The authors acknowledge the following funding sources, the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC), the Dorothy Pitts Research Fund (NG), and the Nicky and Thor Eaton Research Fund. The authors acknowledge Kevin DeSimone, and Aman Goyal and for their knowledge in MRI acquisition and analysis expertise.

1. Teilnehmer und Postmortem Gehirn Set-Up HINWEIS: Alle Bilder wurden mit einem 3-T-MRT mit einem 32-Kanal-Kopfspule und allen MRT erfasst wurde bei RT ca. 20 ° C, durchgeführt. Alle Teilnehmer waren Rechtshänder und gab eine schriftliche Einverständniserklärung. Jeder Teilnehmer war bei guter Gesundheit ohne Geschichte von neurologischen Erkrankungen. Das experimentelle Protokoll wurde genehmigt und nach den Richtlinien der York University Menschen Teilnehmer Review Committee. <ol><li> Stellen jeder Teilnehmer ausfüllen und unterschreiben eine Patienteneinwilligung, die MRI-Sicherheitsrichtlinien und der Neuro-Bildgebung Protokollinformationen. </li><li> Für jeden Teilnehmer platzieren Ohrstöpsel in jedem Ohr und sichern Sie den Kopf mit Pads auf Kopfbewegung zu minimieren. </li><li> Für Post-mortem-Bildgebung des Gehirns, stellen Sie sicher, das Gehirn vor Neuroimaging befestigt und ist innerhalb von einem Beutel oder Behälter, die innerhalb des MRI-Kopf-Spule passt enthalten. Setzen Sie den postmortalen Hirn in der Kopfspule mit seiner z-Achse (überlegen inferior) mit der Bohrung des Scanners ausgerichtet ist. Der Hirnstamm (posterior) sollten auf den Fuß des Scanner-Bett zu stellen. </li><li> Zeigen Vakuumkissen Hände um den Post-mortem-Gehirn für zusätzliche Unterstützung. </li></ol> 2. Lokalisieren und Verschreibung der Subcortex HINWEIS: Der Thalamus ist ein Dual-gelappten Struktur in der Nähe der Mitte des Gehirns zwischen dem Mittelhirn und der Großhirnrinde, liegt. Innerhalb der dorsalen Thalamus, dem menschlichen LGN ist eine kleine subkortikale Struktur, die ein Maximum von ~ 10 mm erstreckt. <ol><li> Um einen neuen Teilnehmer zu registrieren, öffnen Sie die MRT-Imaging-Software und klicken Sie auf die Registerkarte Patient in der oberen linken Ecke. Dann klicken Sie auf Registrieren. </li><li> Geben Sie die entsprechenden Patienteninformationen, und klicken Sie auf die Registerkarte Exam. </li><li> Um einen Localizer Scans zu erhalten, klicken Sie auf die Registerkarte Exam Explorer, ein neues Protokoll zu erstellen. Die Set-up-Fenster auf dem Bildschirm zu beobachten, klicken Sie auf die Registerkarte Routine, und geben Sie die folgenden Parameter: ÜbernahmeZeit 28 sec, Erfassungsmatrix 160 × 160, 1 Scheibe, 1,6 mm dicken isotropen Voxelgröße, FOV = 260 mm, FoV Phase = 100%, Scheibe Auflösung = 69%, Phase und in Scheiben schneiden Teilphasen Fourier = 6/8, TR = 3.15 ms, TE = 1,37 ms, Flipwinkel = 8 °. </li><li> Überlagern die Scheibe Auswahlfeld zur Erfassung der PD Bilder über das Localizer-Abdeckung der subkortikalen Kerne im Thalamus sowie umgebenden Strukturen (Abbildung 4) verwendet. </li></ol> 3. Hochauflösende Strukturparameter <ol><li> Erstellen Sie ein neues Protokoll für den Erhalt von hochauflösenden PD-gewichtete Scans. In der Set-up-Fenster auf dem Bildschirm, klicken Sie auf die Registerkarte Routine, und geben Sie die folgenden Parameter in der koronalen Orientierung: Erfassungszeit 179 sec, Erfassungsmatrix 512 x 512, 0,3 x 0,3 x 1 mm 3 Voxelgröße, TR = 3.25 sec , TE = 32 ms, Flipwinkel = 120 °, verschachtelte Schichtaufnahmen, FoV lesen = 160 mm, FoV Phase = 100%, parallele Bildgebung (GRAPPA) mitein Beschleunigungsfaktor von 2. <ol><li> Verwenden Sie einen Turbo Spin-Echo-Sequenz, die mit einem Echozuglänge von 5. Der erste Echo bei 32 ms ist die effektive Echo für diese Sequenz. Reduzieren die Bandbreite (BW) auf das mögliche Mindestmaß, 40 Hz / Pixel, um das SNR zu maximieren. Um Scandauer zu reduzieren, wählen Sie 18 Scheiben, die jeweils 1 mm dick, mit einem FOV = 160 mm. Diese Platte bietet genügend Deckung der subkortikalen Regionen von Interesse. HINWEIS: Für die sichere Identifizierung von subkortikalen Strukturen, zu erwerben 5 läuft mit den oben genannten Parametern. Die gesamte Scandauer ist nur ~ 15 Minuten (Abbildung 5). Fett-Sättigung nicht verwendet wurde. </li></ol></li><li> In Post-mortem-Bildgebung des Gehirns, kann zuverlässige Identifizierung der subkortikalen Strukturen in nur einem Scan mit der Gesamtdauer von nur ca. 3 Min nach dem gleichen Scan-Protokoll wie in 3.1 (Abbildung 6) zu beachten. </li></ol> 4. Bildanalyse HINWEIS: Um die MRI-Daten zu analysieren, verwenden Sie den frei verfügbaren FMRIB istSoftware Library (FSL) Paket zum Download bereit <a href="https://www.fmrib.ox.ac.uk/fsl/">(https://www.fmrib.ox.ac.uk/fsl/).