저자는, CAMH 재단의 지원을 인정 마이클과 소냐 Koerner에, Kimel 가족, 그리고 폴 E. 핑클 새로운 탐정 촉매 상에 감사하고 싶습니다. 이 프로젝트는 퐁 드 Recherches 상테 퀘벡, 건강 연구의 캐나다 연구소 (CIHR), 자연 과학 및 캐나다, 웨스턴 뇌 연구소, 캐나다 알츠하이머 협회의 공학 연구 협의회, 그리고 마이클 J. 폭스 재단의 지원을 받았다 파킨슨 연구 (MMC),뿐만 아니라 CIHR, 온타리오 정신 건강 재단, NARSAD 및 정신 건강의 국립 연구소 (R01MH099167) (ANV)를 참조하십시오. 저자는 또한 이미지를 획득 지원 Anusha Ravichandran에게 감사의 말씀을 전합니다.

연구 참가자 신경 및 신경 정신 질환 및 심한 머리 외상의 경우 무료로 하였다 (나이 29-57, 평균 37. 3 층, 2M)이 원고의 프로토콜은 건강한 지원자에서 수집 한 오 대표 고해상도 이미지를 위해 개발되었다. 모든 과목은 중독과 정신 건강을위한 센터 (CAMH)에서 모집했다. 이 연구는 CAMH 연구 윤리위원회의 승인을하고, 헬싱키 선언과 조화를 실시했다. 서면 제공하는 모든 과목, 데이터 수집 및 공유에 대한 동의를 알렸다. 이러한 이미지를 수집하는 데 사용 취득 순서에 대한 자세한 내용은, 윈터 등. 2013 년과 공원 등., 다섯 과목에 대한 2014 년 26,34 이미지 품질 검사 및 유지했다 참조하십시오. 해마는 이러한 이미지에서 118 관상 조각의 평균을 스팬. 1. 소프트웨어 셋업 <ol><li> 열기 디스플레이 : </str디스플레이 image_name.mnc -label label_name.mnc&gt; 옹 터미널에서 다음 명령을 사용하여. 창을보기 3D 시각화 창, 3 방향 이미지 및 탐색 창 :이 프로그램은 3 창을 엽니 다. 단말기는 또한 프로그램을 실행하는데 사용된다. 세그먼테이션은 coronally 수행되는 바와 같이, 관상 확대보기. 해마에 확대합니다. 탐색 창에서 F (분단)을 선택합니다. F (0.1 XY 반경)을 선택합니다. 사용자가 &quot;XY 브러시 크기를 입력 :&quot;하는 단말기 창에 메시지가 표시됩니다. 0.1로 설정합니다. 이렇게하면 붓의 크기를 설정합니다. 이제 사용자는 MR 화상 상 해마 드로잉 시작할 수있다. </li></ol> 2. 전체 해마 수동 분할 <ol><li> 설정 : T1 강조 영상을 사용, 해마의 앞쪽에 가장 관상 슬라이스로 이동. 앞쪽 방향으로 슬라이스를 진행하려면 &#39;+&#39;키를 사용하여; 후방 방향으로 이동 키 &#39;-&#39;를 사용합니다. </li><li><stronG&gt; 슬라이스 : 전방 - 대부분의 슬라이스 : 마우스의 오른쪽 클릭을 사용하여, 그것은 주변의 측두엽 백질을 충족하는 해마 회색 물질의 가장 바깥 테두리를 그리고 alveus의 강도 높은 흰색 물질을 사용 해마는 편도 12, 22을 충족하는 우수한 국경을 지원합니다. 국경 안쪽 라벨에 기입 탐색 창의 분할 메뉴에서 E (라벨 입력) 키를 사용합니다. 앞쪽 해마 머리 전체에 해당 국경을 계속 적용. </li><li> 슬라이스 B : 해마 헤드 1 (그림 1B) : <ol><li> 우수, 열등, 측면, 내측 테두리 : 단계 2.2에 설명 된대로 가이드로 측두엽과 alveus의 백질을 사용하여 테두리를 그릴 계속합니다. </li><li> Supero - 중간 국경이 들어, 축보기를 사용, 측면 해마 (29)의 앞쪽 가장자리에서 수평선을 그리고 해마 등이 줄 아래에 아무것도를 포함한다.참고 : supero - 내측 테두리 해마의 회색 물질이 편도의 회색 물질과 혼합이 조각, 더 모호해진다. </li></ol></li><li> 슬라이스 C : 해마 헤드 2 Dentations과 : 주제에 따라, 해마의 dentations 3-4 조각을 볼 수있다 (일반적으로, 그들은 T2 강조 T1 강조 영상 대에서 더 볼 수 있습니다). 이 조각에서, 국경 분할 12, 22을 안내하는 alveus과 측두엽의 백질을 계속 사용합니다. 자세한 사항은 단계를 수행 2.5.1-2.5.2. </li><li> 슬라이스 D : 해마 헤드 (3) : <ol><li> 우수, 열등, 측면, 내측 테두리 :에, dentations의 곡선 다음, 측두엽, 뇌실, 우수한 국경의 열등한 뿔의 측면 경계의 백질에서 해마의 하부 경계를 그립니다 alveus / fimbria의 백질 및 hypointense의 레지오의 내측 경계주변 탱크 (12, 22)의 N. </li><li> Supero - 중간 및 infero - 내측 테두리 : 단계 2.3.2에 설명 된대로 supero - 내측 경계를 정의하기 위해 계속합니다. 해마는 약간 얇아 및 entorhinal 피질 (12, 22)의 약간 hyperintense 회색 물질로 확장 내측 테두리의 열등한 부분을 그립니다. </li></ol></li><li> 슬라이스 E : Uncus와 해마 헤드 4 : 2.5.1-2.5.2 단계에 설명, 열등한 측면, 우수한 테두리를 그릴 계속합니다. 해마에 (해마의 본체에 메달을 위치하고 있으며 저 강도 CSF에 둘러싸여) uncus가 12,2 2 세그멘테이션 포함합니다. </li><li> 슬라이스 F : 해마 바디 : 2.5.1-2.5.2 단계에 설명, 열등한 측면, 중간, 우수한 테두리를 그릴 계속합니다. 해마는이 entorhinal 피질 / 파라 - 해마 이랑 (12, 22)에 전환으로 얇아 시점에서 infero - 내측 테두리를 그립니다.분할의 흔적 해마 고랑의 낮은 강도 CSF를 포함하지 마십시오. </li><li> 슬라이스 G : 해마 꼬리 1 : 원개의 CRU는 처음 볼 때 해마 꼬리 형 슬라이스를 분할 시작합니다. 더 전방 슬라이스 (12, 22)에서 해마 꼬리에 fascicular 이랑의 모양을 외삽하여 분할에서 fascicular 이랑 (해마 꼬리 부분에있는 해마와 혼합 회색 물질 구조)를 제외합니다. 이 추정은 두 개의 구조를 정확하게 구별 할 수없는 후 2 ~ 3 조각 만 가능하다; 이 시점에서, 해마 등이 지역에 눈에 보이는 회색 물질을 취급합니다. </li><li> 슬라이스 H : 해마 꼬리 2 : 세그먼트 주변의 강도 높은 백질의 후방 해마 꼬리의 낮은 강도의 회백질. </li><li> 슬라이스 I : 후방 - 대부분의 조각 : 세그먼트 해마 회색 물질의 작은 나머지 영역에서측두엽의 주위 백질. </li></ol> 3. 해마 식별 기호 수동 분할 <ol><li> 설정 : T2 강조 영상을 사용하여, (단계 2.1에서와 같이) 해마의 앞쪽에 가장 관상 슬라이스로 이동. 붓의 색상을 변경하려면 선택 D (세트 탐색 창에서 분단 메뉴에서 :)하는 Lbl 페인트. &quot;현재 페인트 레이블을 입력 :&quot;명령 단말기는 메시지가 표시됩니다. 각 숫자가 다른 레이블의 색에 해당하는 1에서 255 사이의 숫자를 입력합니다. </li><li> 슬라이스 : 전방 - 대부분의 슬라이스 : 서브 필드 부문은 전방 가장 슬라이스에서 아직 볼 수 있습니다 때문에,에 (반드시 추기경 축 중 하나에 평행하지 않은) 가장 긴 볼 축을 따라 가시 해마 회색 물질을 분할하는 선을 그립니다 두 개의 동일한 섹션은 실제 해부학 12, 22에 근접합니다. CA1 이러한 두 부분의 우수하고 choosi에 의해 subiculum으로 열등한 부분 레이블각 서브 필드 23,35에 대해 서로 다른 색깔의 레이블을 겨. </li><li> 슬라이스 B : 해마 헤드 (1) : SR / SL / SM 13,37로서 해마 형성의 중간에 저 강도 영역을 라벨. 해마의 하부 가장자리를 따라 굴곡이 분명해진다 때, CA1 12, 22에서 subiculum을 분리 측면 테두리로이 랜드 마크를 사용합니다. supero - 중간 팁 (37)에 CA1-subiculum 국경을 그립니다 해마의 긴 축을 따라 계속. </li><li> 슬라이스 C : Dentations와 해마 헤드 2 : <ol><li> SR / SL / SM, CA4 / DG 및 subiculum : SR / SL / SM, CA4 / DG, 그리고 슬라이스 D에 기재 한 바와 같이 subiculum (단계 3.5.1) 레이블. </li><li> CA2 / CA3 및 CA1 : SR / SL / SM 12, 22의 가장 supero - 측면 가장자리에서 supero-측 방향으로 연장되는 45 ° 각도 라인으로 CA1과 CA2 / CA3의 경계를 정의합니다. denta 사이의 골에 우수한 가장자리를 따라 내측 CA2 / CA3 확장TIONS 12, 22. CA1 12, 22로 우수한 가장자리의 나머지 레이블. </li></ol></li><li> 슬라이스 D : 해마 헤드 (3) <ol><li> SR / SL / SM, CA4 / DG 및 subiculum : CA1 (37)의 곡선을 따라 할, 먼저 어두운 SR / SL / SM 밴드 레이블. SR / CA4 / DG 12,22,23,35,37 등의 SL / SM의 내부의 강도 높은 회색 물질 레이블. 이 그림 (c)에서와 같이, 연속 지역되지 않을 수 있습니다. 열등한 해마 (12, 22)에 굽힘을 사용하여 subiculum-CA1의 경계를 정의하는 계속합니다. </li><li> CA2 / CA3 및 CA1은 : 단계 3.4.2에서와 CA1과 CA2 / CA3의 경계를 정의하기 위해 계속합니다. 해마 (12, 22)의 우수한 가장자리를 따라 내측 반 CA2 / CA3를 확장하고 CA1 12, 22로 우수한 가장자리의 나머지 절반 레이블을 붙입니다. </li><li> Supero - 중간 해마 머리 :이 조각에서 반으로 수직 supero - 중간 해마의 머리를 나눕니다. SR / SL / SM (12) 내측 반 레이블. 측면을 나눈다절반의 절반 다시,이 때 수평. CA4 / DG와 우수한 부분과 CA2 / CA3 12 열등한 부분을 레이블. </li></ol></li><li> 슬라이스 E : Uncus와 해마 헤드 (4) <ol><li> 측면 해마 머리 (subiculum)는 이러한 조각의 측면 부분에, / DG 12, 22 CA4의 가장 안쪽 가장자리에서 하부 방향으로 연장되는 수직 라인으로 subiculum-CA1의 경계를 정의합니다. </li><li> 횡 해마 헤드 (CA1, CA2 / CA3, CA4 / DG, SR / SL / SM.) : 단계 3.4.2에서와 동일한 방법으로 CA1-CA2 / CA3 경계를 정의한다. 캘리포니아 지역의 곡선 다음과 같은 낮은 강도 영역으로 SR / SL / SM 레이블을 계속합니다. 단계 3.5.1에​​서와 같이, SR / SL / SM 내부 센터 캐비티로 CA4 / DG 레이블. </li><li> UNCAL 해마 머리 (SR의 / 에스엘 / SM은) : 해마 몸에 해마 헤드 전환으로 약 10 조각의 해마의 uncus 레이블. uncus에서 (SR / SL / SM로서 중심에 저 강도 영역을 레이블링이보기 어려운 경우 uncus의 중심) (12)까지의 폭 복셀 2-3 라인을 분할함으로써 해부학 근사. </li><li> UNCAL 해마 머리 (CA2 / CA3, CA4 / DG는) : uncus의 infero - 측면 / supero - 중간 축을 따라 SR / SL / SM 섹션의 우수한 가장자리에 선을 그립니다. CA2 / CA3 (12)이 선 위에 모든 회색 물질 레이블. CA4 / DG 12 (SR / SL / SM의 양쪽에)이 줄 아래에있는 레이블이없는 회색 물질 레이블. </li></ol></li><li> 슬라이스 F : 해마 바디 : 단계 3.6.1-3.6.2에 설명 된 테두리를 적용 할 계속합니다. </li><li> 슬라이스 G : 해마 꼬리 1 : 단계 3.6.1-3.6.2에 기술 된 규칙을 계속 적용. subiculum-CA1 테두리 CA4 / DG (12, 22)의 내측 가장자리에서 infero-내측 방향으로 연장되는 45 ° 각도 라인이된다. </li><li> 슬라이스 H : 해마 꼬리 2 : fascicular 이랑은 더 이상 해마 상자 형성 구별 할 수 없습니다되면n은, CA1,이 같은 SR / SL의 내부 낮은 강도 영역으로 전체 외부 층 레이블 / (이전의 조각에서와 같이) SM 및 CA4 / DG 12, 22로 중간에 남아있는 회색 문제. </li><li> 슬라이스 I : 후방 가장 슬라이스 : 어둠 SR / SL되면 / SM은 CA1 12, 22로 전체 구조 레이블, 해마 형성의 중심에 더 이상 표시되지 않습니다. </li></ol> 4. 프로토콜의 신뢰성 <ol><li> 원래의 분할을 수행 약 한 달 기다린 후 오른쪽 또는 각 과목의 왼쪽 해마를 Resegment. 세그먼트로서 가능한 한 일관성 프로토콜 규칙을 따르려고 해마의 전체 전후방 길이를 따라 모든 서브 필드. </li><li> 원본과 resegmented 볼륨 사이의 주사위의 카파를 계산 : <img alt="식 (1)" src="/files/ftp_upload/51861/51861eq1.jpg" /> K = 주사위의 카파와 A와 B는 라벨 볼륨있는 곳. </li></ol>

