خط أنابيب موحد لفحص مورفومتر المادة الرمادية المخيخية البشرية باستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي الهيكلي

يتم تقديم خط أنابيب موحد لفحص مورفومتريا المادة الرمادية المخيخية. يجمع خط الأنابيب بين الأساليب الحديثة عالية الدقة لتحسين وأتمتة تقسيم المخيخ والتسجيل القائم على الفوكسل للمخيخ من أجل القياس الكمي الحجمي.

توفر خطوط متعددة من الأبحاث أدلة دامغة على دور المخيخ في مجموعة واسعة من الوظائف المعرفية والعاطفية ، والتي تتجاوز بكثير ارتباطها التاريخي بالتحكم الحركي. وقد زادت دراسات التصوير العصبي الهيكلية والوظيفية من تحسين فهم التشريح العصبي الوظيفي للمخيخ بما يتجاوز تقسيماته التشريحية ، مما يسلط الضوء على الحاجة إلى فحص الوحدات الفرعية المخيخية الفردية في التباين الصحي والأمراض العصبية. تقدم هذه الورقة خط أنابيب موحدا لفحص قياس المادة الرمادية المخيخية الذي يجمع بين النهج عالية الدقة والحديثة لتقسيم المخيخ الأمثل والآلي (التقسيم التشريحي التلقائي للمخيخ باستخدام U-Net Limited Optimization; ACAPULCO) والتسجيل القائم على voxel للمخيخ (قالب تحت الأرض غير متحيز مكانيا; SUIT) للقياس الكمي الحجمي.

وينطبق خط الأنابيب على نطاق واسع على مجموعة من الأمراض العصبية وهو مؤتمت بالكامل، مع التدخل اليدوي المطلوب فقط لمراقبة جودة المخرجات. خط الأنابيب متاح مجانا ، مع وثائق مصاحبة كبيرة ، ويمكن تشغيله على أنظمة التشغيل Mac و Windows و Linux. يتم تطبيق خط الأنابيب في مجموعة من الأفراد المصابين برنح فريدريش (FRDA) ، ويتم تقديم نتائج تمثيلية ، بالإضافة إلى توصيات بشأن التحليلات الإحصائية الاستدلالية على مستوى المجموعة. يمكن أن يسهل خط الأنابيب هذا الموثوقية والتكرار عبر الميدان ، مما يوفر في نهاية المطاف نهجا منهجيا قويا لتوصيف وتتبع التغيرات الهيكلية المخيخية في الأمراض العصبية.

المخيخ هو جزء من الدماغ يرتبط تاريخيا بالتحكم الحركي¹،^2،3 ويعتقد أنه يشارك بشكل متكامل في مجموعة صغيرة فقط من الأمراض النادرة ^، مثل الرنح الموروث⁴. ومع ذلك ، فإن الخطوط المتقاربة للبحوث من دراسات التتبع التشريحي في الرئيسيات غير البشرية ، وكذلك دراسات الآفات البشرية والتصوير العصبي ، توفر أدلة دامغة على دور المخيخ في مجموعة واسعة من المعرفي⁵،6^،7 ، والعاطفي⁸،⁹،^10،11 ، وغيرها من الوظائف غير الحركية ^7،12 (انظر ⁶  للمراجعة). علاوة على ذلك ، فإن تشوهات المخيخ متورطة بشكل متزايد في مجموعة واسعة من الاضطرابات العصبية والنفسية ، بما في ذلك مرض باركنسون¹³ ، ومرض الزهايمر 14،¹⁵ ، والصرع 16،17 ، والفصام 18 ^، واضطراب طيف التوحد ¹⁹ . لذلك ، أصبح من الضروري دمج المخيخ في النماذج الوظيفية والهيكلية لأمراض الدماغ البشري والتباين السلوكي المعياري.

تشريحيا ، يمكن تقسيم المخيخ على طول محوره العلوي إلى المحور السفلي إلى ثلاثة فصوص: الأمامي والخلفي والفلوكولونودول. تنقسم الفصوص أيضا إلى 10 فصيصات يشار إليها بالأرقام الرومانية I-X^20,21 (الشكل 1). يمكن أيضا تجميع المخيخ في مناطق خط الوسط (vermis) والجانبية (نصف الكرة الأرضية) ، والتي تتلقى على التوالي مدخلات من الحبل الشوكي والقشرة الدماغية. الفص الأمامي ، الذي يتكون من الفصيصات I-V ، ارتبط تقليديا بالعمليات الحركية وله روابط متبادلة مع القشرة الحركية الدماغية²². يرتبط الفص الخلفي ، الذي يتكون من الفصيصات VI-IX ، في المقام الأول بالعمليات غير الحركية¹¹ وله روابط متبادلة مع قشرة الفص الجبهي ، والجدارية الخلفية ، والقشرة الدماغية الصدغية العليا ^8,23. وأخيرا ، فإن الفص اللبد ، الذي يضم الفص اللصيص X ، له روابط متبادلة مع النوى الدهليزية التي تحكم حركات العين وتوازن الجسم أثناء الوقوف والمشي²¹.

أدت مجموعة متزايدة من الأعمال الحديثة باستخدام التصوير العصبي الوظيفي إلى تحسين فهم التشريح العصبي الوظيفي للمخيخ بما يتجاوز أقسامه التشريحية. على سبيل المثال ، تم استخدام تقنيات التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي لحالة الراحة (fMRI) لرسم خريطة لنمط التفاعلات الوظيفية بين المخيخ والدماغ²⁴. بالإضافة إلى ذلك ، باستخدام نهج التقسيم القائم على المهام ، أظهر كينغ وزملاؤه⁷ أن المخيخ يظهر نمطا غنيا ومعقدا من التخصص الوظيفي عبر اتساعه ، كما يتضح من الحدود الوظيفية المتميزة المرتبطة بمجموعة متنوعة من المهام الحركية والعاطفية والاجتماعية والمعرفية. وتسلط هذه الدراسات مجتمعة الضوء على أهمية فحص الوحدات الفرعية المخيخية الفردية لتطوير توصيفات بيولوجية كاملة لمشاركة المخيخ في كل من التباين الصحي والأمراض العصبية التي تتميز بتغيرات في بنية المخيخ و/أو وظيفته.

يركز هذا العمل على طرق قياس التغيرات المحلية في حجم المخيخ باستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي الهيكلي في البشر. بشكل عام ، هناك طريقتان أساسيتان لتحديد حجم الدماغ الإقليمي باستخدام بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي: التجزئة القائمة على الميزات والتسجيل القائم على voxel. وتستخدم نهج التجزئة القائمة على الميزات المعالم التشريحية والأطالس الموحدة لتحديد الحدود بين المناطق دون الإقليمية تلقائيا. تشمل حزم البرامج الرئيسية للتجزئة FreeSurfer 25 و BrainSuite²⁶ و FSL-FIRST²⁷. ومع ذلك ، فإن هذه الحزم لا توفر سوى أجزاء خشنة من المخيخ (على سبيل المثال ، وضع علامات على المادة الرمادية بأكملها والمادة البيضاء بأكملها في كل نصف كرة أرضية) ، وبالتالي تغفل الفصيصات المخيخية الفردية. هذه الأساليب عرضة أيضا لسوء التقسيم ، وخاصة الإفراط في إدراج الأوعية الدموية المحيطة.

