Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Phân đoạn 3D bán tự động các đường dẫn chính trong não chuột: so sánh DTI với các phương pháp mô học tiêu chuẩn
Tóm tắt
Các nhà nghiên cứu làm việc với các mô hình chuột về bệnh lý thần kinh thường cần một bản đồ chính xác về tổ chức giải phẫu của chất trắng trong não chuột. Với sự gia tăng phổ biến của các kỹ thuật MRI trên động vật nhỏ, bao gồm hình ảnh tensor khuếch tán (DTI), có một mối quan tâm đáng kể đối với các phương pháp phân đoạn nhanh chóng của các cấu trúc thần kinh để so sánh định lượng. Tương tác quang học từ DTI cho phép phân đoạn đơn giản và nhanh chóng các đường dẫn chất trắng chính, nhưng độ chính xác giải phẫu của các sợi do máy tính tạo ra đặt ra câu hỏi và chưa được đánh giá nghiêm ngặt trong não chuột. Trong nghiên cứu này, chúng tôi xem xét độ chính xác giải phẫu của phân đoạn dựa trên quang học trong não chuột trưởng thành. Chúng tôi đã phân tích 12 đường dẫn chất trắng chính sử dụng phân đoạn bán tự động dựa trên quang học cùng với phân đoạn thủ công của các mẫu mô học nhuộm bạc Gallyas. Chúng tôi áp dụng bốn thuật toán theo dõi sợi cho dữ liệu DTI—hai phương pháp tích hợp và hai phương pháp khúc xạ. Trong nhiều trường hợp, phân đoạn dựa trên quang học gần khớp với phân đoạn dựa trên mô học; tuy nhiên, các thuật toán quang học khác nhau cho ra những kết quả khác biệt rõ rệt. Kết quả cho thấy rằng một số đường dẫn chất trắng dễ dàng hơn cho phân đoạn dựa trên quang học hơn những đường khác. Chúng tôi tin rằng những dữ liệu này sẽ giúp các nhà nghiên cứu quyết định liệu có nên sử dụng phân đoạn dựa trên quang học của các cấu trúc chất trắng cho phân tích định lượng dựa trên DTI của các mô hình bệnh lý thần kinh hay không.
Từ khóa
#bệnh lý thần kinh #phân đoạn 3D #chất trắng #mô hình chuột #kỹ thuật MRI #DTITài liệu tham khảo
Gallyas F (1971) A principle for silver staining of tissue elements by physical development. Acta Morphol Acad Sci Hung 19(1):57–71
Gallyas F (1979) Silver staining of myelin by means of physical development. Neurol Res 1(2):203−209
Hasan KM, Halphen C, Sankar A, Eluvathingal TJ, Kramer L, Stuebing KK, Ewing-Cobbs L, Fletcher JM (2007) Diffusion tensor imaging-based tissue segmentation: validation and application to the developing child and adolescent brain. Neuroimage 34(4):1497–1505. doi:10.1016/j.neuroimage.2006.10.029
Johnson GA, Calabrese E, Badea A, Paxinos G, Watson C (2012a) A multidimensional magnetic resonance histology atlas of the Wistar rat brain. Neuroimage 62(3):1848–1856. doi:10.1016/j.neuroimage.2012.05.041
Johnson GA, Calabrese E, Badea A, Paxinos G, Watson C (2012b) A multidimensional magnetic resonance histology atlas of the Wistar rat brain. Neuroimage. doi:10.1016/j.neuroimage.2012.05.041
Koenig SH (1990) Paramagnetic agents as tracers in magnetic resonance imaging. Extrapolations from Gd-DTPA to everything. Acta Radiol Suppl 374:17–23
Konig JFR, Klippel RA (1963) The rat brain A stereotaxic atlas of the forebrain and the lower parts of the brain stem. The Williams and Wilkins Company, Baltimore
Mukherjee P, Chung SW, Berman JI, Hess CP, Henry RG (2008) Diffusion tensor MR imaging and fiber tractography: technical considerations. AJNR Am J Neuroradiol 29(5):843–852. doi:10.3174/ajnr.A1052
Niogi SN, Mukherjee P, McCandliss BD (2007) Diffusion tensor imaging segmentation of white matter structures using a Reproducible Objective Quantification Scheme (ROQS). Neuroimage 35(1):166–174. doi:10.1016/j.neuroimage.2006.10.040
O’Donnell LJ, Westin CF (2007) Automatic tractography segmentation using a high-dimensional white matter atlas. IEEE Trans Med Imaging 26(11):1562–1575. doi:10.1109/TMI.2007.906785
Paxinos G, Watson C (2007) The rat brain in stereotaxic coordinates, 6th edn. Elsevier, Amsterdam
Pistorio AL, Hendry SH, Wang X (2006) A modified technique for high-resolution staining of myelin. J Neurosci Methods 153(1):135–146. doi:10.1016/j.jneumeth.2005.10.014
Renshaw PF, Owen CS, McLaughlin AC, Frey TG, Leigh JS Jr (1986) Ferromagnetic contrast agents: a new approach. Magn Reson Med 3(2):217–225
Savadjiev P, Campbell JS, Pike GB, Siddiqi K (2008) Streamline flows for white matter fibre pathway segmentation in diffusion MRI. Med Image Comput Comput Assist Interv 11(Pt 1):135–143
Tago H, Kimura H, Maeda T (1986) Visualization of detailed acetylcholinesterase fiber and neuron staining in rat brain by a sensitive histochemical procedure. J Histochem Cytochem 34(11):1431–1438
Tuch DS (2004) Q-ball imaging. Magn Reson Med 52(6):1358–1372. doi:10.1002/mrm.20279
Tuch DS, Reese TG, Wiegell MR, Makris N, Belliveau JW, Wedeen VJ (2002) High angular resolution diffusion imaging reveals intravoxel white matter fiber heterogeneity. Magn Reson Med 48(4):577–582. doi:10.1002/mrm.10268
Van Hecke W, Leemans A, Sijbers J, Vandervliet E, Van Goethem J, Parizel PM (2008) A tracking-based diffusion tensor imaging segmentation method for the detection of diffusion-related changes of the cervical spinal cord with aging. J Magn Reson Imaging 27(5):978–991. doi:10.1002/jmri.21338
Wedeen VJ, Wang RP, Schmahmann JD, Benner T, Tseng WY, Dai G, Pandya DN, Hagmann P, D’Arceuil H, de Crespigny AJ (2008) Diffusion spectrum magnetic resonance imaging (DSI) tractography of crossing fibers. Neuroimage 41(4):1267–1277. doi:10.1016/j.neuroimage.2008.03.036
Yendiki A, Panneck P, Srinivasan P, Stevens A, Zollei L, Augustinack J, Wang R, Salat D, Ehrlich S, Behrens T, Jbabdi S, Gollub R, Fischl B (2011) Automated probabilistic reconstruction of white-matter pathways in health and disease using an atlas of the underlying anatomy. Front Neuroinform 5:23. doi:10.3389/fninf.2011.00023