<ol>
	<li>Adler, D. H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Reconstruction+of+the+human+hippocampus+in+3D+from+histology+and+high-resolution+ex-vivo+MRI.">Reconstruction of the human hippocampus in 3D from histology and high-resolution ex-vivo MRI.</a> IEEE Intl. Symp. on Biomed. Img. , 294-297 (2012).</li><li>Adler, D. H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Histology-derived+volumetric+annotation+of+the+human+hippocampal+subfields+in+postmortem+MRI.">Histology-derived volumetric annotation of the human hippocampal subfields in postmortem MRI.</a> NeuroImage. 84 (1), 505-523 (2014).</li><li>Amaral, D. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+golgi+study+of+cell+types+in+the+hilar+region+of+the+hippocampus+in+the+rat.">A golgi study of cell types in the hilar region of the hippocampus in the rat.</a> J. Comp. Neurol. 182 (4 Pt 2), 851-914 (1978).</li><li>Blumberg, H. P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Amygdala+and+Hippocampal+Volumes+in+Adolescents+and+Adults+With+Bipolar+Disorder.">Amygdala and Hippocampal Volumes in Adolescents and Adults With Bipolar Disorder.</a> Arch Gen Psychiatry. 60 (12), 1201-1208 (2003).</li><li>Braak, H., Braak, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Neuropathological+stageing+of+Alzheimer-related+changes.">Neuropathological stageing of Alzheimer-related changes.</a> Acta Neuropathol . 82 (4), 239-259 (1991).</li><li>Boccardi, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Survey+of+protocols+for+the+manual+segmentation+of+the+hippocampus:+preparatory+steps+towards+a+joint+EADC-ADNI+harmonized+protocol.">Survey of protocols for the manual segmentation of the hippocampus: preparatory steps towards a joint EADC-ADNI harmonized protocol.</a> J. Alzheimer's Dis. 26 (3), 61-75 (2011).</li><li>Chakravarty, M. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Performing+label-fusion-based+segmentation+using+multiple+automatically+generated+templates.">Performing label-fusion-based segmentation using multiple automatically generated templates.</a> Hum. Brain Mapp. 34 (10), 2635-2654 (2013).</li><li>Chakravarty, M. M., Bertrand, G., Hodge, C. P., Sadikot, A. F., Collins, D. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+creation+of+a+brain+atlas+for+image+guided+neurosurgery+using+serial+histological+data.">The creation of a brain atlas for image guided neurosurgery using serial histological data.</a> NeuroImage. 30 (2), 359-376 (2006).</li><li>Collins, D. L., Neelin, P., Peters, T. M., Evans, A. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Automatic+3D+intersubject+registration+of+MR+volumetric+data+in+standardized+Talairach+space.">Automatic 3D intersubject registration of MR volumetric data in standardized Talairach space.</a> J. Comput. Assist. Tomogr. 18 (2), 192-205 (1994).</li><li>Heijer, F. V., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Structural+and+diffusion+MRI+measures+of+the+hippocampus+and+memory+performance.">Structural and diffusion MRI measures of the hippocampus and memory performance.</a> NeuroImage. 63 (4), 1782-1789 (2012).</li><li>Duncan, K., Tompary, A., Davachi, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Associative+encoding+and+retrieval+are+predicted+by+functional+connectivity+in+distinct+hippocampal+area+ca1+pathways.">Associative encoding and retrieval are predicted by functional connectivity in distinct hippocampal area ca1 pathways.</a> The Journal of Neuroscience. 34 (34), 11188-11198 (2014).</li><li>Duvernoy, H. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> The Human Hippocampus: Functional Anatomy Vascularization, and Serial Sections with MRI. , (2005).</li><li>Fatterpekar, G. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Cytoarchitecture+of+the+human+cerebral+cortex:+MR+microscopy+of+excised+specimens+at+9.4+Tesla.">Cytoarchitecture of the human cerebral cortex: MR microscopy of excised specimens at 9.4 Tesla.</a> Am. J. Neuroradiol. 23 (8), 1313-1321 (2002).</li><li>Frey, S., Pandya, D. N., Chakravarty, M. M., Bailey, L., Petrides, M., Collins, D. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=An+MRI+based+average+macaque+monkey+stereotaxic+atlas+and+space+(MNI+monkey+space).">An MRI based average macaque monkey stereotaxic atlas and space (MNI monkey space).</a> NeuroImage. 55 (4), 1435-1442 (2011).</li><li>Goubran, M., Crukley, C., de Ribaupierre, S., Peters, T. M., Khan, A. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Image+registration+of+ex-vivo.+MRI+to+sparsely+sectioned+histology+of+hippocampal+and+neocortical+temporal+lobe+specimens.">Image registration of ex-vivo. MRI to sparsely sectioned histology of hippocampal and neocortical temporal lobe specimens.</a> NeuroImage. 83, 770-781 (2013).</li><li>Heckemann, R. A., Hajnal, J. V., Aljabar, P., Rueckert, D., Hammers, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Automatic+anatomical+brain+MRI+segmentation+combining+label+propagation+and+decision+fusion.">Automatic anatomical brain MRI segmentation combining label propagation and decision fusion.</a> NeuroImage. 33 (1), 115-126 (2006).</li><li>Holmes, C. J., Hoge, R., Collins, L., Woods, R., Toga, A. W., Evans, A. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Enhancement+of+MR+images+using+registration+for+signal+averaging.">Enhancement of MR images using registration for signal averaging.</a> J. Comput. Assist. Tomogr. 22 (2), 324-333 (1998).</li><li>Karnik-Henry, M. S., Wang, L., Barch, D. M., Harms, M. P., Campanella, C., Csernansky, J. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Medial+temporal+lobe+structure+and+cognition+in+individuals+with+schizophrenia+and+in+their+non-psychotic+siblings.">Medial temporal lobe structure and cognition in individuals with schizophrenia and in their non-psychotic siblings.</a> Schizophrenia Research. 138 (2-3), 128-135 (2012).</li><li>Kim, J. S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Automated+3-D+extraction+and+evaluation+of+the+inner+and+outer+cortical+surfaces+using+a+Laplacian+map+and+partial+volume+effect+classification.">Automated 3-D extraction and evaluation of the inner and outer cortical surfaces using a Laplacian map and partial volume effect classification.</a> NeuroImage. 27 (1), 210-221 (2005).</li><li>La Joie, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Differential+effect+of+age+on+hippocampal+subfields+assessed+using+a+new+high-resolution+3T+MR+sequence.">Differential effect of age on hippocampal subfields assessed using a new high-resolution 3T MR sequence.</a> NeuroImage. 53 (2), 506-514 (2010).</li><li>Libby, L. A., Ekstrom, A. D., Ragland, J. D., Ranganath, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Differential+connectivity+of+perirhinal+and+parahippocampal+cortices+within+human+hippocampal+subregions+revealed+by+high-resolution+functional+imaging.">Differential connectivity of perirhinal and parahippocampal cortices within human hippocampal subregions revealed by high-resolution functional imaging.</a> The Journal of Neuroscience. 32 (19), 6550-6560 (2012).</li><li>Mai, J. K., Paxinos, G., Voss, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Atlas of the Human Brain. , (2008).</li><li>Mueller, S. G., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Measurement+of+hippocampal+subfields+and+age-related+changes+with+high+resolution+MRI+at+4T.">Measurement of hippocampal subfields and age-related changes with high resolution MRI at 4T.</a> Neurobiol Aging. 28 (5), 719-726 (2006).</li><li>Narr, K. L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Regional+specificity+of+hippocampal+volume+reductions+in+first-episode+schizophrenia.">Regional specificity of hippocampal volume reductions in first-episode schizophrenia.</a> NeuroImage. 21 (4), 1563-1575 (2004).</li><li>Olsen, R. K., Palombo, D. J., Rabin, J. S., Levine, B., Ryan, J. D., Rosenbaum, R. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Volumetric+Analysis+of+Medial+Temporal+Lobe+Subregions+in+Development+Amnesia+using+High-Resolution+Magnetic+Resonance+Imaging.">Volumetric Analysis of Medial Temporal Lobe Subregions in Development Amnesia using High-Resolution Magnetic Resonance Imaging.</a> Hippocampus. 23 (10), 855-860 (2013).</li><li>Park, M. T. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Derivation+of+high-resolution+MRI+atlases+of+the+human+cerebellum+at+3T+and+segmentation+using+multiple+automatically+generated+templates.">Derivation of high-resolution MRI atlases of the human cerebellum at 3T and segmentation using multiple automatically generated templates.</a> NeuroImage. 95, 217-231 (2014).</li><li>Pipitone, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Multi-atlas+Segmentation+of+the+Whole+Hippocampus+and+Subfields+Using+Multiple+Automatically+Generated+Templates.">Multi-atlas Segmentation of the Whole Hippocampus and Subfields Using Multiple Automatically Generated Templates.</a> NeuroImage. 101, 494-512 (2014).</li><li>Pluta, J., Yushkevich, P., Das, S., Wolk, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=In+vivo+analysis+of+hippocampal+subfield+atrophy+in+mild+cognitive+impairment+via+semi-automatic+segmentation+of+T2-weighted+MRI.Journal+of+Alzheimer's+Disease.">In vivo analysis of hippocampal subfield atrophy in mild cognitive impairment via semi-automatic segmentation of T2-weighted MRI.Journal of Alzheimer's Disease.</a> 31 (1), 85-99 (2012).</li><li>Pruessner, J. C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Volumetry+of+hippocampus+and+amygdala+with+high-resolution+MRI+and+three-+dimensional+analysis+software:+minimizing+the+discrepancies+between+laboratories.">Volumetry of hippocampus and amygdala with high-resolution MRI and three- dimensional analysis software: minimizing the discrepancies between laboratories.</a> Cereb Cortex. 10 (4), 433-442 (2000).</li><li>Sabuncu, M. R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+dynamics+of+cortical+and+hippocampal+atrophy+in+Alzheimer+disease.">The dynamics of cortical and hippocampal atrophy in Alzheimer disease.</a> Archives of Neurology. 68 (8), 1040-1048 (2011).</li><li>Scoville, W. B., Milner, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Loss+of+recent+memory+after+bilateral+hippocampal+lesions.">Loss of recent memory after bilateral hippocampal lesions.</a> J. Neuropsych. and Clin. Neurosci. 12 (1), 103-113 (1957).</li><li>Toga, A. W., Thompson, P. M., Mori, S., Amunts, K., Zilles, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Towards+multimodal+atlases+of+the+human+brain.">Towards multimodal atlases of the human brain.</a> Nat. Rev. Neurosci. 7 (12), 952-966 (2006).</li><li>van Leemput, K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Automated+segmentation+of+hippocampal+subfields+from+ultra-high+resolution+in+vivo.">Automated segmentation of hippocampal subfields from ultra-high resolution in vivo.</a> MRI. Hippocampus. 19 (6), 549-557 (2009).</li><li>Winterburn, J. L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+novel+in+vivo+atlas+of+human+hippocampal+subfields+using+high-resolution+3+T+magnetic+resonance+imaging.">A novel in vivo atlas of human hippocampal subfields using high-resolution 3 T magnetic resonance imaging.</a> NeuroImage. 74, 254-265 (2013).</li><li>Wisse, L. E. M., Gerritsen, L., Zwanenburg, J. J. M., Kuijf, H. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Subfields+of+the+hippocampal+formation+at+7+T+MRI:+in+vivo.+volumetric+assessment.">Subfields of the hippocampal formation at 7 T MRI: in vivo. volumetric assessment.</a> NeuroImage. 61 (4), 1043-1049 (2012).</li><li>Yelnik, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+three-dimensional,+histological+and+deformable+atlas+of+the+human+basal+ganglia.+I.+Atlas+construction+based+on+immunohistochemical+and+MRI+data.">A three-dimensional, histological and deformable atlas of the human basal ganglia. I. Atlas construction based on immunohistochemical and MRI data.</a> NeuroImage. 34 (2), 618-638 (2007).</li><li>Yushkevich, P. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+high-resolution+computational+atlas+of+the+human+hippocampus+from+postmortem+magnetic+resonance+imaging+at+9.4+T.">A high-resolution computational atlas of the human hippocampus from postmortem magnetic resonance imaging at 9.4 T.</a> NeuroImage. 44 (2), 385-398 (2009).</li><li>Yushkevich, P. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Quantitative+Comparison+of+21+Protocols+for+Labeling+Hippocampal+Subfields+and+Parahippocampal+Subregions+in+In+Vivo+MRI:+Towards+a+Harmonized+Segmentation+Protocol.">Quantitative Comparison of 21 Protocols for Labeling Hippocampal Subfields and Parahippocampal Subregions in In Vivo MRI: Towards a Harmonized Segmentation Protocol.</a> NeuroImage. , (2015).</li></ol>