تم تطوير خوارزميات جديدة للتعلم الآلي ووضع العلامات متعددة الأطلس ، والتي توفر تقسيما أكثر دقة ودقة للمخيخ ، بما في ذلك التصنيف التلقائي لخوارزمية الفصيصات المخيخية باستخدام التطور الضمني متعدد الحدود (ACCLAIM^28,29) ، ومجموعة أدوات تحليل المخيخ (CATK 30) ، والقوالب المتعددة التي يتم إنشاؤها تلقائيا (MAGeT 31) ، والتقسيم التلقائي السريع للمخيخ البشري وفصيصاته (RASCAL ³² )، تجزئة الرسم البياني³³، وتجزئة CEREbellum (CERES³⁴). في ورقة بحثية حديثة تقارن بين أحدث أساليب تقسيم المخيخ المؤتمتة بالكامل ، وجد أن CERES2 يتفوق على النهج الأخرى المتعلقة بالتقسيم اليدوي القياسي الذهبي لفصيصات المخيخ³⁵. في الآونة الأخيرة ، طور هان وزملاؤه³⁶ خوارزمية للتعلم العميق تسمى ACAPULCO (التقسيم التشريحي التلقائي للمخيخ باستخدام U-Net مع التحسين المقيد محليا) ، والتي تعمل على قدم المساواة مع CERES2 ، ولها قابلية تطبيق واسعة على كل من المخيخ الصحي والضموري ، وهي متوفرة في تنسيق حاوية Docker و Singularity مفتوح المصدر للتنفيذ "الجاهز" ، وهي أكثر كفاءة من حيث الوقت من الأساليب الأخرى. تقوم أكابولكو تلقائيا بتقسيم المخيخ إلى 28 منطقة تشريحية.

على النقيض من التجزئة القائمة على الميزات ، تعمل مناهج التسجيل القائمة على voxel عن طريق تعيين التصوير بالرنين المغناطيسي بدقة إلى صورة قالب. لتحقيق هذا التعيين ، يجب تشويه voxels في الصورة الأصلية في الحجم والشكل. يوفر حجم هذا التشويه بشكل فعال مقياسا للحجم في كل فوكسل بالنسبة للقالب القياسي الذهبي. يعرف هذا النوع من التقييم الحجمي باسم "morphometry القائم على voxel"³⁷. تستخدم أساليب التسجيل القائمة على فوكسل الدماغ بالكامل ، مثل FSL-FLIRT³⁸ / FNIRT³⁹ ، وتجزئة SPM الموحدة⁴⁰ ، و CAT12⁴¹ ، بشكل شائع في المورفومترية القائمة على الفوكسل. ومع ذلك ، فإن هذه الأساليب لا تأخذ في الاعتبار بشكل جيد المخيخ ، مما يؤدي إلى ضعف الموثوقية والصلاحية في المناطق تحت الحمراء (المخيخ ، جذع الدماغ⁴²). لحساب هذه القيود ، تم تطوير خوارزمية SUIT (قالب تحت منحاز مكانيا) لتحسين تسجيل المخيخ وتحسين دقة مورفومتريا القائم على فوكسل^42,43.

وتنطوي نهج التقسيم القائمة على الميزات ونهج التسجيل القائمة على الفوكسل لتقدير حجم المخيخ الإقليمي على نقاط قوة وضعف أساسية. تعتبر مناهج التجزئة أكثر دقة بكثير لتحديد حجم المناطق المحددة تشريحيا (على سبيل المثال ، الفصيصات³⁵). ومع ذلك ، فإن الحدود بين الوحدات الوظيفية المتميزة للمخيخ لا ترسم خريطة على folia التشريحية والشقوق (أي ما يعادل gyri و sulci من الدماغ⁷). وبما أن النهج القائمة على التسجيل ليست مقيدة بالمعالم التشريحية، فإن الاستدلال المكاني الأكثر دقة ورسم خرائط وظيفة البنية عالية الأبعاد للمخيخ أمر ممكن⁴⁴. إذا أخذنا نهج التقسيم والتسجيل معا ، فإنهما مكملان لبعضهما البعض ويمكن استخدامهما للإجابة على أسئلة البحث المختلفة.

هنا ، يتم تقديم خط أنابيب موحد جديد ، والذي يدمج هذه النهج الحالية التي تم التحقق من صحتها لتوفير التقسيم الأمثل والآلي (ACAPULCO) والتسجيل القائم على الفوكسل للمخيخ (SUIT) للقياس الكمي الحجمي (الشكل 2). يعتمد خط الأنابيب على النهج المعمول بها لتشمل بروتوكولات مراقبة الجودة ، باستخدام التصور النوعي والكشف الكمي عن القيم المتطرفة ، وطريقة سريعة للحصول على تقدير للحجم داخل الجمجمة (ICV) باستخدام Freesurfer. خط الأنابيب مؤتمت بالكامل ، مع التدخل اليدوي المطلوب فقط للتحقق من مخرجات مراقبة الجودة ، ويمكن تشغيله على أنظمة التشغيل Mac و Windows و Linux. خط الأنابيب متاح مجانا دون أي قيود على استخدامه لأغراض غير تجارية ويمكن الوصول إليه من صفحة الويب الخاصة ببروتوكولات التصوير ENIGMA Consortium (تحت عنوان "ENIGMA Cerebellum Volumetrics Pipeline") ، بعد الانتهاء من نموذج تسجيل موجز⁴⁵.

يتم سرد جميع البرامج المطلوبة في جدول المواد ، وتتوفر برامج تعليمية مفصلة ، بما في ذلك عرض توضيحي مباشر ، عند تنزيل خط الأنابيب ، بالإضافة إلى البروتوكول الموضح أدناه. وأخيرا، يتم تقديم نتائج تمثيلية، من تنفيذ خط الأنابيب في مجموعة من الأشخاص المصابين برنح فريدريش (FRDA) والضوابط الصحية المطابقة للعمر والجنس، إلى جانب توصيات للتحليلات الاستدلالية الإحصائية على مستوى المجموعة.

ملاحظة: كانت البيانات المستخدمة في هذه الدراسة جزءا من مشروع وافقت عليه لجنة أخلاقيات البحوث البشرية بجامعة موناش (المشروع 7810). وقدم المشاركون موافقة خطية مستنيرة. في حين يمكن تشغيل خط الأنابيب على أنظمة تشغيل Mac أو Windows أو Linux ، فقد تم اختبار خطوط أنابيب ACAPULCO و SUIT و QC صراحة على أنظمة تشغيل Linux (Ubuntu) و Mac (Catalina و Big Sur v11.0.1).

1. الوحدة الأولى: أكابولكو (التقسيم التشريحي)