</a> <ol><li> Öffnen Sie ein Terminalfenster und wandeln die rohen DICOM-Dateien aus dem Scanner für jedes PD Lautstärke auf einen NIfTI Format mit einer DICOM zu NIfTI Konverter. Eine Reihe davon stehen zum Download frei zur Verfügung (z. B. <a href="https://www.nitrc.org/projects/mricron">https://www.nitrc.org/projects/mricron).</a> In der Befehlszeile dcm2nii gefolgt von dem Verzeichnis jedes PD gewichteten Bildlauf. </li><li> In einem Terminal-Fenster zu erhalten, die Parameter der Original-PD-Scan. Geben fslinfo in der Befehlszeile, gefolgt von der PD-Scan in NIfTI Format. </li><li> Erstellen Sie einen hochauflösenden blank image Zielvolumen, das zweimal die Auflösung und die Hälfte der Voxelgröße durch die Parameter von fslinfo gegeben von der Original-PD-Scan hat. Die Reihenfolge der Dateneingänge dieses Befehls sind die folgenden: fslcreatehd &lt;xsize&gt; &lt;ysize&gt; &lt;zGröße&gt; &lt;tsize&gt; &lt;xvoxsize&gt; &lt;yvoxsize&gt; &lt;zvoxsize&gt; &lt;tr&gt; &lt;XORIGIN&gt; &lt;YORIGIN&gt; &lt;zorigin&gt; &lt;Datentyp&gt; &lt;Header&gt; HINWEIS: Wenn beispielsweise der ursprüngliche PD-Scan mit den folgenden, wie in 3.1 beschriebenen Parameter werden gesammelt (dh 512 x 512-Matrix, 18 Stück, 0,3 x 0,3 x 1 mm 3 Voxelgröße, TR = 3,25 s), geben Sie den folgenden in das Befehlsfenster: fslcreatehd 1024 1024 36 1 0,15 0,15 0,5 3,25 0 0 0 4 blankhr.nii.gz </li><li> Definieren Sie die Transformation mit einer Identitätsmatrix. Geben Sie einen beliebigen Texteditor eine Textdatei als &quot;identity.mat &#39;, die so aussieht gespeichert: 0 0 0 100 0 1 0 0 0 1 </li><li> Verwenden Sie den Befehl flirt, um die Transformation anzuwenden, Upsampling jedes Original PD gewichtete Durchlauf, um die Gesamtauflösung von einem 512 bis 1024 Matrix verdoppeln und halbieren die Voxelgröße in jeder Dimension, was zu einer Auflösung von 0,15 x 0,15× 0,5 mm 3. In einem Terminal-Fenster für jeden PD Volumen, geben Sie den folgenden Befehl flirt Änderung der ursprünglichen und Ausgangsnamen pro Lauf: flirten -interp sinc -in originalPD.nii.gz -ref blankhr.nii.gz -applyxfm -init identity.mat -out highresPD.nii.gz HINWEIS: Wo originalPD.nii.gz ist die Quell-Volume ist blankhr.nii.gz die gewünschte Ausgabeauflösung und highresPD.nii.gz ist der Name des Ausgangsvolumens. </li><li> Verschieben Sie alle hochaufgelöste Bilder in einen neuen Ordner, und navigieren Sie in einem Terminal-Fenster. </li><li> Für jeden Teilnehmer zu verketten alle Upsampling PD Bilder in einer einzigen Datei mit 4D fslmerge. In einem Terminal-Fenster-Typ: fslmerge -t concat_highresPD * .nii.gz HINWEIS: Dies erstellt eine Datei namens 4D concat_highresPD.nii.gz. </li><li> Bewegung korrigieren Sie die verkettete Datei mit mcflirt 10. Dieses Tool ermöglicht eine automatisierte robust Anmeldung für lineare (affine) unter und intermodale Gehirn Bilder. Wähle aus4-Stufen-Korrektur, die si-Interpolation (intern) als weiteres Optimierungsdurchlauf für größere Genauigkeit verwendet. In einem Terminal-Fenster-Typ: mcflirt -in concat_highresPD -out mcf_concat_highresPD.nii.gz -Schritten 4 -plots HINWEIS: Dies erstellt eine Datei namens 4D mcf_concat_highresPD.nii.gz. </li><li> Schließlich erstellen Sie die 3D-Bild mit Hilfe bedeuten fslmaths. In einem Terminal-Fenster-Typ: fslmaths mcf_concat_highresPD.nii.gz -Tmean mean_highresPD.nii.gz HINWEIS: Dies erzeugt eine 3D-Datei namens mean_highresPD.nii.gz, die von hoher Qualität ist, </li><li> Visualisieren Sie das endgültige Ergebnis 3D hochauflösendes Bild mit dem Befehl FSLView. In dem Verzeichnis, wo Sie Ihr Bild ist, geben Sie Folgendes in einem Terminal-Fenster: FSLView mean_highresPD.nii.gz. &quot; </li><li> Untersuchen Intensitätsprofile der ROIs in Frage. Erstellen Sie eine ROI mit FSLView (dies kann eine vertikale Linie in einem Bereich der LGN beispiels gezogen sein). In FSLView laden Sie das Bild mit hoher Auflösung PD. Klicken Sie auf die Registerkarte Tools,klicken Sie auf die Registerkarte Einzelbild, um das Bild zu vergrößern zum Zeichnen von ROIs. Klicken Sie dann auf die Registerkarte Datei, gefolgt von der Registerkarte Erstellen Mask. Zeichnen Sie eine Linie in der ROI von Interesse. Speichern Sie die ROI, indem Sie auf Datei und dann auf Speichern unter. Wiederholen Sie die Leitungsmasken für mehrere Bereiche innerhalb der ROI für die Intensität Vergleiche und anderen ROIs in Frage. </li><li> Verwenden 3dmaskdump Befehl AFNI ist, um die resultierende Intensität des Bildes zu analysieren. Im Verzeichnis der in dem die Bilder, verwenden Sie den folgenden Befehl in einem Terminal-Fenster, um die Bildintensitäten und Lage zu extrahieren (wie result_mask.txt gegeben) Ihrer ROI-Maske: 3dmaskdump -o result_mask.txt -noijk -xyz -mask ROI_linemask.nii.gz PDaverage_image.nii.gz </li></ol>