The authors have no conflicts of interest to declare.

자기 공명 영상에서 해마 서브 필드 조각은 문헌에 잘 표현된다. 그러나, 기존의 프로토콜이 해마 20,23,33,35의 일부를 제외, 고정 된 이미지 (37)에만 적용, 또는 이미지 수집 35, 37에 대한 매우 높은 필드 스캐너가 필요합니다. 이 원고는 해마의 5 대 구획 (CA1, CA2 / CA3, CA4 / 치아 이랑 (dentate gyrus), SR / SL / SM, 및 subiculum)을 포함하고 구조의 전체 전후방 길이에 걸쳐 분할 프로토콜을 제공합니다. 전체 세그먼트지도 책은 공공 온라인 (cobralab.ca/atlases/Hippocampus)을 사용할 수 있습니다. 이 작품은 뇌 영상 분야 내에서 여러 그룹에 적용 가능하며, 해마 서브 필드 분할의 기존 불일치의 일부를 제한하는 데 도움이 될 것입니다. 프로토콜의 신뢰성 테스트는 높은 내 평가자의 신뢰성을 반영하고 원래 resegmented 라벨 사이의 공간적 중첩의 고도 (도시표 2). 전체 해마 0.91 카파 값 문헌 35, 37에보고 된 값과 다른 바람직 비교한다. 서브 필드의 많은 내부 평가자의 신뢰도는 또한 다른 유사한 분할 프로토콜과 잘 비교; 그러나 일부 구조는 낮은 신뢰도가 25,33,35,37 .This이 CA1 인접한 서브 필드 결과 다른 그룹은 그렇지 않은 본 프로토콜에서 SR / SL / SM은 서브 필드 (subiculum을 포함하는 결과가 될 수있다, 및 CA2 / CA3)은 얇은되고, 따라서 더 많이 주사위의 카파 메트릭 (33, 35)에 의해 얻어냅니다. 또한,이 프로토콜에서 사용 재검사 프로세스는 아마도 더 엄격하고 다른 그룹에 의해 사용되는 것보다 진정한 프로토콜 신뢰도 따라서 이상의 반사이다. 각 과목 중 하나 반구의 전체 전후방 길이는 높은 신뢰도 세그먼트 몇 관상 조각 23,33,37 국지적 인 서브 필드와 다른 그룹 반면, resegmented했다최저 카파 (0.64)가 작은, 얇은 구조 CA2 / CA3,이다. 이것은 이전에이 프로토콜의 모든 서브 필드에 대한 인트라 레이터 에러가 모든 방위에서 시뮬레이션 된 0.3 mm 병진 오차, 또는 라벨 (34)의 시뮬레이션 된 1 % 팽창 / 수축보다 높은 것이 밝혀졌다. 즉, 수동 재 구획 에러 프로토콜 설명서 높은 재현성을 지원 작은 계통 오차를 도입하는 것보다 작다. 상세히 다섯 고해상도 이미지의 각각을 연구 전문가 설명서 레이터 (12)를 볼 수 있었다 Duvernoy의 조직학에 존재하는 서브 필드를 결정한다. 그것은 신뢰성있게되므로 한 구조로 결합하고, 프로토콜의 신뢰성을 높이기 위해, CA3에서 CA2를 구별 할 수없는 것을 결정 하였다. 이 규칙은 이전의 그룹 33,37의 전례를 따른다. 그것은 지층 moleculare에서 CA4를 구별하는 것이 불가능했다또는 지층 granulosum 및 이미지의 치아 이랑 (dentate gyrus)의 다형성 층은 치아 이랑 층 자신을 구별합니다. CA4 모든 치아 이랑 (dentate gyrus) 층 따라서 하나의 레이블 (CA4 / DG)로 결합되었다. 이 있고, 실제로, CA4 영역이 Duvernoy 12, 또는 치아 이랑의 일부로서 아마 랄 3 등과 같은 cornu의 ammonis의 일부로 간주되어야하는지에 해마 서브 분할 커뮤니티 토론. 이 논문에 제시된 방법은 이러한 전망을 모두 수용, 이전 MR 분할 그룹 23,28,33,35,37의 작업을 다음과 같습니다. 또한 개별적으로 구별 할 수없는 cornu의 ammonis의 지층 radiatum, lacunosum 및 moleculare, 그래서 이전의 그룹 (37)와 마찬가지로, 하나의 레이블로 결합되었다. 신경 해부학의 가장 정확한 분석은 조직 학적 절편을 염색하고, 그러나 이러한 유형의 분석은 문제의 숫자 앓고 : LIMI(아주 작은 샘플 크기 결과) 고정 표본에 테드 액세스; 샘플을 준비하는데 전문; 고정 후 뇌의 왜곡; 생체 데이터 1,2,8에서 디지털로 고정 아틀라스 적용에 어려움. 생체 이미징, MR 스캐너에서 고정 뇌 긴 획득 시간은 또한 신경 해부학의 상세한 화상을 제공하지만, 조직학과 같이 샘플 수가 제한되고 고정 및 생체 뇌 37. 생체 MR 사이에서 형태 계측 학적 차이가있다 영상은 제한된 해상도를 갖지만,보다 큰 샘플 크기의 가능성뿐만 아니라, 다수의 시점에서 하나의 피사체의 촬상을위한 잠재 성을 제공한다. (주제 편안한 범위 내) 표준 전계 강도 스캐너에 취득 시간을 길게함으로써, 생체 내에서 사용할 수있는 영상 세부 사항의 레벨은 하위 레벨 구조 신경 해부학를 해결하기에 충분하게된다. 이미지 SEG에 사용되는 인수이 프로토콜에 그 취지에 따라서 샘플 가용성 및 이미지 해상도 사이의 적절한 절충을 제공합니다. 이 프로토콜은이 원고에 26,34 프로토콜 단계들을 설명하기 위해 사용되는 것과 같은 고해상도 자기 공명 영상을 위해 개발되었다. 고해상도 이미지 긴 스캔 시간을 화상 평균화 이용함으로써 3T 스캐너에서 획득 하였다. FSPGR-BRAVO와 FSE-CUBE 인수 모두 총 검사 시간은 함께 단지 2시간의 아래에 있었다. 이 시퀀스가​​ 분할 프로토콜에 대한 예시 적 목적을 위해 여기를 수행 하였다 : 이것이 임상 적용을위한 금지 주사 길이가 있음을 인식한다. 저자. 각각의 콘트라스트 타입 3 인수 반대로 윈터 동부 등에 의해 사용 된 바와 같이,이 원고에 기재된 분할 프로토콜은, (예를 들어, 더 짧은 스캔 시간으로 이미지에 단일 3T 획득하도록 구성 될 수 있다고 생각 2013 34 공원 등. 2014 년 (26) </SUP&gt;) 또는 7T 이미지. 심지어 약간 낮은 해상도로, 프로토콜의 규칙의 대부분은 여전히​​ (예 기하학적 접근법을 사용하여 그와 같이 적용됩니다 45 ° 각도 라인을 CA1과 CA2 / CA3 사이;. 수직선을 CA4 / DG의 내측 가장자리에서 분리 subiculum와 CA1 해마 몸에). 다른 규칙들은 아마도 적응하도록 (예를. 이것은 CA의 일부 서브 필드로 포함 할 수있는 경우 SR / SL / SM을 구별하는 것이 가능하지 않을 수도있다) 할 것이다. 또한, 이전에 고해상도 도해가 자동 세그멘테이션 7,27 파이프 라인을 이용하여 낮은 해상도의 이미지에 적용 할 수있는 표시되었다. 프로토콜은 (수동 또는 자동 분할 파이프 라인 7,16,27 사용) 알츠하이머 병 환자와 같은 병에 걸린 인구의 이미지를 위해 설계와 정상인의 이미지를 구현뿐만 아니라, 적용 할 수있는 한, 누구를 위해 심각한 위축이 있습니다 특정의 구조를 해마관심. 5,30이 위축에도 불구하고이 이미지에 해마와 강도 대비를 주변의 랜드 마크 분할 프로토콜은 여전히 크게 가능한 것이다 의미 할 것입니다. 그러나, 그러한 이미지는 임상 가능성 등 해상도가 하부 구조를 볼 수 있도록 너무 낮은 것 1.5T로, 더 낮은 전계 강도로 스캐너를 취득 할 것이다. 그것은 여러 시점 (즉, 관상, 시상 축)에서 구조보고 할 수있는 것이 중요하다 같이 세그먼테이션을 수행하는 데 사용되는 소프트웨어의 유형이 적합하다. 또한, 구조체 표면의 3 차원 시각화의 사용은 해마의 전체 토폴로지를 부드럽게 할 수있다. 종종 잘못된 복셀 또는 비논리적 모양은 2 dimensionsal 추기경면에서 분명하지 않지만 3D 표면에 매우 분명있을 것입니다. 고해상도 이미지에서, 프로토콜은 약 118 관상 슬라이스에 적용 및 WO 40 시간의 위쪽을 필요이전에 훈련 된 전문가 매뉴얼 평가자에 의한 주제 당 RK. 육체 노동의이 금액은 큰 주제 세트의 전체 프로토콜의 적용을 제한한다. 이는 시간을 절약 대책 등의 프로토콜의 변형 된 버전을 구현하는 것이 가능할 것이다 : 예를 들어, 다른 모든 관상 슬라이스 서브 볼륨의 추정을 제공하도록 분할 될 수도 있고, 서브 필드가 결합 될 수있는 예를 들어 모든 cornu는 (서브 필드 ammonis CA1, CA2 / CA3, 및 SR / SL / SM). 결론적으로,이 원고는 전체 해마에 대한 자세한 설명서를 분할 프로토콜과 다섯 해마 서브 필드 (CA1, CA2 / CA3, CA4 / 치아 이랑 (dentate gyrus), 지층 radiatum / lacunosum / moleculare 및 subiculum)를 제공합니다. 이 프로토콜은 다섯 피험자에인가되었으며, 도해는 (cobralab.ca/atlases/Hippocampus) 공개적으로 이용 가능하게되었다. 이지도 책은에 해마 서브 필드의 신뢰성, 반복 세분화를 수행하는 해마 분할에 관심이 다른 실험실을 허용새로운 이미지 데이터 세트.