1. جمع البيانات
   1. جمع صور التصوير بالرنين المغناطيسي 3D T1 المرجحة للدماغ كله بدقة 1 مم³ أو أقل. يوصى باستخدام أبعاد فوكسل متساوية الخواص (عادة 1 مم × 1 مم × 1 مم) ، وماسح ضوئي 3-Telsa (أو أكبر). استشر أخصائي التصوير في مركز التصوير الشعاعي الخاص بهم لإعداد والحصول على البيانات التي تلبي هذه المواصفات.
      ملاحظة: تكون الصور المرجحة T2 مفيدة في بعض الأحيان للتحليلات الحجمية. ومع ذلك ، يعتمد خط الأنابيب المعروض هنا على البيانات المرجحة T1 فقط ، وبعض الأدوات المستخدمة حصرية لهذا النوع من البيانات. على هذا النحو ، لا يمكن استخدام الصور المرجحة T2.
   2. إجراء تقييم للجودة البصرية للصور لاستبعاد التشوهات المخيخية الإجمالية (مثل الآفات الكبيرة) أو القطع الأثرية المتحركة الكبيرة التي تمنع تحديد المعالم المخيخية الرئيسية (على سبيل المثال، الشقوق التشريحية الرئيسية). لا تستبعد تلقائيا المخ الضموري ، حتى لو كان كبيرا.
   3. بالنسبة للدراسات الجماعية ، فكر أيضا في تقييمات الجودة الكمية باستخدام أدوات موحدة متاحة مجانا مثل MRIQC⁴⁶ لزيادة تحديد البيانات الإشكالية.
   4. قم بتحويل كافة البيانات إلى تنسيق NIFTI-GZ باستخدام أداة مثل dcm2niix⁴⁷.
2. تنظيم البيانات الموصى به
   1. الحصول على جميع البرامج اللازمة كما هو مدرج في جدول المواد. تأكد من تثبيت Docker⁴⁸ أو Singularity⁴⁹ وMatlab⁵⁰ وSPM12⁵¹ قبل تشغيل خط الأنابيب.
      ملاحظة: تتوفر أيضا دروس مكتوبة وفيديو مكثفة تصف خط الأنابيب (انظر جدول المواد).
   2. بمجرد تثبيت جميع البرامج الضرورية ، قم بإنشاء مجلدات في دليل العمل وقم بتسميتها "acapulco" و "suit" و "freesurfer". قم بذلك باستخدام الأمر mkdir من سطر الأوامر.
   3. في دليل "acapulco" ، قم بإنشاء مجلد إخراج . في مجلد المخرجات ، قم بإنشاء دليل لكل موضوع في الدراسة يحتوي على الصورة الموزونة T1 بتنسيق NIFTI-GZ.
      ملاحظة: يوصى بالاحتفاظ بنسخة من البيانات الأصلية في مكان آخر.
3. تقسيم المخيخ التشريحي باستخدام أكابولكو
   1. انتقل إلى جدول المواد وقم بتنزيل البرامج النصية والحاويات ذات الصلة المطلوبة لتشغيل ACAPULCO (ضمن ملفات خط أنابيب acapulco). في دليل "acapulco" ، ضع (i) حاوية ACAPULCO Docker أو Singularity ("acapulco_0.2.1.tar.gz" أو ".sif" ، (ii) محتويات أرشيف QC_scripts (3 ملفات: "QC_Master.R" و "QC_Plots.Rmd" و "QC_Image_Merge.Rmd") ، و (iii) "R.sif" (التفرد) أو "calculate_icv.tar" (docker).
   2. افتح محطة طرفية، ومن سطر الأوامر، قم بتشغيل حاوية ACAPULCO على صورة واحدة (استبدل <<الموضوع>> في ما يلي). انتظر لمدة 5 دقائق تقريبا حتى تكتمل المعالجة.
      1. باستخدام Docker، اكتب الأمر:
         تحميل عامل الرصيف --acapulco_0.2.1.tar.gz
         docker run -v $PWD:$PWD -w $PWD -t --user $(id -u):$(id -g) --rm acapulco:latest -i output/<>/<>.nii.gz -o output/<>
      2. باستخدام التفرد، اكتب الأمر:
         تشغيل التفرد --cleanenv -B $PWD:$PWD acapulco-0.2.1.sif -i الإخراج/<<الموضوع>>/<<الموضوع>>.nii.gz -o الإخراج/<<الموضوع>>
   3. حلقة عبر جميع الموضوعات / المسح الضوئي في المجموعة. راجع جدول المواد للحصول على رابط إلى موقع بروتوكولات التصوير ENIGMA لتنزيل خط الأنابيب (ضمن خط أنابيب ENIGMA Cerebellum Volumetrics) والدليل التعليمي الذي يحتوي على أمثلة حول كيفية إنشاء حلقة لمعالجة مواضيع متعددة بشكل متسلسل.
   4. بعد المعالجة، ابحث عن الملفات التالية التي تم إنشاؤها في المجلدات الخاصة بالموضوع:
      1. تحديد "<الموضوع>_n4_mni_seg_post_inverse.nii.gz": قناع مخيخي مجزأ في الأصل (مساحة الموضوع).
      2. تحديد "<الموضوع>_n4_mni_seg_post_volumes.csv": الأحجام (بالملم³) لكل وحدة من الوحدات الفرعية ال 28 التي تولدها أكابولكو؛
      3. حدد الصور التمثيلية (في دليل "الصور"): السهمية والمحورية والإكليلية.
4. الكشف الإحصائي عن القيم المتطرفة ومراقبة الجودة (QC)
   1. من المحطة الطرفية وفي دليل "acapulco" ، تأكد من أن محتويات QC_scripts موجودة في دليل "acapulco". لتشغيل البرامج النصية لمراقبة الجودة:
      1. باستخدام Docker، اكتب الأمر:
         calculate_icv.tar تحميل رصيف الميناء
         docker run -v $PWD:$PWD -w $PWD --rm -it luhancheng/calculate_icv:latest Rscript
         QC_Master.R الإخراج/
      2. باستخدام التفرد، اكتب الأمر:
         التفرد التنفيذي -B $PWD:$PWD R.sif Rscript /path/to/QC_Master.R /path/to/acapulco/output
5. فحص صور مراقبة الجودة التي تم إنشاؤها بواسطة ACAPULCO
   ملاحظة: هناك عملية من 3 خطوات للتحقق من جودة الصور المجزأة من ACAPULCO.
   1. افتح "QC_Images.html" في متصفح الويب وقم بالتمرير بسرعة (~ 10 ثوان لكل موضوع) عبر الصور لتحديد حالات الفشل الواضحة أو المشكلات المنهجية. لاحظ معرفات الموضوع للصور المجزأة الفاشلة أو المشبوهة للمتابعة.
      ملاحظة: انظر الشكل 3 للحصول على دليل حول التشريح العصبي لفصيصات المخيخ والشكل 4 والشكل 5 والشكل 6 في قسم النتائج التمثيلية أدناه للحصول على أمثلة على التقسيمات "الجيدة" و "الفصيصات الخاطئة الدقيقة" و "الفشل العالمي".
   2. افتح "Plots_for_Outliers.html" لتحديد المربعمخططات للقيم الإحصائية الكمية المتطرفة. ابحث عن القيم المتطرفة (2.698 s.d أعلى أو تحت المتوسط) أعلى أو أسفل شعيرات قطع الأراضي الصندوقية. مرر مؤشر الماوس فوق نقاط البيانات لعرض معرف الموضوع. حدد القيم المتطرفة المشار إليها ب "1" في العمود ذي الصلة في ملف "القيم المتطرفة.csv"، ولاحظ العدد الإجمالي للشرائح المحددة كقيم شاذة لكل موضوع في العمود الأخير في "القيم المتطرفة.csv".
   3. افحص يدويا كل صورة تحتوي على واحد أو أكثر من القيم المتطرفة. حرج: باستخدام عارض صور NIFTI قياسي (على سبيل المثال، FSLEyes أو MRICron)، تراكب قناع ACAPULCO على صورة T1w الأصلية للتحقق من جودة تقسيم الشريحة شريحة إلى شريحة.
      1. لإنشاء تراكبات لمراقبة الجودة التفصيلية من سطر الأوامر باستخدام FSLEyes ، i) قم بتغيير الدليل إلى دليل "acapulco" ، ii) حدد الموضوع المراد عرضه (استبدل <الموضوع>):
         subj =
      2. نسخ/لصق التعليمة البرمجية التالية إلى المحطة الطرفية (دون تغيير {subj} يدويا حيث تم تعيين ذلك بواسطة السطر السابق:
         t1_image=output/${subj}/${subj}.nii.gz
         acapulco_image=output/${subj}/${subj}_n4_mni_seg_post_inverse.nii.gz
         fsleyes ${t1_image} ${acapulco_image} --تراكب تسمية النوع --lut random_big --مخطط تفصيلي-العرض 3 ${acapulco_image} --حجم التراكب --alpha 50 --cmap عشوائي
         ملاحظة: يجب اتخاذ قرار بشأن ما إذا كان سيتم تضمين الجزء غير الطبيعي أم لا ، أي هل هناك خطأ في التقسيم ، أم أنه مجرد تباين طبيعي في تشريح الفرد؟ يتم النظر في كل منطقة مجزأة بشكل فردي ، لذلك يمكن استبعاد بعض المناطق للحصول على صورة ، بينما يمكن الاحتفاظ بالباقي إذا كان صحيحا.
      3. هل يلزم استبعاد منطقة واحدة أو أكثر من المناطق المجزأة من مجموعة البيانات النهائية؟
         إذا كانت الإجابة بنعم (تم تأكيد القيم المتطرفة)، فاستبعد هذا التقسيم (التقسيمات) من التحليل عن طريق استبدال تقدير الحجم ب NA في الخلية المقابلة من ملف "Cerebel_vols.csv" لهذا الموضوع.
      4. هل تؤدي أخطاء التقسيم إلى استبعاد بعض المخيخ من القناع؟
         إذا كانت الإجابة بنعم (على سبيل المثال ، إذا كانت فصيصات مخيخية معينة مفقودة من القناع أو تظهر "مقطوعة") ، فقم على الفور باستبعاد الموضوع من مزيد من التحليلات (أي ، لا تشرع في تشغيل وحدة SUIT حول هذه المواضيع).

