности расширением CAG в HTT 26был определен точка изменения. Это хорошо известно, что атрофия полосатой является одним из ранних маркеров в HD, следуют Глобус бледного27. Тем не менее, изменения в Полосатое тело по отношению к другим структурам серого и белого вещества через мозг остается неясным. Такое отношение имеет решающее значение для нас, чтобы понять прогрессирования заболевания. Точка изменения анализ объемных изменений во всех структурах мозга скорее всего обеспечит систематическую информацию атрофии головного мозга в premanifest фазе HD.
Здесь мы показываем, процедуры для выполнения всего мозг сегментации, с помощью MRICloud (www.mricloud.org) и шаги для выполнения изменений Пойнт анализ объемных данных в premanifest HD темы. Были собраны данные МРТ с большой численностью населения многоцентрового ПРЕДСКАЗАТЬ-HD изучения29 28,с приблизительно 400 контроля и premanifest HD темы. Сочетание Атлас сегментации и точка изменения анализа приносит уникальную информацию о пространственно-временных порядок структурных изменений головного мозга и шаблон прогрессирования болезни через мозг. Методы потенциально применимы к ряду нейродегенеративных заболеваний с различными биомаркеров для сопоставления дегенерация головного мозга.
Как показано в настоящем документе, сегментация целом мозга МРТ головного мозга может быть удобно достигнуто с помощью нашей онлайн платформы MRICloud. T1-взвешенный МРТ основе объемный маркер показывает, быть надежной и чувствительной к ряду нейродегенеративных заболеваний1<…
The authors have nothing to disclose.
Мы благодарим PREDICT-HD следователи, в частности, д-р Ханс Джонсон и д-р Джейн S. Pauslen из университета штата Айова, за их щедрость в обмене данных МРТ и конструктивное обсуждение по анализу данных и результатов.
Эта работа поддерживается NIH предоставляет R21 NS098018, Р50 NS16375, NS40068, R01 NS086888, R01 NS084957, P41-EB015909, P41 EB015909, R01 EB000975, R01 EB008171 и U01 NS082085.
MATLAB | Mathworks | N/A | Version 2015b and above |
Dell Workstation | Dell | Dell Precision T5500 (Intel Xeon CPU) |