해마는 일시적인 메모리 공간 탐색 및 다른인지 기능과 관련된 10,31 널리 연구 측두엽 구조이다. 알츠하이머 병, 정신 분열증 및 양극성 장애와 같은 신경 퇴행성 질환 및 신경 정신 질환에서의 역할은 4,5,18,24,30 잘 설명되어 있습니다. 이 원고의 목표는 3T에서 취득 고해상도 자기 공명 (MR) 화상에 인간 해마의 서브 필드에 대해 이전에 34 출판 수동 분할 프로토콜에 부가적인 세부 사항을 제공하는 것이다. 또한,이 원고를 함께 제공되는 비디오 구성 요소는 자신의 데이터 세트에 대한 프로토콜을 구현하고자하는 연구자들에게 추가 지원을 제공 할 것입니다. 해마가에서 조직 학적으로 제조 된 사후 관찰 cytoarchitectonic 차이를 기반으로 서브 필드로 나눌 수는 12, 22을 표본. 이러한 사후 표본 GROU를 정의차 식별 및 해마 서브 필드의 연구에 대한 진실; 이러한 성격의 제제는 염색 기술과 장비를 전문이 필요하며, 특히 질병 개체군에서, 고정 된 조직의 가용성에 의해 제한되어 있지만. 생체 내 이미징 피사체의보다 큰 풀의 이점을 갖고, 또한 follow-위한 기회를 제공 연구 및 인구에서 관찰 변화입니다. 이 T2 강조 생체 MR 이미지에서 그 신호 세기를 도시 하였지만 세포 밀도가 13, 그것이 전적으로 MR 신호 세기를 이용하여 서브 필드 사이에 확실한 경계를 식별하기 위해 여전히 어렵다 반영한다. 이와 같이, MR 영상에 조직학 레벨 세부 사항을 특정하기위한 다른 접근 방법이 개발되어왔다. 일부 그룹은 해마 서브 필드 neuroanat을 지역화하는 재구성과 조직 학적 데이터 세트를 디지털화하고 이미지 등록 기술과 함께이 복원을 사용하기위한 노력을 만들었습니다생체 MR 1,2,8,9,14,15,17,32에 OMY. 이 직접 자기 공명 영상 상 조직 학적 지상 진실의 버전을 매핑하기위한 효과적인 방법이지만,이 자연의 복원을 완료하기 어렵다. 이와 같은 프로젝트는 그대로 내측 측두엽 표본, 조직 학적 기법, 조직 학적 처리 중 데이터 손실, 고정 및 생체 뇌 사이의 기본적인 형태 학적 불일치의 가용성에 의해 제한됩니다. 다른 그룹은 생체 내에서 획득하기위한 노력의 일환으로 높은 필드 스캐너 (7T 또는 9.4T)를 사용하고 또는 전 충분히 작은 (0.20-0.35 mm의 등방성) 복셀 크기의 생체 내 이미지가 공간적으로 사용되는 이미지의 명암 차이를 지역화 시각화 서브 필드 35, 37 사이의 경계를 추론. 심지어 7T-9.4T에서와 같은 작은 복셀 크기, 해마 서브 필드의 cytoarchitectonic 특성은 볼 수 없습니다. 이와 같이, 수동 분할 프로토콜이 개발되어왔다자기 공명 영상에 알려진 조직 학적 경계를 pproximate. 이러한 프로토콜은 로컬 이미지 콘트라스트의 차이를 해석하고 표시 구조물에 대하여 (예를 들면 직선 및 각도 등) 기하학 규칙을 정의하여 서브 필드의 경계를 결정한다. 높은 전계 강도에서 촬영 한 이미지는 해마 서브 필드에 대한 자세한 통찰력을 제공 할 수 있지만 7T와 9.4T 프로토콜이 현재 적용 가능성을 제한하므로, 높은 필드 스캐너, 아직 임상 또는 연구 설정에서 일반적으로하지 않습니다. 비슷한 프로토콜은 3T와 4T 스캐너 11,20,21,23,24,25,28,33에서 수집 된 이미지 개발되었다. 이러한 프로토콜의 대부분은 관상면의 서브 1mm 복셀 복셀 차원 화상에 기초하지만, 큰 조각의 두께 (mm 0.8에서 3 사이) 11,20,21,23,25,28,33 또는 큰 슬라이스 간 거리를 갖는다 각 서브 필드의 양의 추정에서 상당한 바이어스 측정 결과 둘 20,28. 또한, 기존의 프로토콜 3T 많은해마의 머리 또는 꼬리 20,23,25,33의 전부 또는 일부에 서브 필드를 제외하거나 중요한 하부 구조 (즉, CA2 / CA3와 DG를 결합하거나 지층 radiatum / lacunosum / moleculare의 포함되지 않습니다 자세한 세분화를 제공하지 않습니다 CA) 11,20,21,23,24,25,28,33. 신뢰성 및 임상 연구에서 일반적으로 사용되는 설정에 근거 스캐너 해마의 헤드, 바디, 테일 걸쳐 관련 서브 필드를 식별 할 수있는 프로토콜의 상세한 설명을위한 필드에서 필요하다. 노력은 실험실의 해마 서브 필드 분할 프로세스를 조화 해마 서브 필드 그룹 (www.hippocampalsubfields.com)에 의해 현재 진행되고, 전체 해마 분할 6에 대한 기존 조화 노력, 21 기존의 프로토콜을 비교하는 최초의 종이와 유사한 최근 38 출판 되었음 . 이 그룹의 작업은 더 최적의 분할 proce을 해명한다절차들. 이 원고는 안정적으로 고해상도 3T 자기 공명 영상에 윈터와 동료 (34)에 의해 이전에 설명 해마 서브 필드 분할 프로토콜을 구현하기위한 세부 작성 및 비디오 지침을 제공합니다. 이 프로토콜은 전체 해마에 대한 건강한 다섯 이미지와 다섯 해마 서브 필드 (CA1, CA2 / CA3, CA4 / 치아 이랑 (dentate gyrus), 지층 radiatum / lacunosum / moleculare 및 subiculum)에 구현되었습니다. 이 분할 된 이미지는 공공 온라인 (cobralab.ca/atlases/Hippocampus)을 사용할 수 있습니다. 프로토콜과 분할 된 이미지는 자기 공명 영상에서 상세한 해마의 신경 해부학을 공부하고자하는 그룹에 도움이 될 것입니다.