2. الوحدة 2: SUIT المخيخ الأمثل القائم على voxel morphometry

1. تحليلات مورفومتريا المستندة إلى Voxel باستخدام SUIT
   حرج: يتطلب خط الأنابيب هذا تشغيل وحدة ACAPULCO بالفعل ، حيث يعتمد على إنشاء قناع مخيخي خاص بالموضوع لتحسين تسجيل المخيخ وتطبيعه في قالب SUIT. إذا كان القناع الخاص بالموضوع الذي تم إنشاؤه بواسطة ACAPULCO لا يتضمن المخيخ بأكمله ، فإن هذا يضمن الاستبعاد من وحدة SUIT. للحصول على إرشادات حول تشغيل SUIT بشكل مستقل، راجع⁵².
   1. الحصول على جميع البرامج اللازمة المدرجة في جدول المواد. تأكد من وجود المجلد SPM12 وكافة المجلدات الفرعية في مسار MATLAB. تأكد من حفظ البرامج النصية enigma_suit في دليل "spm12/toolbox" وإضافتها إلى مسار MATLAB. للتحقق من مسار MATLAB، اكتب pathtool في نافذة أوامر MATLAB، ثم انقر على إضافة مع مجلدات فرعية لإضافة المجلدات ذات الصلة.
   2. قم بتشغيل خط أنابيب SUIT لموضوع واحد أو أكثر. انتظر لمدة ~ 15-20 دقيقة (إذا كنت تستخدم واجهة المستخدم الرسومية [GUI]) و ~ 5-7 دقائق إذا كنت تعمل من المحطة الطرفية (bash / shell) لإكمال المعالجة.
      1. لاستخدام واجهة المستخدم الرسومية (سيتم تشغيل الموضوعات بالتسلسل)، من نافذة أوامر MATLAB، اكتب الأمر:
         suit_enigma_all
      2. في النافذة المنبثقة الأولى ، حدد مجلدات الموضوع من دليل "acapulco / output" لتضمينها في التحليل. انقر فوق المجلدات الفردية على الجانب الأيمن من النافذة ، أو انقر بزر الماوس الأيمن فوق كل شيء. اضغط على تم. في النافذة المنبثقة الثانية ، حدد دليل SUIT ، حيث ستتم كتابة التحليلات.
      3. أو استدعاء الدالة من سطر الأوامر MATLAB لموضوع واحد، اكتب الأمر:
         suit_enigma_all('/مسار/إلى/أكابولكو/إخراج/subjdir','/مسار/إلى/suitoutputdir')
      4. أو استدعاء الدالة من النافذة الطرفية، خارج MATLAB، لموضوع واحد عن طريق كتابة الأمر:
         matlab -nodisplay -nosplash -r "suit_enigma_all('/path/to/acapulco/output/subjdir','/path/to/suitoutputdir'), exit"
   3. راجع جدول المواد للحصول على رابط إلى موقع بروتوكولات التصوير ENIGMA لتنزيل خط الأنابيب (ضمن خط أنابيب ENIGMA Cerebellum Volumetrics) والدليل التعليمي الذي يحتوي على أمثلة حول كيفية إنشاء حلقة لمعالجة مواضيع متعددة بشكل متسلسل.
   4. ابحث عن النقاط التالية المتعلقة بالبرنامج النصي.
      1. تأكد من أن البرنامج النصي ينسخ صورة T1 التي تم تصحيحها بالتحيز N4 ومحاذاة MNI (الجسم الصلب) وقناع المخيخ ACAPULCO في دليل الإخراج.
      2. تأكد من أن البرنامج النصي يقسم المادة الرمادية والبيضاء من المخيخ.
      3. تأكد من تصحيح البرنامج النصي لأخطاء التضمين الزائد في التقسيم باستخدام قناع ACAPULCO.
      4. تأكد من أن البرنامج النصي DARTEL يقوم بتطبيع البيانات وإعادة تقسيمها إلى مساحة SUIT باستخدام التعديل اليعقوبي بحيث تتناسب قيمة كل فوكسل مع حجمه الأصلي.
      5. تحقق من مجلد كل موضوع بحثا عن المخرجات النهائية التالية: "wd_seg1.nii" (المادة الرمادية) و "wd_seg2.nii" (المادة البيضاء).
2. الكشف عن القيم الشاذة الإحصائية ومراقبة الجودة
   1. افحص بصريا الصور العادية المعدلة (wd*) بحثا عن حالات الفشل الرئيسية. في MATLAB، اكتب الأمر:
      spm_display_4D
   2. حدد يدويا صور "wd * seg1" من المجلدات الفرعية للبدلة ، أو انتقل إلى دليل "البدلة" ؛ أدخل "^wd.*seg1" في مربع التصفية (بدون عروض أسعار) واضغط على زر Rec . اضغط على تم.
   3. قم بالتمرير عبر الصور للتأكد من محاذاتها جميعا بشكل جيد. انظر الشكل 7 للحصول على صور طبيعية بشكل صحيح من عناصر التحكم السليمة (A ، B) وفرد يعاني من مخيخ ضامر بشدة (D).
      ملاحظة: في هذه المرحلة ، يكون التشريح بين الموضوعات مشابها جدا (حيث تم تسجيلها في نفس القالب) ، ويتم ترميز اختلافات الحجم بدلا من ذلك بواسطة كثافات voxel مختلفة. ستكون الإخفاقات الرئيسية واضحة ، على سبيل المثال ، الصور الفارغة ، والمساحات الكبيرة من الأنسجة المفقودة ، وتدرجات الكثافة غير العادية (أي الفوكسل الساطع في الأعلى ، والفوكسل الداكن في الأسفل). يجب استبعاد هذه الصور من الخطوات اللاحقة.
   4. تحقق من التباين المكاني المشترك للقيم المتطرفة. في MATLAB، اكتب الأمر:
      check_spatial_cov
      1. حدد صور "wd * seg1" وفقا للخطوة السابقة. عند المطالبة، حدد الخيارات التالية: قياس الدعامة: نعم; متغير للاختلاف: لا. شريحة (مم): - 48 ، الفجوة: 1.
      2. انظر إلى مخطط الصندوق الذي يعرض متوسط التباين المكاني لكل صورة بالنسبة لجميع الصور الأخرى في العينة. حدد نقاط البيانات التي >2s.d. أقل من المتوسط في نافذة الأمر MATLAB. بالنسبة لهذه ، افحص صورة "_n4_mni.nii.gz" في مجلد SUIT بحثا عن القطع الأثرية (الحركة أو التشوهات التشريحية) أو مشكلات جودة الصورة أو أخطاء المعالجة المسبقة.
      3. إذا كانت جودة الصورة والمعالجة المسبقة مقبولة ولم يشر الفحص البصري للصور المعدلة في الخطوة السابقة إلى وجود مشكلة في التجزئة والتطبيع، فاحتفظ بهذه البيانات في العينة. وإلا، فقم باستبعاد هذه البيانات.