<ol>
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The authors have nothing to disclose.

Diese Studie beschreibt ein optimiertes Protokoll in Erfassungs- und Analysetechnik, um hochauflösende PD gewichtete Bilder der subkortikalen Regionen zu erhalten. Eine Anzahl von Scanparametern wurden geprüft und mit den signifikantesten in Bezug auf die Matrixgröße, Voxelgrße und Bandbreite, um das SNR zu erhöhen und die Anzahl der Erfassungen, ein kritischer Schritt in der Lage, hochauflösende subkortikalen Strukturen bestimmen, modifiziert. In Verbindung mit der Suche nach der optimalen Parameter innerhalb von lebenden Menschen, untersucht diese Forschung die absoluten Grenzen der MRI-Scanner unter idealen Bedingungen, ohne die Sorge von Bewegungsartefakten und Patientenzeitdruck durch das Scannen eines postmortalen Hirn. In zukünftigen Studien kann diese hochauflösendes Bild als Vorlage vor dem Schneiden und Färben der Probe verwendet werden. Frühere Studien haben geeignete Relaxationszeiten und optimale Protokolle für hochauflösende PD Struktur Bildgebung beschriebenFormalin-fixierte post-mortem Gehirnen einen 1.5 T 3,13. Die Parameter in dieser Studie wurden optimiert, was für reduzierte Scandauer, optimal für die klinischen Umgebungen erlaubt. Wir Linie Intensitätsprofile erfolgreich berichten in der maximalen in vivo durchschnittliche Scan des linken und rechten LGN. Wir aufgetragen die Linie Intensitätsprofil für die maximale durchschnittliche Scan (40 in vivo, 100 postmortalen). Die linken und rechten in vivo LGN deutlich 6 Intensitätsspitzen entsprechend den sechs Schichten. Um auszuschließen, Lärm, maßen wir drei Linienprofilmessungen pro LGN. Neueste menschlichen MRI Studien haben Atrophie im LGN bei Glaukom Populationen berichtet, in denen die Höhen der LGN wurden Berichten zufolge verringerte sich die Kontrollen 7 verglichen wird, sowie ein Rückgang der LGN Volumen wurde in der Glaukomgruppe 8 gemeldet. Beide Studien begrenzt sind, dass ihre Bilder waren nicht so klar, wie diejenigen, die für die Bewertung in unserer Studie erfasst. Obwohl ter LGN Schichten nicht so deutlich in der postmortalen Hirn nach Erwerb 100 Volumen optimale Protokoll beobachtet (~ 5 h Scandauer), eine Reihe von verschiedenen Möglichkeiten könnten erklären, warum die LGN Schichten nicht ausreichend in der post mortem Durchschnitts. Zum Beispiel kann es gewesen sein unzureichende SNR und / oder Zwischenschicht dagegen zu viel Unschärfe aus dem Volumen-Volumen-Registrierung, zu viel Unschärfe von der 1 mm Schichtdicke, Fixierungsverfahren und gegebenenfalls auf Grund der Degeneration des LGN aufgrund Glaukome 7,8 in diesem post mortem Gehirn. Zusätzlich quantitative Analyse auf der Steuer in vivo Gehirn die rechten und linken LGN Volumina waren 167,94 mm 3 und 168,13 mm 3, wohingegen das gesamte Gehirn Volumen betrug 1364,47 cm 3. Post Mortem rechts und links LGN Volumina waren 73,11 mm 3 und LGN 85 mm 3, während die gesamte Hirnvolumen betrug 909,62 cm 3. Es schien keine dif seinKonferenz in der Form des LGN post mortem Vergleich zu in vivo. LGN Volumen und ganze Gehirn-Analyse wurde auf Basis von Methoden durchgeführt zuvor berichtet, 9. Obwohl unsere Studie fand optimalen Parameter im medizinischen Bereich unter Verwendung eines Schichtselektionsplatte innerhalb der Regionen von Interesse, wäre eine Beschränkung unserer Technik umfassen die Abbildung des gesamten Gehirns in vivo da es Scandauer zu erhöhen. Zum Beispiel würde ein PD-gewichteten Bild des gesamten Gehirns mit den gleichen Parametern mit 128 Scheiben in 1 Volumen gesammelt nehmen ~ 21 min zu sammeln, ideal für die ganze Gehirn hochauflösende Bildgebung eines postmortalen Hirn. Jedoch mit einem Minimum von 5 Durchschnittswerte für die in vivo Detektion benötigt, ~ 105 min der Scanzeit erforderlich wäre. Zusammenfassend kann die in dieser Studie beschriebenen bildgebenden Verfahren für zukünftige Experimente in menschlichen subcortex repliziert werden und sind von höchster Qualität im Vergleich zu anderen Bild Modalities wie CT und PET. Einschließlich der LGN des visuellen Systems können auch andere zukünftige Untersuchungen subkortikalen Strukturen wie multisensorische subkortikalen Strukturen wie Pulvinar und auditiven Verarbeitung Strukturen wie der medialen Kniehöcker, Colliculus inferior und Cochlear Nucleus sucht werden.