<table><tbody><tr><td>Discovery MR750 3T</td><td>GE</td><td></td><td>Or equivalent 3T scanner</td></tr><tr><td>Minc Tool Kit</td><td>McConnell Brain Imaging Center, Montreal Neurological Institute</td><td></td><td>Open source: http://www.bic.mni.mcgill.ca/ServicesSoftware/ServicesSoftwareMincToolKit</td></tr></tbody></table>

high-resolution in vivo manual segmentation protocol for human hippocampal subfields using 3t magnetic resonance imaging

인간 해마가 넓게 메모리 정상적인 뇌 기능 및 다른 신경 정신 질환에서의 역할과 관련하여 연구되었다 심하게 검토되고있다. 많은 영상 검사는 단일의 일체형 구조로서 신경 해부학 해마 치료 동안, 복잡한 3 차원 형상을 여러 서브 필드로 이루어지는 사실이다. 따라서, 이러한 서브 필드는 특수한 기능을 수행하고 차분 다른 질환 상태의 과정을 통해 영향을받는 것으로 알려져있다. 자기 공명 (MR) 촬상은 해마와 그 서브 필드의 형태를 심문하는 강력한 도구로 사용될 수있다. 많은 그룹이 서브 이미지 고급 이미징 소프트웨어 및 하드웨어 (&gt; 3T)를 사용한다; 그러나 이러한 종류의 기술은 대부분의 연구 및 임상 이미징 센터에서 쉽게 사용하지 못할 수 있습니다. 이러한 요구를 해결하기 위해,이 원고는 전체 전후방 길이를 분할에 대한 자세한 단계별 프로토콜을 제공cornu ammonis (CA) 1, CA2 / CA3, CA4 / 치아 이랑 (dentate gyrus) (DG), 지층 radiatum / lacunosum / moleculare (SR / SL / SM) 및 subiculum : 해마와 그 서브 필드. 이 프로토콜은 다섯 명 (; 나이 29-57, 평균 37. 3 층, 2M)에 적용되었습니다. 프로토콜의 신뢰성은 주사위의 카파 메트릭을 사용하여 중복을 오른쪽 또는 각 과목의 왼쪽 해마를 resegmenting 및 컴퓨팅에 의해 평가된다. 다섯 과목에 걸쳐 주사위의 카파 (범위)를 평균 있습니다 전체 해마, 0.91 (0.90-0.92); (CA1), 0.78 (0.77-0.79); CA2 / CA3, 0.64 (0.56-0.73); CA4 / 치아 이랑 (dentate gyrus), 0.83 (0.81-0.85); 지층 radiatum / lacunosum / moleculare, 0.71 (0.68-0.73); 0.75 (0.72-0.78)를 subiculum. 여기에 제시된 분할 프로토콜은 일반적으로 사용하는 MR 도구를 사용하여 생체 내에서 해마와 해마 서브 필드를 연구하는 신뢰할 수있는 방법으로 다른 실험실을 제공합니다.