3. الوحدة 3 (اختياري): تقدير الحجم داخل الجمجمة (ICV) باستخدام FreeSurfer

ملاحظة: ستستخدم هذه الوحدة خط أنابيب FreeSurfer لحساب القيمة المحلية المضافة. لا تحتاج إلى إعادة تشغيلها إذا كانت هناك مخرجات Freesurfer موجودة للمجموعة (أي إصدار).

1. إعداد FreeSurfer
   1. تأكد من تنزيل FreeSurfer وتثبيته⁵³. انتقل إلى جدول المواد وقم بتنزيل البرامج النصية ذات الصلة لتشغيل هذه الوحدة (ضمن ملفات خط أنابيب القيمة المحلية المضافة). عند العمل مع FreeSurfer، قم بتعيين المتغيرات التالية:
      تصدير FREESURFER_HOME = دليل
      المصدر $FREESURFER_HOME/SetUpFreeSurfer.sh
   2. يستعاض عن <المسار> بما يلي:
      تصدير SUBJECTS_DIR = < المسار > / لغز / Freesurfer
2. تشغيل Freesurfer autorecon1
   1. بالنسبة لموضوع واحد ، من داخل دليل "freesurfer" (وقت المعالجة ~ 20 دقيقة) ، اكتب الأمر:
      CD <مسار>/لغز/freesurfer
      recon-all -i .. /input/.nii.gz -s -autorecon1
   2. راجع دليل البرنامج التعليمي للحصول على أمثلة حول كيفية إنشاء حلقة لمعالجة مواضيع متعددة بشكل متسلسل.
3. حساب القيمة المحلية المضافة
   1. تنظيم البيانات
      1. في دليل "freesurfer" ، ضع (i) حاوية Docker أو Singularity المستخدمة في الوحدة 1 ("calculate_icv.tar" أو "R.sif" ، على التوالي) و (ii) البرنامج النصي xfm2det (انظر جدول المواد). بعد ذلك ، قم باستنساخ git لاستنساخ البرنامج النصي ICV المطلوب:
         جيت استنساخ https://github.com/Characterisation-Virtual-Laboratory/calculate_icv
   2. تشغيل استخراج القيمة المحلية المضافة (وقت المعالجة ~ 5 دقائق)
      1. من دليل "freesurfer" ، مع حاوية التفرد ("R.sif") ، اكتب:
         التفرد التنفيذي --cleanenv -B $PWD:$PWD R.sif calculate_icv/calculate_icv.py --freesurfer_dir=/path/to/freesurfer --acapulco_dir=/path/to/acapulco/QC/Cerebelvolsfile --output_csv_name=Cerebel_vols.csv calculate_icv
      2. من دليل "freesurfer" ، مع حاوية عامل الرصيف ، اكتب:
         docker run -v $PWD:$PWD -w $PWD -rm -it luhancheng/calculate_icv:latest
         calculate_icv/calculate_icv.py --freesurfer_dir=/مسار/إلى/فريسيرفر --
         acapulco_dir=/مسار/إلى/أكابولكو/كيو سي/سيريبيلفولسفيل --output_csv_name=Cerebel_vols.csv
         calculate_icv
      3. تشغيل البرنامج النصي بدون حاوية - راجع جدول المواد للحصول على البرامج والتبعيات الإضافية المطلوبة. من دليل "freesurfer"، اكتب:
         ./calculate_icv/ calculate_icv.py ---freesurfer_dir=/مسار/إلى/فريسيرفر --
         acapulco_dir=/مسار/إلى/أكابولكو/كيو سي/سيريبلفولسفيل --
         output_csv_name=Cerebel_vols.csv calculate_icv
         ملاحظة: سيؤدي ذلك إلى حساب القيمة المحلية المضافة لكل موضوع وإلحاق عمود به القيمة المحلية المضافة بنهاية ملف "Cerebel_vols.csv".

تقسيم المخيخ (ACAPULCO)

مراقبة جودة الأقنعة المخيخية المجزأة:
توضح الأمثلة التالية المخرجات المقسمة إلى ACAPULCO وتوجه عملية صنع القرار حول أ) جودة القناع المجزأ على المستوى الفردي و ب) الإدراج أو الاستبعاد اللاحق لفصيص (فصوص) معين من التحليلات الإحصائية. وفي نهاية المطاف، يكون قرار إدراج موضوع ما أو استبعاده قرارا ذاتيا؛ يتم توفير أمثلة على "التقسيمات الجيدة" و "أخطاء التقسيم الدقيقة" و "الإخفاقات العالمية" من مجموعة متنوعة من المجموعات الصحية والسريرية هنا.

يتم عرض أمثلة على "الاختلالات الجيدة" في الشكل 4 ، بما في ذلك في الدماغ الصحي والضموري بشدة. في الشكل 5 ، يتم تصوير التضمينات الدقيقة الزائدة والناقصة لفصيصات المخيخ الفردية. هذه هي النوع الأكثر شيوعا من خطأ التقسيم وقد لا يتم اكتشافها كقيم إحصائية شاذة في بروتوكول مراقبة الجودة الكمي. تتطلب هذه الأنواع من الأخطاء عموما استبعاد الفصيصات الفردية المتأثرة ، في حين أن ما تبقى من المخيخ المجزأ لا يتأثر ويمكن الاحتفاظ به. وعلى النقيض من ذلك، فإن "الإخفاقات العالمية"، كما هو موضح في الشكل 6، تتطلب استبعادا تاما للموضوع.

الكشف الإحصائي الشاذ:
ولتوضيح خط الأنابيب، تم تشغيل أكابولكو على عينة من 31 شخصا مصابا ب FRDA (متوسط العمر = 36.5 سنة; SD= 13.0 سنة، 14 أنثى) و 37 ضوابط صحية مطابقة للعمر والجنس (HC) (متوسط العمر = 37.1 سنة؛ SD=12.8 سنة، 17 أنثى) كما هو موضح سابقا⁵⁵. عبر العينة بأكملها ، تم اكتشاف 18 فصيصا كقيم إحصائية شاذة (<1٪ من إجمالي العينة). بعد إجراء مراقبة الجودة التفصيلية على الصور، تمت إزالة 17 فصيصا شاذلا من التحليلات على مستوى المجموعة عن طريق إزالة حجم الفصيص الفردي للموضوع (الموضوعات) المعني من ملف وحدات التخزين المخيخية على مستوى المجموعة (أي ملف "Cerebel_vols.csv"). واعتبر الشاذ المتبقي ليس خطأ في التقسيم بل بسبب التباين في تشريح المخيخ للفرد وبالتالي تم الاحتفاظ به في التحليل. كان هناك أيضا فشلان عالميان في التقسيم (1 مريض FRDA). وكان المعدل الأساسي للاستبعاد في جميع الفصيصات المخيخية (أي حالات فشل التقسيم العالمي) 1.5 في المائة. ويبين الجدول 1 معدلات الاستبعاد لكل من عائد الاستثمار التشريحي البالغ 28 عائد استثمار (ROIs). كان لدى الفصيص الأيسر التاسع والفص الأيمن Crus I أعلى معدلات الاستبعاد.