Das Ziel dieser Untersuchung war es, die Auflösungsgrenzen der strukturellen MRT in Abwesenheit von physiologischen Lärm testen. Protonendichte (PD) gewichtete Bilder wurden in einer post mortem Gehirn über eine lange Zeitdauer (zwei bis 24 hr-Sitzungen) erworben, um die minimale Anzahl von Bildern, die registriert werden benötigt ermitteln und gemittelt, um die subkortikalen Strukturen aufzulösen. Zum Vergleich wurden auch PD-gewichteten Bildern auch in lebenden Menschen über eine Anzahl von Sessions erworben. Insbesondere war es das Ziel, festzustellen, ob es wäre in einem Best-Case-Szenario möglich ist, alle sechs einzelnen Schichten der menschlichen LGN, die etwa 1 mm dick (Abbildung 1) sind zu lösen. <img alt="Abbildung 1" src="/files/ftp_upload/53309/53309fig1.jpg" /> Abbildung 1. Menschen Corpus geniculatum laterale Schichten. Schematische Darstellung der Schichtstruktur des LGN. Großzellige (M) Schicht größerer neuronalen umfasstZellgröße und kleinere Zelldichte, die verantwortlich für die Lösung Bewegung und natürlich Konturen sind (Schichten 1-2, dargestellt als dunkelgrau). Kleinzelligen Schichten (P) von kleineren neuronalen Zellgröße und größere Zelldichte, die für die Lösung fein Form und Farbe (Schichten 4-6, hellgrau dargestellt) zuständig sind, zusammen. Maßstabsleiste 1 mm. Abbildung basierend auf gefärbten menschlichen LGN 12. Die räumliche Auflösung der MRT wird verbessert, wenn die Matrixgröße erhöht wird, und als Feld (FOV) und Schichtdicke verringert. Jedoch verringert eine erhöhte Auflösung des Signal-Rausch-Verhältnis (SNR), das proportional zu der Voxelvolumen ist. SNR ist auch proportional zu der Quadratwurzel der Anzahl von Messungen. In lebenden Menschen, auch wenn mehrere Bilder können über eine Anzahl von getrennten Imaging-Sitzungen erworben werden, die ultimative Auflösung wird durch physiologische Rauschen begrenzt, wie Atmung, Kreislauf-Pulsationen und Kopfbewegung. Hoch-Auflösung (0,35 mm in der Ebene liegende Voxel) Pd gewichtete Scans wurden erworben. PD-Scans verbessern grauen und weißen Kontrast im Thalamus 1, und führen zu Bildern, die T 1 und T 2 Wirkungen zu minimieren. Sein Bild ist abhängig von der Dichte von Protonen in der Form von Wasser und Makromolekülen, wie Proteinen und Fett in dem Bildgebungsvolumen. Die erhöhte Anzahl der Protonen in einem Gewebe ein helleres Signal auf dem Bild aufgrund der höheren Längsmagnetisierungskomponente 2. PD-gewichtete Scans wurden gesammelt, da sie einen höheren Kontrast der subkortikalen Strukturen mit dem umgebenden Gewebe. Andere Kontraste wie T1- und T2-gewichteten Bildern führen zu Schwierigkeiten bei der Abgrenzung subkortikalen Strukturen wie der LGN durch kleinere Kontrast-zu-Rausch-Verhältnisse, wie ƒ 1,3 bestimmt. Ebenso fanden früheren Studien, dass PD-gewichteten Bildern von Formalin fixiert post-mortem Gehirnen resulted in höheren Kontrastunterschiede zwischen grauen und weißen Substanz im Vergleich zu T1- und T2-gewichteten Bildern, die ähnliche graue und weiße Bild egal Intensitäten 3,4 hatte. Die zugrunde liegenden biophysikalischen Faktoren können diese Unterschiede zu erklären. T1 (längs) und T2 (quer) Relaxationszeiten der Wasserstoffprotonen davon abhängen, wie Wasser bewegt sich innerhalb des Gewebes. Fixiermittel wie Formalin Arbeit von vernetzenden Proteinen. Zwischen verschiedenen Gewebetypen sind die Unterschiede zwischen Wasser mit eingeschränkter Mobilität, wenn Fixiermittel verwendet werden. Reduziert T1 Gewebekontrast wurde nach der Fixierung beobachtet, wohingegen die Unterschiede in der relativen Dichte von Protonen innerhalb von Gehirngewebe erhöhte sich mit der Fixierung bessere Gradationsdifferenzierung 3, 4. Frühere Studien haben die LGN in PD-gewichtete Scans identifiziert, mit einem 1,5 T 5,6,7, und bei 3 T-Scanner 8,9. Es ist wichtig, diese Abtastungen zu erhalten, um in der Lage, genau darzulegen, das Ausmaß sein,die LGN. Um eine vollständige Abdeckung der subkortikalen Kerne zu erhalten, wurden 18 PD-gewichteten Scheiben innerhalb des Thalamus erhalten. Jeder Band wurde auf das Doppelte der Entschließung 1024 Matrix neu abgetastet, (0,15 mm in der Ebene Voxelgröße), verkettete, Motion korrigiert und gemittelt, um eine hochauflösende 3D-Bild der subkortikalen Strukturen zu erzeugen. Die optimale Anzahl der PD-Bilder für das folgende Slice Anordnung erforderlich war 5, die Verringerung Scan-Zeit auf weniger als 15 min in lebenden Menschen. Nur noch 1 Bild PD war erforderlich, um subkortikalen Regionen deutlich abzugrenzen in der post mortem Gehirn, Verringerung der Zykluszeit auf weniger als 3 min (Abbildung 2 und 3). Eine ganze Formalin fixierten postmortalen Hirnprobe wurde von einer Frau, die von Herzstillstand im Alter von 82 Jahre gestorben war gescannt. Überprüfung der medizinischen Unterlagen ergab, dass sie hatte: chronisch obstruktive Lungenerkrankungen, Angina, Dreibett-Bypass-Operation 8 Jahre vor dem Tod, Gebärmutterkrebs mit Hysterektomie behandelt7 Jahre vor dem Tod, Hyperlipidämie, Glaukom und Katarakt-Chirurgie. Postmortalen Hirnprobe wurde in 10% neutral gepuffertem Formalin immersionsfixiert für mindestens 3 Wochen bei 4 ° C postmortalen Hirn wurde mit dem gleichen Bildgebungsprotokoll als auch mit anderen Parametern im Verlauf von vielen Stunden für die Bildqualität Vergleiche gescannt . Nur die optimierten Parameter für das Protokoll beschrieben.

<table>
	<tbody>
		<tr>
			<td>Magnetom Trio 3T&#160; MRI</td>
			<td>Siemens (Erlangen, Germany).</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Vacuum cushion hand</td>
			<td>Siemens</td>
			<td>Mat No: 4765454</td>
			<td>Manufactured by: Johannes-Stark-Stk. 8 D-92224 Amberg</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

high-resolution structural magnetic resonance imaging of the human subcortex in vivo and postmortem

Der Fokus dieser Studie war es, die Auflösungsgrenzen der strukturellen MRI eines postmortalen Hirn Vergleich zu lebenden menschlichen Gehirn zu testen. Die Auflösung der strukturellen MRT in vivo wird letztlich durch physiologische Lärm, einschließlich Pulsation, Atmung und Kopfbewegung begrenzt. Obwohl Imaging Hardware weiter zu verbessern, ist es immer noch schwierig, Strukturen auf der Millimeterskala lösen. Zum Beispiel die primären visuellen sensorischen Bahnen Synapsen am lateralen Kniehöcker (LGN), eine visuelle Relais und Steuerkern im Thalamus, die normalerweise in sechs verschachtelte monokularen Schichten organisiert. Bildgebungsstudien waren nicht in der Lage, zuverlässig zwischen diese Schichten aufgrund ihrer geringen Größe, die geringer als 1 mm dick sind. Das Auflösungsgrenze von strukturellen MRI, in einer post mortem Gehirn wurde getestet, indem mehrere Bilder über eine lange Dauer (~ 24 h) gemittelt. Das Ziel war es zu prüfen, ob es möglich ist, die einzelnen L behebenAyers der LGN in Abwesenheit von physiologischen Rauschen. Ein Protonendichte (PD) 1 gewichtete Impulsfolge mit unterschiedlicher Auflösung und andere Parameter, die minimale Anzahl der Bilder notwendig, registriert werden zu bestimmen und gemittelt, um zuverlässig zu unterscheiden, die LGN und anderen subkortikalen Regionen. Die Ergebnisse wurden auch Bilder in lebenden menschlichen Gehirn erfasst verglichen. In vivo Probanden wurden, um die zusätzliche Wirkung von physiologischen Störungen in der minimalen Anzahl von PD-Scans benötigt subkortikalen Strukturen, nützlich in klinischen Anwendungen zu unterscheiden bestimmen abgetastet.

