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Manual de usuario - detritus.fundacioace.com

1. s iHome _ Detritus_data raw araclon 128 lt a Q search 0003 mri m oozo m o049 I E 0113 I 0004 E o00s E o006 0010 E UEG 0031 m KER 0033 0034 E UZE I 0050 Im oos2 1 UE E 0054 F ooss 0092 E oo9s i 0026 E KEL 0099 I o11a m or15 m OSE o7 I SE o7 I E 0036 0037 0057 oro jo119 I ooss o 102 0019 ooz 0038 m KEE a oos2 I 0063 jo 103 jo 104 o120 m Ori o2z 0022 m 0064 o 10s 0023 I 0024 E oozs ooze 0028 ooz9 oo 1 I 0043 ij o044 I 0073 1 0078 0079 o 107 o 108 E REDE E 00 5 0047 m 00 8 a oos 1 a 0083 a ooss E o110 m 111 o 112 0123 a o124 Tratamiento de im genes x Figura 1 Organizacion de las imagenes DICOM Tras esto basta correr el comando raw2nii pl estudio directorio donde estan los DICOM El script es capaz de recorrer el rbol de directorios y encontrar las imagenes MRI DTI y PET FDG que est n en ellos Las im genes quedan almacenadas dentro del directorio correspondiente al estudio y son nombradas seg n clasificaci n c digo y serie Tras finalizar la importaci n debe verificarse que dentro del directorio del estudio se han creado las carpetas correspondientes y los archivos se han importado correctamente Opcional Esta herramienta es capaz de exportar las MRI a formato Analyze y organizarlas por direc
2. comando h Previendo que la demora de ejecuci n de los scripts estos se han configurado de tal forma que env an un email avisando que el proceso ha terminado Adem s algunos scripts env an los resultados por email Si no queremos recibir los resultados como adjunto la opci n l hace que el script env e un email de aviso pero sin adjuntos Por otra parte algunos scripts tienen la opci n de enviar los logs por email con la opci n a Fundaci ACE Institut Catala de Neuroci ncies Aplicades Tratamiento de imagenes 1 3 Flujo recomendado leer manuales es aburrido Configurar el estudio make_std pl estudio Cargar las imagenes DICOM raw2nii pl estudio directorio donde estan los DICOM Convertir a FreeSurfer los MRI fsl2fs pl estudio Procesar y revisar las MRI precon pl estudio check_fs_run pl estudio Obtener las m tricas MRI mri_metrics pl estudio Registrar PET al espacio MNI pet_reg pl e estudio En caso de que sea necesario extraer los cerebros donde el registro no ha ido bien just_brain pl e estudio cut cuts csv y ejecutar de nuevo el registro solo en estos sujetos pet_reg pl e estudio cut cuts csv Obtener las m tricas PET pet_metrics pl estudio Registrar DTI al espacio FMRIB dti_reg pl estudio Obtener las m tricas DTT dti_metrics pl estudio Fundaci ACE Institut Catala de Neuroci ncies Aplicades Tratamiento de imagenes 2 Configuraci n del experimento El primer paso es crear
3. 18834 597109 12557103335 13544 759641 2889 892153 9352 246926 1743 079217 11407343617 18 1111 26227568359 17877062416 20666321714 4102 847986 15856 6761 2578 865493 18414 860648 19 1112 22073 009766 14509 55846 3552 616966 17671632192 3211 586114 10292 551703 1779 633398 1426010253 20 1113 20098 236328 13228130782 3448 998313 14991 799792 3189 073783 11842330813 1921 890697 1321 732732 21 1114 19901603516 12588691302 3346 359527 15816 457577 2574 859905 11130443599 1894 224668 13542796602 22 1115 22044 446312 14952818779 3898 138208 17023 70645 3519 959749 12672 697497 2163 975885 14891473738 23 1116 19165027344 12929 58408 3092 630163 1431362387 3094 332682 10173431591 1708 857193 1311071513 2a 1117 13177 055864 2107 169405 2972 234580 2108 850081 7925 531004 1302 185743 0300 9055a7 25 1118 20525972556 3301 627445 13985 082347 3096 737951 11224346857 1692 134558 12095 229749 26 1119 13374660156 2379 429273 10584 480126 1845 326753 7556 525453 1415 841949 8736 593005 27 1120 20555072266 3571 462471 15364667953 3462 170401 11804748845 1911 220671 14094 055088 28 1121 16323 007812 2783 715267 10099 446948 3906 848661 5438 048292 1770 280698 6354 402143 29 1122 18464646184 1 3282 871147 13798 660402 2442 944142 9235 702152 178547317 1160 154143 30 1123 9050 040039 5075 047388 1346 460378 7024 764916 1297 431751 4537 259857 505 369811 5703 977836 31 1124 19015587391 12794 150799 3082 298306 15354754661 2592 144104 10932963
4. 484 3448 78 33 34 35 36 37 38 39 40 a1 42 43 44 a5 36 a7 jE Sheet E Ue gt l Figura 4 M tricas MRI Es recomendable mirar los archivos situados en el directorio stats de los sujetos para tener idea de que otras estad sticas se pueden obtener 6 Extracci n independiente de cerebros Opcional Este paso se utiliza si se pretende el an lisis de las im genes PET FDG Para ello se ejecuta el comando just_brain pl e estudio Por defecto el script extrae todos los cerebros correspondientes al estudio Para ahorrar tiempo es preferible extraer s lo aquellos cerebros sobre los cuales se vaya a realizar el registro posterior de las im genes PET Esto se hace con la opci n Fundaci ACE Institut Catala de Neuroci ncies Aplicades Tratamiento de imagenes just_brain pl e estudio pet Despu s de esto se ha de mirar el informe de extracci n que elabora la herramienta en data estudio working brains index html Figura 5 Informe de la extracci n de cerebros independiente En caso de que alguna extracci n quede mal el procedimiento normal es quitar a la imagen parte del cuello y ejecutar la extracci n nuevamente Para ello puede crearse un archivo indicando la cantidad de slices que deben de extraerse de cada imagen para su nuevo procesamiento y correr el comando just_brain pl e estudio cut cuts csv siendo cuts csv el archivo que hemos creado El formato de cada linea es sujeto nu