التحليل الإحصائي على مستوى المجموعة:
تم تضمين ما مجموعه 66 شخصا (30 مريضا من FRDA) في التحليل على مستوى المجموعة. تم إجراء اختبارات عينات مستقلة من Mann-Whitney ذات ذيلين لاختبار الاختلافات الكبيرة في أحجام الفصيصات المخيخية بين FRDA و HC. أظهرت النتائج انخفاضا كبيرا في المادة البيضاء في نخاع الجسم في FRDA مقابل HC (p < 0.05 ، تم تصحيح Bonferroni ل 28 مقارنة). لم تكن هناك اختلافات كبيرة أخرى بين المجموعات. انظر الجدول التكميلي S1 للاطلاع على أحجام جميع الوحدات الفرعية المخيخية البالغ عددها 28 وحدة في العينة.

تحليلات مورفوميتري القائمة على المخيخ (SUIT)

مراقبة الجودة:
ويوضح الشكل 7 أمثلة على الصور المحاذاة جيدا وأمثلة على الاستثناءات لكل من الضوابط الصحية والمجموعات السريرية، بما في ذلك ترنح الرنح الشوكي والرنح المخيخي الشوكي. تم إجراء تحليلات SUIT على ما مجموعه 64 شخصا (28 FRDA ؛ 36 HC) من العينة الموضحة أعلاه ، بعد استبعاد موضوعين إضافيين بسبب عدم اكتمال تغطية المخيخ بالكامل في قناع المخيخ.

بعد اختبار التباين المكاني المشترك لجميع الصور العادية في العينة بالنسبة لبعضها البعض، تم الكشف عن مسحين ضوئيين كقيم شاذة إحصائية بناء على متوسط التباين المكاني المشترك مع بقية العينة (الشكل 8). ومع ذلك ، أشار الفحص البصري لكل من الصور الأصلية والطبيعية إلى أنه على الرغم من أن هؤلاء الأفراد لديهم بعض التشريح العصبي الفريد ، إلا أنه لم تكن هناك قطع أثرية مهمة في أي من الصورتين وخطوات المعالجة التي اكتملت بشكل طبيعي. وعلى هذا النحو، تم الاحتفاظ بكلا الموضوعين في التحليلات.

التحليل الإحصائي على مستوى المجموعة:
تم تنعيم الصور باستخدام نواة غاوسية بعرض كامل يبلغ 3 مم بنصف الحد الأقصى (FWHM). تم إجراء اختبارات التباديل غير البارامترية في SnPM لاختبار الاختلافات الكبيرة بين المجموعات في أحجام المادة الرمادية المخيخية. وتحقيقا لهذه الغاية، تم تشغيل 5000 تباديل، مع عتبة تشكيل عنقودي تبلغ p < 0.001. تم إخفاء الصور صراحة بأطلس المادة الرمادية SUIT للحد من الاستدلال على مناطق المادة الرمادية. لتصحيح حجم الرأس ، تم إدخال الحجم داخل الجمجمة كمتغير مشترك في النموذج. تم إجراء الاستدلال النهائي لنتائج المجموعة في p < 0.05 ، وتم تصحيح الخطأ العائلي (FWE) على مستوى المجموعة.

بالمقارنة مع HC ، أظهر FRDA انخفاضا كبيرا في حجم المادة الرمادية في الفصيصات الأمامية الثنائية I-V (اليسار: x = -10 ، y = -46 ، z = -26 ؛ T= 5.61; Ke= 754; يمين: x = 10 ، y = -38 ، z = -21 ؛ T= 6.83; Ke= 569); وفي مناطق الفص الخلفي الإنسي ، بما في ذلك Vermis VI ، تمتد ثنائيا إلى Lobule VI (x = 3 ، y = -65 ، z = -20 ؛ T = 7.25)، ويمتد Vermis IX ثنائيا إلى اللوبول التاسع (x = 3، y = -65، z = -20؛ T= 6.46; Ke= 3974; الشكل 9).

الشكل 1: المخيخ البشري . (أ) تمثيل مسطح للمخيخ وشقوقه الرئيسية والفصوص والفصيصات. الأحمر = الفص الأمامي (الفصيصات I-V) ؛ كريم = الفص الخلفي (الفصيصات IV-IX) ؛ الأرجواني = الفص اللبدائي. يمكن تقسيم المخيخ إلى مناطق "فيرميس" في خط الوسط ومناطق "نصف الكرة الأرضية" الجانبية. يتم تحديد جميع الفصيصات في الفيرميس ونصفي الكرة الأرضية. في الفص السابع ، يتوسع VIIAf في vermis في نصفي الكرة الأرضية ليصبح Crus I ، و lobule VIIAt في vermis يصبح Crus II في نصفي الكرة الأرضية ، ويحتفظ lobule VIIB بعلامته في كل من vermis ونصفي الكرة الأرضية. (ب) الجزء العلوي: خريطة مسطحة للمخيخ تظهر الوحدات الفرعية التشريحية للمخيخ بألوان مختلفة. أسفل: منظر خلفي للمخيخ. تم تكييف هذا الرقم من ⁵⁶ و ⁵⁷. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

الشكل 2: رسم تخطيطي لخط الأنابيب. مطلوب صورة T1 MPRAGE عالية الدقة. هناك ثلاث وحدات: ACAPULCO و SUIT و ICV. خط الأنابيب مؤتمت بالكامل (باستثناء التدخل اليدوي المطلوب لمراقبة الجودة للمخرجات) ، وهو متاح بتنسيق حاوية Docker و Singularity ، ويستغرق حوالي 20 دقيقة للتشغيل من البداية إلى النهاية ، لكل موضوع. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

الشكل 3: تقسيم أكابولكو يوضح كل وحدة من الوحدات الفرعية التشريحية ال 28. تم تكييف هذا الرقم من³⁶. الاختصارات: CM = النخاع الجسمي. Ver = vermis; R / L = اليمين / اليسار. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

الشكل 4: أمثلة على تقلصات المخيخ "الجيدة". يتم عرض شرائح القوس (x = 0) والإكليلية (y = -57). (أ، ب) شرائح القوس والإكليل تظهر أقنعة مجزأة من مخيخين صحيين. قامت الخوارزمية بتوطين حدود الوحدة الفرعية الفردية بشكل صحيح ، ولم تبالغ في تضمين الجيوب الأنفية المستعرضة في وضع العلامات والقياس الكمي ل Crus I. (C) مخيخ ضامر بشدة لمريض SCA2. هنا ، الضمور واضح على طول كامل نطاق المخيخ ، و sulci واسعة ، وهناك الكثير من الأنسجة المفقودة. هناك فرط طفيف في الأوعية الدموية في الفصوص الخلفية التي تكون أكثر وضوحا على الجانب الأيمن (السهم الأصفر). وبصرف النظر عن هذا الإفراط في التضمين، عملت أكابولكو بشكل جيد. الاختصارات: CM = النخاع الجسمي. Ver = vermis; L / R = اليسار / اليمين. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

الشكل 5: أمثلة على الانقسامات المخيخية 'mis parcellations. ' (أ) شريحة القوس (x = 0) والشريحة الإكليلية (y = -57) تظهر خطأ في التقسيم في مريض FRDA. لم تعمل الخوارزمية بشكل جيد على طول خط الوسط ، ويتضح نقص التضمين في Crus I و II (السهم الأحمر) على طول المدى الخلفي. وسيتم استبعاد هذه الفصيصات من التحليلات اللاحقة على مستوى المجموعة. (ب) شريحة القوس (x = 8) ، شريحة إكليلية (y = -47) تظهر خطأ في التقسيم في مخيخ صحي. لقد أخطأت الخوارزمية تماما الفصيص الأيسر الثامن ب (الأسهم الحمراء). وستستبعد هذه الفصيصة من التحليلات اللاحقة على مستوى المجموعات. (ج) شريحة القوس (x = -24) والشريحة الإكليلية (y = -47) تظهر خطأ في التقسيم في مخيخ صحي. يوجد بعض ضمور المخيخ ، وهناك نقص في Crus I (السهم الأحمر). الاختصارات: FRDA = ترنح فريدريش; CM = النخاع الجسم; Ver = vermis; L / R = اليسار / اليمين. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