Sobald die subcortex innerhalb des Thalamus vorgegeben sind, PD-gewichteten Bildern innerhalb der Scheibe Auswahlfeld (4), gesammelt. Das SNR durch die Erhöhung der Anzahl der Mittelwerte in beiden Obduktion und in vivo-Scans verbessert. Die Bildqualität zu bestimmen, wurde das SNR von verschiedenen Scandurchschnitte von Teilen des Signals des mittleren Gehirnregion mit der Standardabweichung in einem gewissen Bereich außerhalb des Gehirns verglichen. Der SNR als SNR berechnet = 0,655 * mgr Gewebe / σ Luft 11, wobei &amp; mgr; Gewebe bezeichnet den mittleren Pixelintensitätswert eines ROI innerhalb einer Hirnregion, σ Luft bezeichnet die Standardabweichung des Rauschens eines ROI im Hintergrund Luft des Bild, das frei von Geisterartefakten ist, und 0,655 Faktor bezeichnet die Rician Verteilung der Hintergrundgeräusche in einer Größenordnung Bild (Abbildung 2). Die post mortem Gehirn zeigt deutliche demarcation der subkortikalen Strukturen in nur 1 PD gewichteten Volumen (~ 3 min Aufnahmezeit), während mindestens 5 PD gewichtet gemittelt Bilder (~ 15 min) für die in vivo Gehirn benötigt, um klare Abgrenzung der subkortikalen Strukturen zeigen (Abbildung 3) . Die in vivo 5 Volumenmittel zeigte deutliche subkortikalen Detail ähnlich wie die 40 Volumenmittel (Abbildung 5); ein einzelnes Postmortem Volumen zeigten ähnliche Detail auf die 100 Volumenmittel (6). Wir aufgetragen die Linie Intensitätsprofil für die maximale durchschnittliche Scan (40 in vivo, 100 postmortalen). Die linken und rechten in vivo LGN deutlich 6 Intensitätsspitzen entsprechend den sechs Schichten. Um sicherzustellen, dass dies nicht nur eine falsche Ergebnis aufgrund von Rauschen messen wir drei Linienprofil pro LGN an verschiedenen horizontalen Positionen, unter Beachtung der gleichen Peaks in jedem. In der LGN, die Bereiche zwischen den Schichten haben weniger Zellkörper und erwartet weniger dicht und th sein werden<html> erefore zeigen niedrigere PD Intensität. In der post mortem Gehirn, gab es keine Veränderung in der Intensität, die Schichten zurückzuführen ist (Abbildung 7). Repräsentative Ergebnisse aus einer in vivo und eine post mortem Gehirn nach dem obigen Protokoll in MRI Akquisition werden verglichen. <img alt="Figur 2" src="/files/ftp_upload/53309/53309fig2.jpg" /> Abbildung 2. Vergleich der SNR auf die Anzahl PD-gewichtete Durchschnittswerte in post mortem und in vivo Gehirn Bilder. Die SNR wurde durch die Erhöhung der Anzahl der Mittelwerte in beiden postmortalen Scans (grau dargestellt) und in vivo-Scans verbessern (schwarz dargestellt) . <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/53309/53309fig2large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Figur zu sehen.</a> <img alt="Figur 3" src="/files/ftp_upload/53309/53309fig3.jpg" />_content &quot;&gt; Abbildung 3. Direkter Vergleich der In-vivo-und Postmortem Denkbilder. &#160; (A) Koronalschichtansichten der Spalte 1 (in vivo) und die Spalte 2 (post mortem) Gehirn von 5 PD Volumenmittel mit den gleichen Parametern. (B) 4 PD Volumenmittel, (C) 3 PD Volumenmittel, (D) 2 PD Volumenmittel, (E) 1 PD Volumens. Die in vivo Gehirn zeigt klare Abgrenzung der subkortikalen Strukturen in 5 PD Mittelwerte, während der postmortalen Hirn zeigt klare Abgrenzung der subkortikalen Strukturen in 1 PD Volumen. Weiß Maßstabsbalken in Panel A für in vivo und post mortem Gehirn sind 10 mm, und die weißen Pfeile bezeichnen die Position der rechten und linken LGN. <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/53309/53309fig3large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Figur zu sehen.</a> <img alt = &quot;4&quot; src = &quot;/ files / ftp_upload / 53.309 / 53309fig4.jpg&quot; /&gt; Abbildung 4. PD Schichtselektionsgradienten Grenzen. Sagittal Ansicht eines anatomischen Bild in einem lebenden menschlichen Gehirn die Anzeige der Schichtauswahlgrenze (weiße Linien) Einschließen des Thalamus, die die LGN und Hirnstamm. Die Schichtselektionsgrenze wurde als Matrize für die Erhebung der Bild PD Platte aus 18 Scheiben bestehen, jeder verwendet werden 1 mm dick, in lebenden Menschen und auch die postmortalen Hirn. <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/53309/53309fig4large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Figur zu sehen.</a> <img alt="Figur 5" src="/files/ftp_upload/53309/53309fig5.jpg" /> Abbildung 5. In vivo Gehirn Bilder (A) Frontalscheibe von weiblichen (27 Jahre) beträgt in 5 PD Volumen Scans:. Aufnahmezeit = 179 s, 512 Matrix-Bandbreite = 40 Hz / Pixel, TR = 3,25 s, TE = 32 ms, 18 Scheiben, 0,3 &amp; #215; 0,3 × 1 mm 3 Voxel [0,15 × 0,15 × 0,5 mm 3 Voxel upgesampelten]. Klare Abgrenzung der LGN und anderen subkortikalen Strukturen beobachtet. (B) Im koronaren Scheibe der gleichen Hirn gemittelt in 40 PD Bände in derselben Sitzung (Summe der Anschaffungs ~ 2 h), mit den gleichen Abbildungsparameter, wie in (A). Weiß Skala Bars in der vergrößerten Ansicht für (A) und (B) sind 10 mm, und die weißen Pfeile bezeichnen die Position der rechten und linken LGN. <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/53309/53309fig5large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Figur zu sehen.</a> <img alt="Figur 6" src="/files/ftp_upload/53309/53309fig6.jpg" /> Abbildung 6. Postmortem Hirnbilder (A) Im koronaren Scheibe des postmortalen Hirn in 1 PD Volumenscan erworben:. Aufnahmezeit = 179 s, 512 Matrix-Bandbreite = 40 Hz / Pixel, TR= 3.25 sec, TE = 32 ms, 18 Scheiben, 0,3 x 0,3 x 1 mm 3 Voxel [0,15 × 0,15 × 0,5 mm 3 Voxel Upsampling]. Klare Abgrenzung der subkortikalen Strukturen beobachtet. Weiß Maßstab ist 10 mm, und die weißen Pfeile bezeichnen die Position der rechten und linken LGN. (B) Im koronaren Scheibe des postmortalen Hirn gemittelt in 100 PD (~ 5 Stunden Scanzeit) Bände mit der gleichen Scheibe Rezept wie in A. vergrößerte Ansicht, mit klaren Abgrenzung der subkortikalen Strukturen: vordere pulvinar Kern (APUL), CA1-CA3 Felder des Hippocampus, Corpus geniculatum laterale (LG), medialen Kniehöcker (MG), pulvinar (Pul), Nucleus reticularis (Rt), ventralen posterioren Thalamuskern (VPL). <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/53309/53309fig6large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Figur zu sehen.</a> <img alt="Figur 7" src="/files/ftp_upload/53309/53309fig7.jpg" /><strong&gt; Abbildung 7. LGN Linie Intensitätsprofile. Linie Intensitätsprofile für die in vivo nach links LGN (blau), rechts LGN (grün), und post mortem links LGN (rot) und rechten LGN (schwarz). Diese Zeilen sind für die maximale Durchschnittswerte (40 in vivo, 100 post mortem). Die linken und rechten in vivo LGN deutlich 6 Intensitätsspitzen, die den sechs Schichten entsprechen. Um auszuschließen, Lärm, wurden drei Linienprofile für den linken und rechten in vivo LGN an verschiedenen horizontalen Positionen gemessen wird, zeigt klar, Korrelationen. Links und rechts Obduktion LGN nicht beobachtbaren Peaks in der Intensität, die zu den Schichten zugeschrieben werden konnte zeigen. <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/53309/53309fig7large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Figur zu sehen.</a>