. 프로토콜 신뢰성 시험의 결과를 표 2에 요약되어 전체 양측 해마를 들어, 공간적 중복을 의미 주사위의 카파 측정하면 0.91이며, 0.90 내지 - 0.92. 식별 기호 카파 값은 0.64 (CA2 / CA3)에서 0.83 (CA4 / 치아 이랑 (dentate gyrus))에 이르기까지 다양합니다. 모든 서브 필드 전체 해마에 대한 평균 볼륨은 표 3에보고됩니다. 전체 해마 범위에 대한 볼륨 2456.72-3325.02 MM 3에서. CA1는 857.46 mm 3의 가장 큰 반면, CA2 / CA3는 208.33 mm 3에서 가장 작은 서브 필드입니다. <img alt="그림 1" src="/files/ftp_upload/51861/51861fig1.jpg" /> 그림 T1 강조 영상을 사용하여 9 관상 조각 (AI)에 대한 전체 해마 1. 분할은. 해마 표면에 수직 빨간색 라인은 각각의 관상 조각의 위치를 보여줍니다. 해마에 존재다섯 과목에서 각각 118 코로나 조각의 verage 본 연구에 포함되어 있습니다. 이미지 하단의 후방 가기 (슬라이스 118)에서 전방 (슬라이스 1)에서 진행. 이미지는 분할하지 않고 오른쪽 열에 분할과 왼쪽 열에 표시됩니다. 스케일 바는 참조 용으로 3mm를 보여줍니다. 로마 숫자는 프로토콜 원고에서 확인 된 특정 기능을 가리 킵니다. 나는. alveus은 전방 가장 슬라이스의 편도체의 회백질에서 해마 회색 물질을 구별한다. II. 측두엽의 백질은 해마의 머리에서 해마의 하부 경계를 정의합니다. III. 해마 머리에 해마의 측면 테두리가 측면 뇌실의 열등한 경적이다. IV. 우수한 테두리 alveus / fimbria의 백질에 의해 정의된다. V. 해마 머리의 내측 경계는 주위 탱크입니다. VI. infero - 중간 해마는 약간 하이퍼 강렬한로 나타 entorhinal 피질로 확장T1 강조 영상에서 밴드. VII. 해마의 uncus는 해마 헤드 내에 존재하고 쉽게 주변 CSF 구별 될 수있다. VIII. infero - 내측 방향으로, subiculum 및 파라 - 해마 이랑 사이의 경계는 해마 회색 물질의 약간 얇아에 의해 정의된다. IX. 흔적 해마 고랑의 CSF는 분할에 포함되지 않습니다. X. 그것을 구별 가능한 경우 fascicular 이랑은 해마 꼬리 세그먼트에 포함되지 않는다. XI. 더 이상 fascicular 이랑과 해마 꼬리를 구별 할 수없는 경우, fascicular 이랑이 분할에 포함되어 있습니다. <a href="https://www-jove-com.bdigitaluss.remotexs.co/files/ftp_upload/51861/51861fig1large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a> <img alt="그림 2" src="/files/ftp_upload/51861/51861fig2.jpg" /> 그림 2. ST2 강조 영상을 사용하여 9 관상 조각 (AI)의 해마 서브 필드의 egmentation은. 해마 표면에 수직 빨간색 라인은 각각의 관상 조각의 위치를 보여줍니다. 해마는 본 연구에 포함 된 다섯 과목에서 각각 118 코로나 조각의 평균에 존재했다. 이미지 하단의 후방 가기 (슬라이스 118)에서 전방 (슬라이스 1)에서 진행. 이미지는 분할하지 않고 오른쪽 열에 분할과 왼쪽 열에 표시됩니다. 스케일 바는 참조 용으로 3mm를 보여줍니다. 로마 숫자는 프로토콜 원고에서 확인 된 특정 기능을 가리 킵니다. 나는. 해마 헤드의 중심에서 낮은 강도 영역 SR / SL / SM이다. II. 해마의 infero - 측면 가장자리에 UNCAL 모양의 굴곡은 CA1 및 subiculum의 경계를 표시합니다. III. subiculum-CA1 테두리 해마 머리에 떨어지는 해마의 &#39;밴드&#39;에서 정의하고 있습니다. IV. CA1과의 경계CA2 / CA3는 SR / SL / SM의 가장 supero 측방 에지로부터 supero-측 방향으로 연장되는 45 ° 각도로 정의된다. V. CA2 / CA3가 dentations의 저점에, 중간 해마의 우수한 가장자리를 따라 연장, 중간은하는 것이 CA1로 표시되어 있습니다. VI. 해마 머리의 중앙에 회색 물질은 CA4 / DG로 표시됩니다. VII. SR / SL / SM의 가장 supero 측방 에지로부터 supero-측 방향으로 연장되는 45 ° 각도로 CA1-CA2 / CA3 경계를 정의하는 것을 계속한다. VIII. CA2 / CA3가 해마의 우수한 가장자리를 따라 중간 확장을 계속, 중간은하는 것이 CA1로 표시되어 있습니다. IX. 슬라이스 D에서 supero - 중간 해마 헤드 서브 필드 (단계 3.5.3 참조)으로 구분된다. X. subiculum-CA1의 테두리 CA4 / DG의 가장 내측 경계로부터 연장되는 수직선으로 정의된다. XI. SR / SL은 / SM은 CA 영역의 곡선 아래의 낮은 강도 영역 것을 계속한다. XII. 해마 헤드 UNCAL 부에,SR은 / SL / SM은 uncus 중앙의 저 강도 영역이다. 이는 볼 수없는 경우, uncus의 중심까지 2 ~ 3 픽셀 (폭) 선을 그립니다. <a href="https://www-jove-com.bdigitaluss.remotexs.co/files/ftp_upload/51861/51861fig2large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a> 표 1. 우수, 열등, 중간 및 해마. 테두리의 전후방 정도에 따라 구 대표 슬라이스 해마 서브 필드에 대한 측면 테두리는 T2 강조 영상에 대해 설명합니다. WM = 백질; GM = 회백질; MTL = 내측 측두엽. <table><tbody><tr><td> 구조 </td><td> 조각 </td><td> 우수한 국경 </td><td> 열등한 국경 </td><td> 내측 테두리 </td><td> 측면 테두리 </td></tr> &lt;TR&gt; <td rowspan="13"> CA1 </td><td> 전방 - 대부분의 조각 </td><td> alveus의 WM </td><td> 해마 회색 물질의 중간 선을 따라 긴 축 (테두리 subiculum) </td><td> alveus의 WM </td><td> alveus의 WM </td></tr><tr><td> 해마 헤드 1 </td><td> alveus의 WM </td><td> SR / SL / SM; 해마의 &#39;밴드&#39;에서 subiculum와 inferolateral 경계 </td><td> alveus의 WM </td><td> alveus의 WM </td></tr><tr><td> (Dentations와) 해마 헤드 2 </td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td> 옆의 </td><td> SR의 / 에스엘 / SM의 곡선을 따라; CA2 / CA3와 supero-측면 경계 </td><td> MTL의 WM </td><td> SR / SL / SM; 해마의 &#39;밴드&#39;에서 subiculum과의 양안 </td><td> alveus의 WM </td></tr><tr><td> 내측 </td><td> alveus의 WM; CA2 / CA3와 supero - 중간 국경 </td><td> 저 강도 SR의 / 에스엘 / SM </td><td> 낮은-intensity SR / SL / SM </td><td> CA2 / CA3 </td></tr><tr><td> 해마 헤드 (3) </td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td> 옆의 </td><td> SR의 / 에스엘 / SM의 곡선을 따라; CA2 / CA3와 supero-측면 경계 </td><td> MTL의 WM </td><td> SR / SL / SM; 해마의 &#39;밴드&#39;에서 subiculum과의 양안 </td><td> alveus의 WM </td></tr><tr><td> 내측 </td><td> alveus의 WM; CA2 / CA3와 supero - 중간 국경 </td><td> 저 강도 SR의 / 에스엘 / SM </td><td> 저 강도 SR의 / 에스엘 / SM </td><td> CA2 / CA3 </td></tr><tr><td> (Uncus와) 해마 헤드 (4) </td><td> SR의 / 에스엘 / SM의 곡선을 따라; CA2 / CA3와 supero-측면 경계 </td><td> MTL의 WM </td><td> SR / SL / SM; CA4 / DG의 안쪽 가장자리를 따라 subiculum 수직 라인의 양안 경계 </td><td> alveus의 WM </td></tr><tr><td> 해마 바디 </td><td> SR의 / 에스엘 / SM의 곡선을 따라; supero-측면 테두리 재치시간 CA2 / CA3 </td><td> MTL의 WM </td><td> SR / SL / SM; CA4 / DG의 안쪽 가장자리를 따라 subiculum 수직 라인의 양안 경계 </td><td> alveus의 WM </td></tr><tr><td> 해마 꼬리 1 </td><td> SR / SL / SM; CA2 / CA3와 superolateral 경계 </td><td> MTL의 WM </td><td> SR의 / 에스엘 / SM의 곡선을 따라; CA4 / DG의 가장자리에 평행 한 선을 따라 subiculum와 supero - 중간 국경 </td><td> alveus의 WM </td></tr><tr><td> 해마 테일 2 </td><td> alveus / fimbria의 WM과 Supero-측면 경계 </td><td> MTL의 WM </td><td> MTL의 WM </td><td> MTL의 WM </td></tr><tr><td> 후방 - 대부분의 조각 </td><td> alveus / fimbria의 WM과 Supero-측면 경계 </td><td> 구조의 나머지는 측두엽의 WM 경계한다 </td><td> MTL의 WM </td><td> alveus / fimbria의 WM </td></tr><tr><td rowspan="9"> Subiculum </td><td> 전방 - 대부분의 조각 </td><td> 하마의 중간 라인campal 회백질을 따라 긴 축 (CA1 테두리) </td><td> MTL의 WM </td><td> alveus의 WM </td><td> alveus의 WM </td></tr><tr><td> 해마 헤드 1 </td><td> SR / SL / SM; supero - 내측 가장자리에 CA1 </td><td> MTL의 WM </td><td> alveus의 WM </td><td> 해마 &#39;밴드&#39;에서 CA1, </td></tr><tr><td> (Dentations와) 해마 헤드 2 </td><td> SR / SL / SM </td><td> MTL의 WM </td><td> Entorhinal 피질 (열등 해마에 저 강도 영역의 중간) </td><td> 해마 &#39;밴드&#39;에서 CA1, </td></tr><tr><td> 해마 헤드 (3) </td><td> SR / SL / SM </td><td> MTL의 WM </td><td> Entorhinal 피질 (열등 해마에 저 강도 영역의 중간) </td><td> 해마 &#39;밴드&#39;에서 CA1, </td></tr><tr><td> (Uncus와) 해마 헤드 (4) </td><td> 주변 탱크의 CSF </td><td> MTL의 WM; entorhinal 피질에서 infero - 중간 국경 대뇌 피질의 밴드가 SLI를 돼고ghtly 및 신호 강도가 떨어진다 </td><td> 주변 탱크의 CSF </td><td> CA4 / DG의 가장자리에 라인과 평행을 따라 CA1 </td></tr><tr><td> 해마 바디 </td><td> 주변 탱크의 CSF </td><td> MTL의 WM; 대뇌 피질의 밴드와 강도 방울 신호 약간 얇아 entorhinal 피질에서 infero - 중간 국경 </td><td> 주변 탱크의 CSF </td><td> CA4 / DG의 가장자리에 라인과 평행을 따라 CA1 </td></tr><tr><td> 해마 꼬리 1 </td><td> (해마 GM에서 분리 될 수있다) fascicular 이랑의 GM </td><td> MTL의 WM </td><td> 결정하기 어려운; 더 전방 / 후방 조각에서 추정 </td><td> CA4 / DG의 가장자리에 라인과 평행을 따라 CA1 </td></tr><tr><td> 해마 테일 2 </td><td colspan="4"> NA </td></tr><tr><td> 후방 - 대부분의 조각 </td><td colspan="4"> NA </td></tr><tr><td rowspan="15"> CA2 / CA3 </td><td> 전방 - 대부분의 조각 </td><td colspan="4"> NA </td></tr><tr&gt; <td> 해마 헤드 1 </td><td colspan="4"> NA </td></tr><tr><td> (Dentations와) 해마 헤드 2 </td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td> 옆의 </td><td> alveus의 WM </td><td> 저 강도 SR의 / 에스엘 / SM </td><td> 중간 해마의 우수한 가장자리를 따라 CA1; dentations 볼 경우, 중간을 추정하려고 </td><td> SR / SL / SM의 가장 supero-측면 가장자리에서 45도 각도를 따라 CA1과 Infero-측면 경계 </td></tr><tr><td> 내측 </td><td> 중간 해마의 superiorinferior 확장에 따라 CA4 / DG </td><td> 해마의 우수한 - 열등 확장 기지에서 CA1 </td><td> SR / SL / SM 중간 해마의 우수한 - 열등 확장의 폭을 따라 </td><td> alveus의 WM </td></tr><tr><td> 해마 헤드 (3) </td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td> 옆의 </td><td> alveus의 WM </td><td> 저 강도 SR의 / 에스엘 / SM </td><td> CA1 중간을 따라해마의 우수한 에지 </td><td> SR / SL / SM의 가장 supero-측면 가장자리에서 45도 각도를 따라 CA1과 Infero-측면 경계 </td></tr><tr><td> 내측 </td><td> 중간 해마의 superiorinferior 확장에 따라 CA4 / DG </td><td> 해마의 우수한 - 열등 확장 기지에서 CA1 </td><td> SR / SL / SM 중간 해마의 우수한 - 열등 확장의 폭을 따라 </td><td> alveus의 WM </td></tr><tr><td> (Uncus와) 해마 헤드 (4) </td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td> 옆의 </td><td> alveus의 WM </td><td> CA4 / DG </td><td> 주변 탱크의 CSF </td><td> SR / SL / SM의 가장 supero-측면 가장자리에서 45도 각도를 따라 CA1과 Infero-측면 경계 </td></tr><tr><td> 내측 </td><td> 주변 탱크의 CSF </td><td> SR / SL / SM의 우수한 가장자리에 라인과 평행 </td><td> 주변 탱크의 CSF </td><td> 주변 탱크의 CSF </td></tr><tr><td> Hippocampal 바디 </td><td> alveus의 WM </td><td> CA4 / DG </td><td> 주변 탱크의 CSF </td><td> SR / SL / SM의 가장 supero-측면 가장자리에서 45도 각도를 따라 CA1과 Infero-측면 경계 </td></tr><tr><td> 해마 꼬리 1 </td><td> alveus의 WM </td><td> 더 전방 조각의 패턴 다음 SR / SL / SM 대부분의 측면 지점에서 연장 열등한 국경 수평 라인; CA4 / DG와 양안 경계 </td><td> fimbria의 WM </td><td> fimbria의 WM </td></tr><tr><td> 해마 테일 2 </td><td colspan="4"> NA </td></tr><tr><td> 후방 - 대부분의 조각 </td><td colspan="4"> NA </td></tr><tr><td rowspan="15"> CA4 / DG </td><td> 전방 - 대부분의 조각 </td><td colspan="4"> NA </td></tr><tr><td> 해마 헤드 1 </td><td colspan="4"> NA </td></tr><tr><td> (Dentations와) 해마 헤드 2 </td><td> 낮은 강도 SR의 / 에스엘 / SM의 곡선을 따라 </td><td> 저 강도 SR의 / 에스엘 / SM </td><td>주변 탱크의 CSF </td><td> 저 강도 SR의 / 에스엘 / SM </td></tr><tr><td> 옆의 </td><td> 저 강도 SR의 / 에스엘 / SM </td><td> 저 강도 SR의 / 에스엘 / SM </td><td> 주변 탱크의 CSF </td><td> 저 강도 SR의 / 에스엘 / SM </td></tr><tr><td> 내측 </td><td> 측면 해마의 앞쪽 가장자리에서 내측으로 수평 라인을 그릴 축보기를 사용 </td><td> 중간 해마의 superiorinferior 확장에 따라 CA2 / CA3 </td><td> SR / SL / SM 중간 해마의 우수한 - 열등 확장의 폭을 따라 </td><td> alveus의 WM </td></tr><tr><td> 해마 헤드 (3) </td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td> 옆의 </td><td> 저 강도 SR의 / 에스엘 / SM </td><td> 저 강도 SR의 / 에스엘 / SM </td><td> 주변 탱크의 CSF </td><td> 저 강도 SR의 / 에스엘 / SM </td></tr><tr><td> 내측 </td><td> 주변 탱크의 CSF </td><td> 중간 hippoca의 superiorinferior 확장에 따라 CA2 / CA3MPU를 </td><td> SR / SL / SM 중간 해마의 우수한 - 열등 확장의 폭을 따라 </td><td> alveus의 WM </td></tr><tr><td> (Uncus와) 해마 헤드 (4) </td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td> 옆의 </td><td> 저 강도 SR의 / 에스엘 / SM </td><td> 저 강도 SR의 / 에스엘 / SM </td><td> 주변 탱크의 CSF </td><td> 저 강도 SR의 / 에스엘 / SM </td></tr><tr><td> 내측 </td><td> SR / SL / SM의 우수한 가장자리에 라인과 평행 </td><td> 주변 탱크의 CSF </td><td> 주변 구덩이의 CSF; lowintensity의 SR / SL / SM </td><td> 주변 구덩이의 CSF; 낮은 강도 SR의 / 에스엘 / SM </td></tr><tr><td> 해마 바디 </td><td> CA2 / CA3 </td><td> 저 강도 SR의 / 에스엘 / SM </td><td> 주변 탱크의 CSF </td><td> 저 강도 SR의 / 에스엘 / SM </td></tr><tr><td> 해마 꼬리 1 </td><td> CA2 / CA3 및 fimbria </td><td> 저 강도 SR의 / 에스엘 / SM </td><td> 측면 뇌실의 CSF </td><td> 저 강도 SR의 / 에스엘 / SM </td></tr><tr><td> 해마 테일 2 </td><td colspan="4"> NA </td></tr><tr><td> 후방 - 대부분의 조각 </td><td colspan="4"> NA </td></tr><tr><td rowspan="11"> SR / SL / SM </td><td> 전방 가장 슬라이스 </td><td colspan="4"> NA </td></tr><tr><td> 해마 헤드 1 </td><td colspan="4"> 저 강도 SR의 / 에스엘 / SM CA1 및 subiculum의 중심에 </td></tr><tr><td> (Dentations와) 해마 헤드 2 </td><td> 측면 해마의 앞쪽 가장자리에서 내측으로 수평 라인을 그릴 축보기를 사용 </td><td> 저 강도 SR / SL / SM CA4 / DG 주변 </td><td> 주변 탱크의 CSF </td><td> 중간 해마의 우수한 - 열등 확장의 폭을 따라 CA2 / CA3 및 CA4 / DG </td></tr><tr><td> 해마 헤드 (3) </td><td> 측면 해마의 앞쪽 가장자리에서 내측으로 수평 라인을 그릴 축보기를 사용 </td><td> 저 강도 SR / SL / SM CA4 / DG 주변 </td><td> 주변 탱크의 CSF </TD&gt; <td> 중간 해마의 우수한 - 열등 확장의 폭을 따라 CA2 / CA3 및 CA4 / DG </td></tr><tr><td> (Uncus와) 해마 헤드 (4) </td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td> 옆의 </td><td colspan="4"> 저 강도 SR / SL / SM CA4 / DG 주변 </td></tr><tr><td> 내측 </td><td> 저 강도 SR의 / 에스엘 / S 최소값 중간 (보이지, 203 복셀 넓은 라인 대략) </td><td> 주변 탱크의 CSF </td><td> CA4 / DG </td><td> CA4 / DG </td></tr><tr><td> 해마 바디 </td><td colspan="4"> 저 강도 SR / SL / SM CA4 / DG 주변 </td></tr><tr><td> 해마 꼬리 1 </td><td colspan="4"> 저 강도 SR / SL / SM CA4 / DG 주변 </td></tr><tr><td> 해마 테일 2 </td><td colspan="4"> 저 강도 SR / SL / SM CA4 / DG 주변 </td></tr><tr><td> 후방 - 대부분의 조각 </td><td colspan="4"> NA </td></tr></tbody></table>:. 유지 -에 - previous.within 페이지 = &quot;항상&quot;&gt; 표 다섯 서브 필드와 다섯 수동으로 분할 과목에서 전체 해마 2. 프로토콜의 신뢰성 결과 Resegmentations가 수행되었다 오른쪽 또는 각 과목의 왼쪽 해마 중 하나. 주사위의 카파 다섯 과목에 걸쳐 평균을 반영하는 것을 의미한다. <table><tbody><tr><td> 구조 </td><td> 주사위의 카파 (범위) 평균 </td></tr><tr><td> CA1 </td><td> 0.78 (0.77-0.79) </td></tr><tr><td> CA2 / CA3 </td><td> 0.64 (0.56-0.73) </td></tr><tr><td> CA4 / 치아 이랑 (dentate gyrus) </td><td> 0.83 (0.81-0.85) </td></tr><tr><td> SR / SL / SM </td><td> 0.71 (0.68-0.73) </td></tr><tr><td> Subiculum </td><td> 0.75 (0.72-0.78) </td></tr><tr><td> 전체 해마 </td><td> 0.91 (0.90-0.92) </td></tr></tbody></table>표 3. 평균 서브 필드와 전체 해마 볼륨. <table><tbody><tr><td> 구조 </td><td> 볼륨 (범위) 평균 (MM 3) </td></tr><tr><td> CA1 </td><td> 857.46 (720.17-981.68) </td></tr><tr><td> CA2 / CA3 </td><td> 208.33 (155.10-281.57) </td></tr><tr><td> CA4 / 치아 이랑 (dentate gyrus) </td><td> 615.50 (500.16-763.01) </td></tr><tr><td> SR / SL / SM </td><td> 687.22 (576.61-895.59) </td></tr><tr><td> Subiculum </td><td> 390.79 (277.21-445.95) </td></tr><tr><td> 전체 해마 </td><td> 2759.31 (2456.72-3325.02) </td></tr></tbody></table>