الشكل 6: أمثلة على "الإخفاقات العالمية" للانفصال المخيخي. (أ) شريحة القوس (x = 0) والشريحة الإكليلية (y = -57) تظهر فشل التقسيم. هنا ، يتم تقسيم المخيخ جزئيا فقط ، وقد تم تصنيف أجزاء من الفص القذالي بشكل غير صحيح على أنها المخيخ. من المحتمل أن تكون هذه الأنواع من حالات الفشل ناتجة عن مشكلة في رأس الصورة الأصلية ، مما سيؤثر على تحويل ACAPULCO affine للصورة إلى إحداثيات عالمية وتوطين لاحق للمخيخ. (ب) شريحة القوس (x = 0) والشريحة الإكليلية (x = -57) التي تظهر فشل التقسيم في شخص مصاب ب FRDA. هنا ، تم تقسيم CM بشكل خاطئ تماما. قامت الخوارزمية بتسمية CM في الجزء الخلفي من الرأس (أحمر بيضاوي) ، خارج الدماغ. لم يتم التقاط حدود المادة البيضاء ويتم تصنيفها بشكل خاطئ على أنها مادة رمادية ، مما يؤثر بشكل خاص على الفصيصات اليسرى الثامنة ب والتاسعة. كما تم تفويت الفصيص الأيسر X (سهم أحمر على شريحة إكليلية). هذه الأمثلة تبرر الاستبعاد الفوري من التحليلات على مستوى المجموعة لتحليلات ACAPULCO و SUIT. الاختصارات: CM = النخاع الجسمي. Ver = vermis; L / R = اليسار / اليمين. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

الشكل 7: خرائط مورفومترية مشوهة ومعدلة قائمة على الفوكسل . (أ ، ب) مادة رمادية مخيخية محاذاة جيدا من اثنين من HCs. (C) مخيخ من HC تم اكتشافه كشاذ إحصائي ولكن تم الاحتفاظ به في التحليل. (د) مخيخ ضامر من شخص مصاب ب FRDA. تم تشويه المخيخ بشكل صحيح إلى القالب. وبالتالي، فإن هذا لا يبرر الاستبعاد. (ه) استبعاد. هناك تدرج في التباين من أعلى الصورة إلى أسفلها يعكس خطأ في المعالجة. (و) تستلزم قطعة أثرية مستوية شديدة الكثافة في أسفل يمين الصورة مجهولة المصدر استبعادها. (ز) مثال على مخيخ ضمور بشدة لمريض SCA2. تم تشويه المخيخ بشكل صحيح إلى القالب. ومع ذلك ، هناك الكثير من الأنسجة المفقودة ، مما يؤدي إلى تباين منخفض. ولن يكون هذا استبعادا. (ح) مثال على سوء الإخفاء الذي يستلزم الاستبعاد. الاختصارات: VBM = morphometry القائم على voxel; HC = السيطرة الصحية; FRDA = ترنح فريدريش; SCA2 = ترنح سبينو مخيخي 2. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

الشكل 8: التباين المكاني المشترك لخرائط مورفومتريا القائمة على فوكسل. مخطط مربع يوضح التباين المكاني لخرائط مورفومتريا القائمة على فوكسل لمجموعة من 64 (28 فردا) موضوعا. التباين المكاني المشترك هو مقياس لمدى محاذاة كل صورة بشكل جيد ، بالنسبة إلى كل صورة أخرى في العينة. يتم تجميع البيانات بإحكام مع متوسط ارتباط التباين المكاني المشترك ~ 0.95. هنا ، تم الكشف عن اثنين من القيم المتطرفة (1 FRDA ، 1 HC) ، حيث >2 SDs أقل من المتوسط. الاختصارات: FRDA = ترنح فريدريش; HC = السيطرة الصحية; SD = الانحراف المعياري; cont = السيطرة. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

الشكل 9. نتائج بين المجموعات لتحليل مورفومترتري القائم على فوكسل للمادة الرمادية المخيخية. (أ) القوس ، (ب) الإكليلي ، و (ج) تمثيل خرائط الملح للخرائط الإحصائية على مستوى فوكسل في الأفراد الذين لديهم FRDA مقابل الضوابط ، والتحكم في ICV. يتم عرض voxels فقط التي تبقى على قيد الحياة p < 0.05 FWE على مستوى الكتلة المصححة. يشير شريط اللون إلى إحصائية T. الاختصارات: FRDA = ترنح فريدريش; القيمة المحلية المضافة = حجم داخل الجمجمة; FWE = خطأ من ناحية العائلة. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

الجدول 1: الفصيصات التشريحية المخيخية المشتقة من ACAPULCO ومعدلات الاستبعاد (٪) عبر عينة من 31 شخصا مصابا ب FRDA و 37 HCs. الاختصارات: FRDA = ترنح فريدريتش. HC = ضوابط صحية.

الجدول التكميلي S1: الأحجام (مم³) من 28 فصيصا تشريحيا مخيخيا في ترنح فريدريش وأفراد التحكم الصحيين.

المخيخ أمر بالغ الأهمية لمجموعة واسعة من الوظائف الحركية البشرية³ ، المعرفية 58 ، العاطفية¹⁰ ، واللغة ^7,59 ومتورطة في العديد من الأمراض العصبية والنفسية. إن توافر نهج موحد وسهل التنفيذ لتحديد حجم المخيخ الإقليمي سيسهم في رسم خرائط وظائف بنية "الدماغ بالكامل" بشكل متزايد ، ونمذجة كاملة للأمراض ، وتحسين الفرص لتحديد وتتبع مساهمات المخيخ في أمراض الدماغ. يجمع خط الأنابيب الموحد هذا الموصوف هنا بين أحدث الأساليب لتقسيم المخيخ التلقائي والتنميط المكاني الدقيق للمادة الرمادية المخيخية في كل من الصحة والمرض.

أظهرت نتائج تحليل تجزئة المخيخ المقطعي باستخدام ACAPULCO المعروضة هنا أن الأشخاص الذين يعانون من FRDA (مقابل HC) قد خفضوا بشكل كبير من أحجام المادة البيضاء. تدعم هذه النتائج الدراسات السابقة ل FRDA ، والتي تظهر باستمرار فقدان حجم المادة البيضاء المبكر والقوي والتدريجي ، خاصة في النوى المسننة ، في FRDA. علاوة على ذلك ، فقد تبين أن نمط ومدى التنكس العصبي التدريجي في السيقان المخيخية العليا والدنيا والنوى المسننة يختلفان كعامل من عوامل بداية عمر FRDA⁴⁴. كشفت نتائج تحليل SUIT عن نتائج إضافية. وعلى وجه التحديد، كان هناك فقدان كبير في الحجم على مستوى الفوكسل في FRDA (مقابل HC) في مناطق الفص الأمامي المقابلة للفصيصات الثنائية I-IV و Right V، والتي تمتد إلى الفصيص السادس. بالإضافة إلى ذلك ، كشف تحليل SUIT عن فقدان كبير في الحجم في FRDA (مقابل HC) في مناطق الفص الخلفي الإنسي ، بما في ذلك lobule IX و X و Vermis. هذا النمط من الاختلافات بين المجموعات قابل للمقارنة مع العمل المنشور سابقا في نفس المجموعة من مرضى FRDA ، باستخدام نهج VBM كامل الدماغ⁵⁵.