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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.

Hochauflösende Strukturkernspintomographie des menschlichen Subcortex<I&gt; In-vivo-</I&gt; Und 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 ...

high-resolution-structural-magnetic-resonance-imaging-human-subcortex

Nanyang Technological University

Research

JoVE Journal

Neuroscience

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

15.3K Aufrufe.  York University. 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. 

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

Multiple-mouse Neuroanatomical Magnetic Resonance Imaging

The field of mouse phenotyping with magnetic resonance imaging (MRI) is rapidly growing, motivated by the need for improved tools for characterizing and evaluating mouse models of human disease. MRI is an excellent modality for investigating genetically altered animals. It is capable of whole brain coverage, can be used in vivo, and provides multiple contrast mechanisms for investigating different aspects of neuranatomy and physiology. The advent of high-field scanners along with the ability to scan multiple mice simultaneously allows for rapid phenotyping of novel mutations.
Effective mouse MRI studies require attention to many aspects of experiment design. In this article, we will describe general methods to acquire quality images for mouse phenotyping using a system that images mice concurrently in shielded transmit/receive radio frequency (RF) coils in a common magnet (Bock et al., 2003). We focus particularly on anatomical phenotyping, an important and accessible application that has shown a high potential for impact in many mouse models at our imaging centre. Before we can provide the detailed steps to acquire such images, there are important practical considerations for both in vivo brain imaging (Dazai et al., 2004) and ex vivo brain imaging (Spring et al., 2007) that should be noted. These are discussed below.

Magnetic resonance imaging (MRI) has become an increasingly popular tool for examining the phenotype of genetically altered mice. This article illustrates the methods necessary to achieve high-throughput phenotyping of genetically altered mice using multiple-mouse MRI.

Multiple-Maus Neuroanatomische Magnetic Resonance Imaging

The field of mouse phenotyping with magnetic resonance imaging (MRI) is rapidly growing, motivated by the need for improved tools for characterizing and ...

Forschung

Neurowissenschaften

A Rapid Approach to High-Resolution Fluorescence Imaging in Semi-Thick Brain Slices

A fundamental goal to both basic and clinical neuroscience is to better understand the identities, molecular makeup, and patterns of connectivity that are characteristic to neurons in both normal and diseased brain. Towards this, a great deal of effort has been placed on building high-resolution neuroanatomical maps1-3. With the expansion of molecular genetics and advances in light microscopy has come the ability to query not only neuronal morphologies, but also the molecular and cellular makeup of individual neurons and their associated networks4. Major advances in the ability to mark and manipulate neurons through transgenic and gene targeting technologies in the rodent now allow investigators to 'program' neuronal subsets at will5-6. Arguably, one of the most influential contributions to contemporary neuroscience has been the discovery and cloning of genes encoding fluorescent proteins (FPs) in marine invertebrates7-8, alongside their subsequent engineering to yield an ever-expanding toolbox of vital reporters9. Exploiting cell type-specific promoter activity to drive targeted FP expression in discrete neuronal populations now affords neuroanatomical investigation with genetic precision.
Engineering FP expression in neurons has vastly improved our understanding of brain structure and function. However, imaging individual neurons and their associated networks in deep brain tissues, or in three dimensions, has remained a challenge. Due to high lipid content, nervous tissue is rather opaque and exhibits auto fluorescence. These inherent biophysical properties make it difficult to visualize and image fluorescently labelled neurons at high resolution using standard epifluorescent or confocal microscopy beyond depths of tens of microns. To circumvent this challenge investigators often employ serial thin-section imaging and reconstruction methods10, or 2-photon laser scanning microscopy11. Current drawbacks to these approaches are the associated labor-intensive tissue preparation, or cost-prohibitive instrumentation respectively.
Here, we present a relatively rapid and simple method to visualize fluorescently labelled cells in fixed semi-thick mouse brain slices by optical clearing and imaging. In the attached protocol we describe the methods of: 1) fixing brain tissue in situ via intracardial perfusion, 2) dissection and removal of whole brain, 3) stationary brain embedding in agarose, 4) precision semi-thick slice preparation using new vibratome instrumentation, 5) clearing brain tissue through a glycerol gradient, and 6) mounting on glass slides for light microscopy and z-stack reconstruction (Figure 1).
For preparing brain slices we implemented a relatively new piece of instrumentation called the 'Compresstome' VF-200 (http://www.precisionary.com/products_vf200.html). This instrument is a semi-automated microtome equipped with a motorized advance and blade vibration system with features similar in function to other vibratomes. Unlike other vibratomes, the tissue to be sliced is mounted in an agarose plug within a stainless steel cylinder. The tissue is extruded at desired thicknesses from the cylinder, and cut by the forward advancing vibrating blade. The agarose plug/cylinder system allows for reproducible tissue mounting, alignment, and precision cutting. In our hands, the 'Compresstome' yields high quality tissue slices for electrophysiology, immunohistochemistry, and direct fixed-tissue mounting and imaging. Combined with optical clearing, here we demonstrate the preparation of semi-thick fixed brain slices for high-resolution fluorescent imaging.

Here we describe a rapid and simple method to image fluorescently labeled cells in semi-thick brain slices. By fixing, slicing, and optically clearing brain tissue we describe how standard epifluorescent or confocal imaging can be used to visualize individual cells and neuronal networks within intact nervous tissue.