Watch this Scientific Journal Video about High-resolution In Vivo Manual Segmentation Protocol for Human Hippocampal Subfields Using 3T Magnetic Resonance Imaging at JoVE.com

High-resolution In Vivo Manual Segmentation Protocol for Human Hippocampal Subfields Using 3T Magnetic Resonance Imaging

The goal of this manuscript is to study the hippocampus and hippocampal subfields using MRI. The manuscript describes a protocol for segmenting the hippocampus and five hippocampal substructures: cornu ammonis (CA) 1, CA2/CA3, CA4/dentate gyrus, strata radiatum/lacunosum/moleculare, and subiculum.

높은 해상도<em&gt; 생체</em&gt; 3T 자기 공명 영상을 이용하여 인간의 해마 서브 필드에 대한 수동 분할 프로토콜

The human hippocampus has been broadly studied in the context of memory and normal brain function and its role in different neuropsychiatric disorders has ...

high-resolution-vivo-manual-segmentation-protocol-for-human

Universidad San Sebastian

Research

JoVE Journal

Neuroscience

High-resolution In Vivo Manual Segmentation Protocol for Human Hippocampal Subfields Using 3T Magnetic Resonance Imaging

9.2K 조회수.  University of Toronto. The goal of this manuscript is to study the hippocampus and hippocampal subfields using MRI. The manuscript describes a protocol for segmenting the hippocampus and five hippocampal substructures: cornu ammonis (CA) 1, CA2/CA3, CA4/dentate gyrus, strata radiatum/lacunosum/moleculare, and subiculum. 

비디오: High-resolution In Vivo Manual Segmentation Protocol for Human Hippocampal Subfields Using 3T Magnetic Resonance Imaging

Magnetic Resonance Spectroscopy of live Drosophila melanogaster using Magic Angle Spinning

High-Resolution Magic Angle Spinning (HRMAS) proton magnetic resonance spectroscopy (1H-MRS) is a novel non-destructive technique that improves spectral line-widths and allows high-resolution spectra to be obtained from extracts, intact cells, cell cultures, and more importantly intact tissue to investigate relationships between metabolites and cellular processes. In vivo HRMAS 1H-MRS studies have yet to be reported in the live fruit fly Drosophila melanogaster. Drosophila, as a simpler genetic organism, allows the multiple biological functions and various evolutionarily conserved signaling pathways to be examined at the whole organism level and it is a useful model for investigating genetics and physiology. To this end, we developed and implemented an in vivo HRMAS 1H-MRS method to investigate live Drosophila at 14.1 T. Here, we outline an HRMAS 1H-MRS protocol for the molecular characterization of Drosophila with a conventional MR spectrometer equipped with an HRMAS probe. This technique is a novel, in vivo, non-destructive Drosophila metabolite measurement approach, which enables the identification of disease biomarkers and thus may contribute to novel therapeutic development.

Magnetic Resonance Spectroscopy of live Drosophila melanogaster using Magic Angle Spinning

This technique enables the use of high-resolution magic angle spinning proton MR spectroscopy (HRMAS 1H-MRS) for molecular characterization of live Drosophila melanogaster with a conventional 14.1 tesla spectrometer equipped with an HRMAS probe.

라이브의 자기 공명 분광학 Drosophila melanogaster 매직 앵글 스피닝를 사용하여

High-Resolution Magic Angle Spinning (HRMAS) proton magnetic resonance spectroscopy (1H-MRS) is a novel non-destructive technique that improves spectral ...

연구

신경과학

High-resolution Functional Magnetic Resonance Imaging Methods for Human Midbrain

Functional MRI (fMRI) is a widely used tool for non-invasively measuring correlates of human brain activity. However, its use has mostly been focused upon measuring activity on the surface of cerebral cortex rather than in subcortical regions such as midbrain and brainstem. Subcortical fMRI must overcome two challenges: spatial resolution and physiological noise. Here we describe an optimized set of techniques developed to perform high-resolution fMRI in human SC, a structure on the dorsal surface of the midbrain; the methods can also be used to image other brainstem and subcortical structures.
High-resolution (1.2 mm voxels) fMRI of the SC requires a non-conventional approach. The desired spatial sampling is obtained using a multi-shot (interleaved) spiral acquisition1. Since, T2* of SC tissue is longer than in cortex, a correspondingly longer echo time (TE ~ 40 msec) is used to maximize functional contrast. To cover the full extent of the SC, 8-10 slices are obtained. For each session a structural anatomy with the same slice prescription as the fMRI is also obtained, which is used to align the functional data to a high-resolution reference volume.
In a separate session, for each subject, we create a high-resolution (0.7 mm sampling) reference volume using a T1-weighted sequence that gives good tissue contrast. In the reference volume, the midbrain region is segmented using the ITK-SNAP software application2. This segmentation is used to create a 3D surface representation of the midbrain that is both smooth and accurate3. The surface vertices and normals are used to create a map of depth from the midbrain surface within the tissue4.
Functional data is transformed into the coordinate system of the segmented reference volume. Depth associations of the voxels enable the averaging of fMRI time series data within specified depth ranges to improve signal quality. Data is rendered on the 3D surface for visualization.
In our lab we use this technique for measuring topographic maps of visual stimulation and covert and overt visual attention within the SC1. As an example, we demonstrate the topographic representation of polar angle to visual stimulation in SC.

This article describes techniques to perform high-resolution functional magnetic resonance imaging with 1.2 mm sampling in human midbrain and subcortical structures using a 3T scanner. Use of these techniques to resolve topographic maps of visual stimulation in the human superior colliculus (SC) is given as an example.

인간 Midbrain위한 고해상도 기능성 자기 공명 영상 방법

Functional MRI (fMRI) is a widely used tool for non-invasively measuring correlates of human brain activity. However, its use has mostly been focused upon ...

A Comprehensive Protocol for Manual Segmentation of the Medial Temporal Lobe Structures

The present paper describes a comprehensive protocol for manual tracing of the set of brain regions comprising the medial temporal lobe (MTL): amygdala, hippocampus, and the associated parahippocampal regions (perirhinal, entorhinal,&#160;and parahippocampal proper). Unlike most other tracing protocols available, typically focusing on certain MTL areas (e.g., amygdala and/or hippocampus), the integrative perspective adopted by the present tracing guidelines allows for clear localization of all MTL subregions. By integrating information from a variety of sources, including extant tracing protocols separately targeting various MTL structures, histological reports, and brain atlases, and with the complement of illustrative visual materials, the present protocol provides an accurate, intuitive, and convenient guide for understanding the MTL anatomy. The need for such tracing guidelines is also emphasized by illustrating possible differences between automatic and manual segmentation protocols. This knowledge can be applied toward research involving not only structural MRI investigations but also structural-functional colocalization and fMRI signal extraction from anatomically defined ROIs, in healthy and clinical groups alike.

The present work provides a comprehensive set of guidelines for manually tracing the medial temporal lobe (MTL) structures. This protocol can be applied to research involving structural and/or combined structural-functional magnetic resonance imaging (MRI) investigations of the MTL, in both healthy and clinical groups.

내측 측두엽 구조의 수동 분할을위한 포괄적 인 프로토콜

The present paper describes a comprehensive protocol for manual tracing of the set of brain regions comprising the medial temporal lobe (MTL): amygdala, ...