يعد تحديد تشوهات المخيخ في الأمراض العصبية والنفسية مجالا بحثيا ذا أولوية عالية له تأثير انتقالي. من الأمور الأساسية في تتبع وعلاج الأمراض العصبية - خاصة تلك التي يكون فيها المخيخ موقعا أساسيا للتنكس العصبي - تطوير توصيفات بيولوجية كاملة لتورط المخيخ. يسمح خط الأنابيب المعروض هنا بالعلاقات بين فصيصات المخيخ الفردية للمادة الرمادية المخيخية والتدابير السريرية التي تستخدم ك "المعيار الذهبي" لنقاط النهاية السريرية للمرض التي سيتم استكشافها. يمكن أن يكون لمثل هذه الأبحاث تأثير انتقالي كبير. على سبيل المثال ، في مجال أمراض المخيخ النادرة ، سيكون لتحديد ملف تعريف معين لضمور المادة الرمادية المخيخية في مجموعة فرعية من المرضى الذين يخططون للأعراض السريرية أو يتنبأون بها آثار على توجيه الممارسة السريرية. يسمح إدراج وحدة SUIT أيضا بمعالجة أسئلة بحثية مثيرة للاهتمام مثل رسم خرائط وظيفة الهيكل للمخيخ أو تحليل التدرجات الوظيفية للمخيخ⁶⁰.

توصيات عامة للتحليلات الإحصائية على مستوى المجموعات
ACAPULCO: يتم تسجيل أحجام كل فصيص مخيخي (في مم³) لكل موضوع في Cerebel_vols.csv. أثناء الاستدلال الإحصائي للتأثيرات على مستوى المجموعة ، يجب التحكم في الحجم داخل الجمجمة (ICV ؛ المسجل أيضا في Cerebel_vols.csv) لمراعاة التباين في حجم الرأس. يجب تصحيح عتبات ألفا الدلالة لمراعاة الاستدلال عبر فصيصات متعددة.

SUIT: يمكن إجراء VBM المخيخ للمادة الرمادية على صور wdseg1.nii باستخدام برنامج معالجة التصوير بالرنين المغناطيسي القياسي مثل SPM أو FSL. راجع دليل CAT12 للحصول على مقدمة ممتازة حول VBM باستخدام SPM12⁵⁴. يجب التحكم في القيمة المحلية المضافة لمراعاة التباين في حجم الرأس.

بالنسبة ل VBM في المخيخ ، يوصى عموما باستخدام نواة تجانس مكانية غاوسية لا يزيد عرضها الكامل عن 3 مم بنصف الحد الأقصى (FWHM). يجب تطبيق التصحيح الإحصائي المناسب لحساب المقارنات المتعددة عبر voxels. بشكل عام ، يوصى باستخدام نهج غير بارامترية (على سبيل المثال ، SnPM أو FSL-Randomise).

الخطوة الأكثر أهمية لتقسيم المخيخ بنجاح باستخدام ACAPULCO هي التحقق العام من جودة صور T1 قبل المعالجة وبعدها. يوصى بشدة بأن يتحقق المستخدم من وجود صور تباين سيئة (على سبيل المثال ، تدرج غير متناسق عبر الصورة) وإمالة شديدة للرأس والتحف المتحركة ، وكلها يمكن أن تؤثر على أداء الخوارزمية. بالإضافة إلى ذلك ، في حين تم تدريب خوارزمية ACAPULCO على المخيخ الضموري ، إلا أنها لم يتم تدريبها على بيانات الآفة. ومن المتوقع ألا يتوقع أن تؤثر الآفات في القشرة الدماغية على أداء الخوارزمية والدقة اللاحقة للتقسيم؛ ومع ذلك ، من المرجح أن تؤدي الاحتشاءات الكبيرة في المخيخ إلى أخطاء في التقسيم. يعد التحقق من جودة معالجة قناع المخيخ بعد المعالجة أمرا ضروريا. وفي بعض الأحيان، لا تكتشف أخطاء التقسيم الطفيفة (مثل التضمينات الطفيفة والزائدة لفصيصات المخيخ) كقيم إحصائية شاذة؛ على العكس من ذلك ، يمكن أن تحدث حالات غير خارجية غير صحيحة حيث تكون البيانات ضمن النطاق الطبيعي ، على الرغم من وجود خطأ واضح في التقسيم. إذا تم تحديد موضوع ما على أنه شاذ ، فمن الضروري إجراء متابعة ، وفحص مفصل لجودة قناع المخيخ شريحة تلو الأخرى لتوجيه عملية صنع القرار حول ما إذا كان يجب تضمين أو استبعاد الفصيص (الفصوص) لهذا الموضوع. خطوة أخرى حاسمة عند تشغيل خط أنابيب SUIT (الوحدة 2) هي أنه يتطلب تشغيل وحدة ACAPULCO بالفعل. على وجه التحديد ، يتطلب SUIT قناع المخيخ المنتج في ACAPULCO لتشغيل عزل المخيخ وتقسيمه. من المهم أن يتم فحص جودة قناع المخيخ لضمان التغطية الكاملة للمخيخ.

هناك بعض القيود على البروتوكول. أولا، في حين أن أكابولكو تحقق أحدث دقة لتقسيم المادة الرمادية المخيخية، إلا أنها ليست محسنة لتقسيم المادة البيضاء. يغطي الجسم النخاعي الجسم الرئيسي للمادة البيضاء ولكنه لا يوفر مقياسا لجميع المواد البيضاء. ثانيا، الشبكات العصبية الالتفافية المستخدمة لتوطين المخيخ وتقسيمه في أكابولكو لا تعمم جيدا على الصور ذات التباينات المختلفة أو الصور التي لم تستخدم في التدريب. على سبيل المثال ، نظرا لاستخدام صور 3T فقط في التدريب ، فإن جودة التقسيم باستخدام الصور التي تم الحصول عليها على ماسح ضوئي 1.5 T ليست جيدة عادة ؛ علاوة على ذلك ، لا توجد إحصاءات فيما يتعلق بالحقيقة الأرضية التي تم إجراؤها على هذه الصور. وأخيرا، يتحكم خط الأنابيب في الآثار المربكة لحجم الرأس على تقديرات حجم المخيخ من خلال تقديم تقدير للقيمة المحلية المضافة يمكن إدراجه كتراجع لا يهم في التحليلات الإحصائية على مستوى المجموعة. ومع ذلك ، فإن النهج المثالي هو حساب أحجام المخيخ المصححة بواسطة ICV على المستوى الفردي قبل تشغيل مراقبة الجودة ، بحيث تعكس القيم المتطرفة المكتشفة خطأ حقيقيا في التقسيم وليس التباين الطبيعي في التشريح العصبي للموضوعات (على سبيل المثال ، وجود رأس كبير).

في الختام ، نقدم خط أنابيب موحد لفحص مورفومترتري الماتر الرمادي المخيخي ، والذي له قابلية تطبيق واسعة على مجموعة من الأمراض العصبية. تم إعداد خط الأنابيب للسماح بإجراء دراسات كبيرة متعددة المواقع و "تحليلات ضخمة" وهو متاح للجمهور للاستخدام من قبل مجموعات البحث لتسهيل الموثوقية والاستنساخ في جميع أنحاء الميدان. في نهاية المطاف ، يوفر خط الأنابيب هذا نهجا منهجيا قويا لزيادة توصيف وتتبع التغيرات الهيكلية المخيخية مع تطور المرض في الأمراض العصبية. ويجري حاليا تطوير خط أنابيب طولي.

وليس لدى المؤلفين أي تضارب في المصالح للإفصاح عنه.

تم تمويل العمل المقدم في هذه المخطوطة من قبل منحة أفكار المجلس الوطني الأسترالي للصحة والبحوث الطبية (NHMRC): APP1184403.