Eine schnelle Annäherung an High-Resolution Fluoreszenz-Imaging in Semi-Thick Hirnschnitten

A fundamental goal to both basic and clinical neuroscience is to better understand the identities, molecular makeup, and patterns of connectivity that are ...

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.

Hochauflösende Functional Magnetic Resonance Imaging Methods for Human Mittelhirn

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 ...

High-resolution Live Imaging of Cell Behavior in the Developing Neuroepithelium

The embryonic spinal cord consists of cycling neural progenitor cells that give rise to a large percentage of the neuronal and glial cells of the central nervous system (CNS). Although much is known about the molecular mechanisms that pattern the spinal cord and elicit neuronal differentiation1, 2, we lack a deep understanding of these early events at the level of cell behavior. It is thus critical to study the behavior of neural progenitors in real time as they undergo neurogenesis.
In the past, real-time imaging of early embryonic tissue has been limited by cell/tissue viability in culture as well as the phototoxic effects of fluorescent imaging. Here we present a novel assay for imaging such tissue for long periods of time, utilizing a novel ex vivo slice culture protocol and wide-field fluorescence microscopy (Fig. 1). This approach achieves long-term time-lapse monitoring of chick embryonic spinal cord progenitor cells with high spatial and temporal resolution.
This assay may be modified to image a range of embryonic tissues3, 4 In addition to the observation of cellular and sub-cellular behaviors, the development of novel and highly sensitive reporters for gene activity (for example, Notch signaling5) makes this assay a powerful tool with which to understand how signaling regulates cell behavior during embryonic development.

Imaging embryonic tissue in real-time is challenging over long periods of time. Here we present an assay for monitoring cellular and sub-cellular changes in chick spinal cord for long periods with high spatial and temporal resolution. This technique can be adapted for other regions of the nervous system and developing embryo.

Hochauflösende Live-Bildgebung von Zell-Verhalten in der Entwicklung von Neuroepithel

The embryonic spinal cord consists of cycling neural progenitor cells that give rise to a large percentage of the neuronal and glial cells of the central ...

The Use of Magnetic Resonance Spectroscopy as a Tool for the Measurement of Bi-hemispheric Transcranial Electric Stimulation Effects on Primary Motor Cortex Metabolism

Transcranial direct current stimulation (tDCS) is a neuromodulation technique that has been increasingly used over the past decade in the treatment of neurological and psychiatric disorders such as stroke and depression. Yet, the mechanisms underlying its ability to modulate brain excitability to improve clinical symptoms remains poorly understood 33. To help improve this understanding, proton magnetic resonance spectroscopy (1H-MRS) can be used as it allows the in vivo quantification of brain metabolites such as &#947;-aminobutyric acid (GABA) and glutamate in a region-specific manner 41. In fact, a recent study demonstrated that 1H-MRS is indeed a powerful means to better understand the effects of tDCS on neurotransmitter concentration 34. This article aims to describe the complete protocol for combining tDCS (NeuroConn MR compatible stimulator) with 1H-MRS at 3 T using a MEGA-PRESS sequence. We will describe the impact of a protocol that has shown great promise for the treatment of motor dysfunctions after stroke, which consists of bilateral stimulation of primary motor cortices 27,30,31. Methodological factors to consider and possible modifications to the protocol are also discussed.

This article aims to describe a basic protocol for combining transcranial direct current stimulation (tDCS) with proton magnetic resonance spectroscopy (1H-MRS) measurements to investigate the effects of bilateral stimulation on primary motor cortex metabolism.

Die Verwendung von magnetischen Resonanzspektroskopie als Werkzeug für die Messung der Bi-hemisphärische transkranielle elektrische Stimulation Auswirkungen auf primären motorischen Kortex Metabolism

Transcranial direct current stimulation (tDCS) is a neuromodulation technique that has been increasingly used over the past decade in the treatment of ...

Metabolomic Analysis of Rat Brain by High Resolution Nuclear Magnetic Resonance Spectroscopy of Tissue Extracts

Studies of gene expression on the RNA and protein levels have long been used to explore biological processes underlying disease. More recently, genomics and proteomics have been complemented by comprehensive quantitative analysis of the metabolite pool present in biological systems. This strategy, termed metabolomics, strives to provide a global characterization of the small-molecule complement involved in metabolism. While the genome and the proteome define the tasks cells can perform, the metabolome is part of the actual phenotype. Among the methods currently used in metabolomics, spectroscopic techniques are of special interest because they allow one to simultaneously analyze a large number of metabolites without prior selection for specific biochemical pathways, thus enabling a broad unbiased approach. Here, an optimized experimental protocol for metabolomic analysis by high-resolution NMR spectroscopy is presented, which is the method of choice for efficient quantification of tissue metabolites. Important strengths of this method are (i) the use of crude extracts, without the need to purify the sample and/or separate metabolites; (ii) the intrinsically quantitative nature of NMR, permitting quantitation of all metabolites represented by an NMR spectrum with one reference compound only; and (iii) the nondestructive nature of NMR enabling repeated use of the same sample for multiple measurements. The dynamic range of metabolite concentrations that can be covered is considerable due to the linear response of NMR signals, although metabolites occurring at extremely low concentrations may be difficult to detect. For the least abundant compounds, the highly sensitive mass spectrometry method may be advantageous although this technique requires more intricate sample preparation and quantification procedures than NMR spectroscopy. We present here an NMR protocol adjusted to rat brain analysis; however, the same protocol can be applied to other tissues with minor modifications.

The neurochemistry of mammalian brain is changed in many neurological and systemic diseases. Characteristic profiles of cerebral metabolites can be efficiently obtained based on crude extracts of brain tissue. To this end, high-resolution NMR spectroscopy is employed, enabling detailed quantitative analysis of metabolite concentrations (metabolomics).

Metabolomische Analyse von Rattenhirn Hohe Auflösung Kernresonanzspektroskopie von Gewebeextrakte

Studies of gene expression on the RNA and protein levels have long been used to explore biological processes underlying disease. More recently, genomics ...