High-resolution Structural Magnetic Resonance Imaging of the Human Subcortex In Vivo and Postmortem

The focus of this study was to test the resolution limits of structural MRI of a postmortem brain compared to living human brains. The resolution of structural MRI in vivo is ultimately limited by physiological noise, including pulsation, respiration and head movement. Although imaging hardware continues to improve, it is still difficult to resolve structures on the millimeter scale. For example, the primary visual sensory pathways synapse at the lateral geniculate nucleus (LGN), a visual relay and control nucleus in the thalamus that normally is organized into six interleaved monocular layers. Neuroimaging studies have not been able to reliably distinguish these layers due their small size that are less than 1 mm thick.
The resolving limit of structural MRI, in a postmortem brain was tested using multiple images averaged over a long duration (~24 h). The purpose was to test whether it was possible to resolve the individual layers of the LGN in the absence of physiological noise. A proton density (PD)1 weighted pulse sequence was used with varying resolution and other parameters to determine the minimum number of images necessary to be registered and averaged to reliably distinguish the LGN and other subcortical regions. The results were also compared to images acquired in living human brains. In vivo subjects were scanned in order to determine the additional effects of physiological noise on the minimum number of PD scans needed to differentiate subcortical structures, useful in clinical applications.

High-resolution Structural Magnetic Resonance Imaging of the Human Subcortex In Vivo and Postmortem

Here we present a protocol to determine the minimum number images that needed to be registered and averaged to resolve subcortical structures and test whether the individual layers of the LGN could be resolved in the absence of physiological noise.

인간 Subcortex의 고해상도 구조 자기 공명 영상<I&gt; 생체</I&gt; 및 사후

The focus of this study was to test the resolution limits of structural MRI of a postmortem brain compared to living human brains. The resolution of ...

Assessing Cortical Cerebral Microinfarcts on High Resolution MR Images

Cerebral microinfarcts are frequent findings in the post-mortem human brain, and are related to cognitive decline and dementia. Due to their small sizes it is challenging to study them on clinical MRI scans. It was recently demonstrated that cortical microinfarcts can be depicted with MRI scanners using high magnetic field strengths (7T). Based on this experience, a proportion of these lesions is also visible on lower resolution 3T MRI. These findings were corroborated with ex vivo imaging of post-mortem human brain tissue, accompanied by histopathological verification of possible cortical microinfarcts.
Here an ex vivo imaging protocol is presented, for the purpose of validating MR observed cerebral microvascular pathology with histological evaluation. Furthermore, guidelines are provided for the assessment of cortical microinfarcts on both in vivo 7T and 3T MR images. These guidelines provide researchers with a tool to rate cortical microinfarcts on in vivo images of larger patient samples, to further unravel their clinical relevance in cognitive decline and dementia, and establish these lesions as a novel biomarker of cerebral small vessel disease.

A high resolution ex vivo 7T MR imaging protocol is presented, to perform MR-guided histopathological validation of microvascular pathology in post-mortem human brain tissue. Furthermore, guidelines are provided for the assessment of cortical microinfarcts on in vivo 7T as well as 3T MR images.

고해상도 자기 공명 영상에서 대뇌 피질 Microinfarcts 평가

Cerebral microinfarcts are frequent findings in the post-mortem human brain, and are related to cognitive decline and dementia. Due to their small sizes ...

의학

Automated Segmentation of Cortical Grey Matter from T1-Weighted MRI Images

Within neuroimaging research, a number of recent studies have discussed the impact of between-study differences in volumetric findings that are thought to result from the use of different segmentation tools to generate brain volumes. Here, processing pipelines for seven automated tools that can be used to segment grey matter within the brain are presented. The protocol provides an initial step for researchers aiming to find the most accurate method for generating grey matter volumes from T1-weighted MRI scans. Steps to undertake detailed visual quality control are also included in the manuscript. This protocol covers a range of potential segmentation tools and encourages users to compare the performance of these tools within a subset of their data before selecting one to apply to a full cohort. Furthermore, the protocol may be further generalized to the segmentation of other brain regions.

This protocol describes the process of applying seven different automated segmentation tools to structural T1-weighted MRI scans to delineate grey matter regions that can be used for the quantification of grey matter volume.

T1-가중치 MRI 이미지에서 외피 회색 물질의 자동된 분할

Within neuroimaging research, a number of recent studies have discussed the impact of between-study differences in volumetric findings that are thought to ...

Whole-brain Segmentation and Change-point Analysis of Anatomical Brain MRI&#8212;Application in Premanifest Huntington's Disease

Recent advances in MRI offer a variety of useful markers to identify neurodegenerative diseases. In Huntington&#39;s disease (HD), regional brain atrophy begins many years prior to the motor onset (during the &#34;premanifest&#34; period), but the spatiotemporal pattern of regional atrophy across the brain has not been fully characterized. Here we demonstrate an online cloud-computing platform, &#34;MRICloud&#34;, which provides atlas-based whole-brain segmentation of T1-weighted images at multiple granularity levels, and thereby, enables us to access the regional features of brain anatomy. We then describe a regression model that detects statistically significant inflection points, at which regional brain atrophy starts to be noticeable, i.e. the &#34;change-point&#34;, with respect to a disease progression index. We used the CAG-age product (CAP) score to index the disease progression in HD patients. Change-point analysis of the volumetric measurements from the segmentation pipeline, therefore, provides important information of the order and pattern of structural atrophy across the brain. The paper illustrates the use of these techniques on T1-weighted MRI data of premanifest HD subjects from a large multicenter PREDICT-HD study. This design potentially has wide applications in a range of neurodegenerative diseases to investigate the dynamic changes of brain anatomy.

This paper describes a statistical model for volumetric MRI data analysis, which identifies the &#34;change-point&#34; when brain atrophy begins in premanifest Huntington&#39;s disease. Whole-brain mapping of the change-points is achieved based on brain volumes obtained using an atlas-based segmentation pipeline of T1-weighted images.

전체 두뇌 세분화 및 해 부 뇌 MRI의 변화 포인트 분석-Premanifest Huntington의 질병에 응용

Recent advances in MRI offer a variety of useful markers to identify neurodegenerative diseases. In Huntington&#39;s disease (HD), regional brain atrophy ...

3D Scanning Technology Bridging Microcircuits and Macroscale Brain Images in 3D Novel Embedding Overlapping Protocol

The human brain, being a multiscale system, has both macroscopic electrical signals, globally flowing along thick white-matter fiber bundles, and microscopic neuronal spikes, propagating along axons and dendrites. Both scales complement different aspects of human cognitive and behavioral functions. At the macroscopic level, MRI has been the current standard imaging technology, in which the smallest spatial resolution, voxel size, is 0.1&#8211;1 mm3. Also, at the microscopic level, previous physiological studies were aware of nonuniform neuronal architectures within such voxels. This study develops a powerful way to accurately embed microscopic data into a macroscopic map by interfacing biological scientific research with technological advancements in 3D scanning technology. Since 3D scanning technology has mostly been used for engineering and industrial design until now, it is repurposed for the first time to embed microconnectomes into the whole brain while preserving natural spiking in living brain cells. In order to achieve this purpose, first, we constructed a scanning protocol to obtain accurate 3D images from living bio-organisms inherently challenging to image due to moist and reflective surfaces. Second, we trained to keep speed to prevent the degradation of living brain tissue, which is a key factor in retaining better conditions and recording more natural neuronal spikes from active neurons in the brain tissue. Two cortical surface images, independently extracted from two different imaging modules, namely MRI and 3D scanner surface images, surprisingly show a distance error of only 50 &#956;m as mode value of the histogram. This accuracy is comparable in scale to the microscopic resolution of intercellular distances; also, it is stable among different individual mice. This new protocol, the 3D novel embedding overlapping (3D-NEO) protocol, bridges macroscopic and microscopic levels derived by this integrative protocol and accelerates new scientific findings to study comprehensive connectivity architectures (i.e., microconnectome).

This article introduces an experimental protocol using 3D scanning technology bridging two spatial scales: the macroscopic spatial scale of whole-brain anatomy imaged by MRI at &#62;100 &#956;m and the microscopic spatial scale of neuronal distributions using immunohistochemistry staining and a multielectrode array system and other methods (~10 &#956;m).

3D 소설 포함 프로토콜에서 마이크로 회로 및 매크로 스케일 뇌 이미지를 연결하는 3D 스캐닝 기술

The human brain, being a multiscale system, has both macroscopic electrical signals, globally flowing along thick white-matter fiber bundles, and ...

Three-Dimensional Shape Modeling and Analysis of Brain Structures

Statistical shape analysis of brain structures has been used to investigate the association between their structural changes and pathological processes. We have developed a software package for accurate and robust shape modeling and group-wise analysis. Here, we introduce an pipeline for the shape analysis, from individual 3D shape modeling to quantitative group shape analysis. We also describe the pre-processing and segmentation steps using open software packages. This practical guide would help researchers save time and effort in 3D shape analysis on brain structures.

We introduce a semi-automatic protocol for shape analysis on brain structures, including image segmentation using open software, and further group-wise shape analysis using an automated modeling package. Here, we demonstrate each step of the 3D shape analysis protocol with hippocampal segmentation from brain MR images.

뇌 구조의 3차원 형상 모델링 및 분석

Statistical shape analysis of brain structures has been used to investigate the association between their structural changes and pathological processes. ...

뇌 질환의 신경영상 분석 강화

Manual Segmentation of the Human Choroid Plexus Using Brain MRI

The choroid plexus has been implicated in neurodevelopment and a range of brain disorders. Evidence demonstrates that the choroid plexus is critical for brain maturation, immune/ inflammatory regulation, and behavioral/cognitive functioning. However, current automated neuroimaging segmentation tools are poor at accurately and reliably segmenting the lateral ventricle choroid plexus. Furthermore, there is no existing tool that segments the choroid plexus located in the third and fourth ventricles of the brain. Thus, a protocol delineating how to segment the choroid plexus in the lateral, third, and fourth ventricle is needed to increase the reliability and replicability of studies examining the choroid plexus in neurodevelopmental and brain disorders. This protocol provides detailed steps to create separately labeled files in 3D Slicer for the choroid plexus based on DICOM or NIFTI images. The choroid plexus will be manually segmented using the axial, sagittal, and coronal planes of T1w images making sure to exclude voxels from gray or white matter structures bordering the ventricles. Windowing will be adjusted to assist in the localization of the choroid plexus and its anatomical boundaries. Methods for assessing accuracy and reliability will be demonstrated as part of this protocol. Gold standard segmentation of the choroid plexus using manual delineations can be used to develop better and more reliable automated segmentation tools that can be openly shared to elucidate changes in the choroid plexus across the lifespan and within various brain disorders.

저자 스포트라이트: Bridging Gaps in Anatomy and Establishing a Foundation for Algorithmic Studies (해부학의 격차 해소 및 알고리즘 연구의 기초 구축) 

Despite the crucial role of the choroid plexus in the brain, neuroimaging studies of this structure are scarce due to the lack of reliable automated segmentation tools. The present protocol aims to ensure gold-standard manual segmentation of the choroid plexus that can inform future neuroimaging studies.

뇌 MRI를 사용한 인간 맥락총의 수동 분할

The choroid plexus has been implicated in neurodevelopment and a range of brain disorders. Evidence demonstrates that the choroid plexus is critical for ...

높은 해상도

요약

더 많은 비디오 탐색

이 비디오의 챕터