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

The human hippocampus has been broadly studied in the context of memory and normal brain function and its role in different neuropsychiatric disorders has been heavily studied. While many imaging studies treat the hippocampus as a single unitary neuroanatomical structure, it is, in fact, composed of several subfields that have a complex three-dimensional geometry. As such, it is known that these subfields perform specialized functions and are differentially affected through the course of different disease states. Magnetic resonance (MR) imaging can be used as a powerful tool to interrogate the morphology of the hippocampus and its subfields. Many groups use advanced imaging software and hardware (&#62;3T) to image the subfields; however this type of technology may not be readily available in most research and clinical imaging centers. To address this need, this manuscript provides a detailed step-by-step protocol for segmenting the full anterior-posterior length of the hippocampus and its subfields: cornu ammonis (CA) 1, CA2/CA3, CA4/dentate gyrus (DG), strata radiatum/lacunosum/moleculare (SR/SL/SM), and subiculum. This protocol has been applied to five subjects (3F, 2M; age 29-57, avg. 37). Protocol reliability is assessed by resegmenting either the right or left hippocampus of each subject and computing the overlap using the Dice&#39;s kappa metric. Mean Dice&#39;s kappa (range) across the five subjects are: whole hippocampus, 0.91 (0.90-0.92); CA1, 0.78 (0.77-0.79); CA2/CA3, 0.64 (0.56-0.73); CA4/dentate gyrus, 0.83 (0.81-0.85); strata radiatum/lacunosum/moleculare, 0.71 (0.68-0.73); and subiculum 0.75 (0.72-0.78). The segmentation protocol presented here provides other laboratories with a reliable method to study the hippocampus and hippocampal subfields in vivo using commonly available MR tools.

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.

Hohe Auflösung<em&gt; In-vivo-</em&gt; Manuelle Segmentierung Protokoll für Menschen Hippocampus Teilfelder Verwenden von 3T Kernspintomographie

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

A Magnetic Resonance Imaging Protocol for Stroke Onset Time Estimation in Permanent Cerebral Ischemia

MRI provides a sensitive and specific imaging tool to detect acute ischemic stroke by means of a reduced diffusion coefficient of brain water. In a rat model of ischemic stroke, differences in quantitative T1 and T2 MRI relaxation times (qT1 and qT2) between the ischemic lesion (delineated by low diffusion) and the contralateral non-ischemic hemisphere increase with time from stroke onset. The time dependency of MRI relaxation time differences is heuristically described by a linear function and thus provides a simple estimate of stroke onset time. Additionally, the volumes of abnormal qT1 and qT2 within the ischemic lesion increase linearly with time providing a complementary method for stroke timing. A (semi)automated computer routine based on the quantified diffusion coefficient is presented to delineate acute ischemic stroke tissue in rat ischemia. This routine also determines hemispheric differences in qT1 and qT2 relaxation times and the location and volume of abnormal qT1 and qT2 voxels within the lesion. Uncertainties associated with onset time estimates of qT1 and qT2 MRI data vary from &plusmn; 25 min to &plusmn; 47 min for the first 5 hours of stroke. The most accurate onset time estimates can be obtained by quantifying the volume of overlapping abnormal qT1 and qT2 lesion volumes, termed 'Voverlap' (&plusmn; 25 min) or by quantifying hemispheric differences in qT2 relaxation times only (&plusmn; 28 min). Overall, qT2 derived parameters outperform those from qT1. The current MRI protocol is tested in the hyperacute phase of a permanent focal ischemia model, which may not be applicable to transient focal brain ischemia.

A protocol for stroke onset time estimation in a rat model of stroke exploiting quantitative magnetic resonance imaging (qMRI) parameters is described. The procedure exploits diffusion MRI for delineation of the acute stroke lesion and quantitative T1 and T2 (qT1 and qT2) relaxation times for timing of stroke.

Ein Magnet-Resonanz-Tomographie-Protokoll für Schlaganfall auftreten Zeit Schätzung in ständigen zerebraler Ischämie

MRI provides a sensitive and specific imaging tool to detect acute ischemic stroke by means of a reduced diffusion coefficient of brain water. In a rat ...

High-resolution Confocal Imaging of the Blood-brain Barrier: Imaging, 3D Reconstruction, and Quantification of Transcytosis

The blood-brain barrier (BBB) is a dynamic multicellular interface that regulates the transport of molecules between the circulation and the brain. Transcytosis across the BBB regulates the delivery of hormones, metabolites, and therapeutic antibodies to the brain parenchyma. Here, we present a protocol that combines immunofluorescence of free-floating sections with laser scanning confocal microscopy and image analysis to visualize subcellular organelles within endothelial cells at the BBB. Combining this data-set with 3D image analysis software allows for the semi-automated segmentation and quantification of capillary volume and surface area, as well as the number and intensity of intracellular organelles at the BBB. The detection of mouse endogenous immunoglobulin (IgG) within intracellular vesicles and their quantification at the BBB is used to illustrate the method. This protocol can potentially be applied to the investigation of the mechanisms controlling BBB transcytosis of different molecules in vivo.

Here we present a microscopy-based protocol for high-resolution imaging and a three-dimensional reconstruction of the mouse neurovascular unit and blood-brain barrier using brain free-floating sections. This method allows for the visualization, analysis, and quantification of intracellular organelles at the BBB.

Hochauflösende konfokale Bildgebung der Blut - Hirn-Schranke: Bildgebung, 3D-Rekonstruktion und Quantifizierung der Transcytosis

The blood-brain barrier (BBB) is a dynamic multicellular interface that regulates the transport of molecules between the circulation and the brain. ...

Diffusion Tensor Magnetic Resonance Imaging in Chronic Spinal Cord Compression

Chronic spinal cord compression is the most common cause of spinal cord impairment in patients with nontraumatic spinal cord damage. Conventional magnetic resonance imaging (MRI) plays an important role in both confirming the diagnosis and evaluating the degree of compression. However, the anatomical detail provided by conventional MRI is not sufficient to accurately estimate neuronal damage and/or assess the possibility of neuronal recovery in chronic spinal cord compression patients. In contrast, diffusion tensor imaging (DTI) can provide quantitative results according to the detection of water molecule diffusion in tissues. In the present study, we develop a methodological framework to illustrate the application of DTI in chronic spinal cord compression disease. DTI fractional anisotropy (FA), apparent diffusion coefficients (ADCs), and eigenvector values are useful for visualizing microstructural pathological changes in the spinal cord. Decreased FA and increases in ADCs and eigenvector values were observed in chronic spinal cord compression patients compared to healthy controls. DTI could help surgeons understand spinal cord injury severity and provide important information regarding prognosis and neural functional recovery. In conclusion, this protocol provides a sensitive, detailed, and noninvasive tool to evaluate spinal cord compression.

Here, we present a protocol for the application of diffusion tensor imaging parameters to evaluate spinal cord compression.

Diffusion Tensor Magnetresonanztomographie bei chronischer WirbelsäulenkorrekUnterdrückung

Chronic spinal cord compression is the most common cause of spinal cord impairment in patients with nontraumatic spinal cord damage. Conventional magnetic ...