5. el estudio en cuesti n a realizar Para son necesarios dos pasos Primero ejecutar el comando make_std pl estudio Este comando crea entre otras cosas un directorio con el nombre del estudio que ser en adelante el espacio de trabajo Luego debe crearse un archivo con los c digos y la clasificaci n de cada paciente ad mci con a analizar en formato CSV y separados por punto y coma Ejemplo 0095 con 0096 mci 0097 ad 0098 mci 0099 ad 0100 mci 0101 ad 0102 mci 0103 mci 0104 ad 0105 con 0106 ad 0107 ad 0108 ad 0109 mci 0110 mci 0111 mci 0112 mci Los c digos deben ser un conjunto de 4 caracteres num ricos y la clasificaci n un conjunto de entre 1 y 4 caracteres alfab ticos Este archivo debe ubicarse dentro del directorio del estudio creado anteriormente data estudio 3 DICOM a NIfTT 1 Para llevar un grupo de im genes DICOM al formato inicial de trabajo es necesario copiar las im genes DICOM dentro de un directorio preferiblemente fuera del directorio data con el c digo del paciente Este c digo debe ser id ntico al que se ha creado en el archivo CSV Fundaci ACE Institut Catala de Neuroci ncies Aplicades File Edit View Go Bookmarks Help i a128 ni i 2128r_ni M ADNI raw 5 ADNI araclon_128 E pet fdg M 0016 E 0050 M 0o0s1 M 0054 i 0062 M 0063 5 0073 M 0078 5 0079 i 0080 Mj 0081 M 0083 i 0088 0090 il 0096
6. tomandolos de pesos csv para su conversi n a unidades SUV 7 2 Revisi n del registro de las PET FDG El script de registro en el espacio MNI produce adem s un informe de dicho registro en el archivo data estudio working pets index html que puede consultarse para comprobar que el registro de todas las im genes se haya producido satisfactoriamente c Figura 7 Informe del registro de los PET FDG al espacio MNI 7 3 Obtener estad sticas PET FDG Tras registrar los PET FDG es posible obtener la actividad media de las regiones descritas por el Atlas de Harvard Oxford corriendo el comando pet_metrics pl estudio Este comando obtiene las m tricas de todos los PET FDG registrados y las copia en el archivo estudio_pet csv situado en el directorio del estudio 12 Fundaci ACE Institut Catala de Neuroci ncies Aplicades Tratamiento de imagenes File Edt View Insert Format Tools Data Window Help SB EREE A ea a EE ueration sans Y lio AAA E Ae a ar D foo Y Subject E a T D F 6 1 B Subject MaxValue Frontal Pole Mean Frental Pole STD Superior Temporal Gyrus posterior dhision Mean Superior Temporal Gyrus posterior division STD Midde Temporal Gyrus anterior ch teror divsion STD Midde Temporal Gyrus po
7. 092 1635 862149 13371 858093 32 33 34 35 36 37 38 39 40 ar 42 43 44 45 46 47 E Sheen a Figura 8 M tricas de las im genes PET FDG El an lisis de los PET FDG se haya realizado en unidades Bq ml o SUV puede querer normalizarse a valores entre 0 y 1 por lo que se ha incluido en la primera columna de valores el m ximo de la actividad medida 7 4 M tricas en el espacio Original Opcional Adem s de las m tricas seg n el atlas de Harvard Oxford es posible obtener las m tricas en el espacio original para las mismas regiones en las que Freesurfer ha calculado la volumetr a de la materia gris Para ello se ejecuta pet_fs_metrics pl estudio que deja el archivo estudio_pet_fs csv en el directorio de trabajo con dichas m tricas Nota Este procedimiento es bastante m s lento que el anterior y requiere que las im genes procesadas por freesurfer sean exactamente las mismas en las que se ha registrado la imagen PET Esto es si ha sido necesario el recorte manual de alguna imagen MRI para el registro de la imagen PET esta imagen MRI recorta deber volver a procesarse con freesurfer en lugar de la imagen original 7 5 Normalizaci n por cerebelo Las m tricas obtenidas ya sea seg n el atlas Harvard Oxford o la segmentaci n de FreeSurfer pueden obtenerse normalizadas por la actividad media del cerebelo Para ello basta ejecutar los scripts con la opci n cn 13 Fundaci ACE Institut Catala de Neuroci
8. 109 11981 584 11859 52915 7541 3348 5174 1593 1196 1939 22704 3847 1273 1295 387 3922 99 18 1110 12789 650 9897 45956 5217 2343 3206 1099 1715 1734 17978 2578 712 1502 273 2833 En 19 1111 5821 282 13664 47464 5184 2481 3861 1225 977 1991 18853 3399 990 897 310 3474 28 20 1112 10105 680 12491 40936 4780 2918 3718 1198 1470 2730 16461 1789 648 1691 184 2583 59 21 13 14015 745 12131 50435 6276 2943 3913 1370 1302 215820409 3535 1355 1509 355 3798 102 22 nu 20067 EN 12666 41493 5596 2868 3563 1099 uu 2002 15552 2359 964 1750 470 2492 30 23 1115 20147 373 13564 45247 6606 2480 4113 1553 1435 1957 19707 3281 1059 1427 341 3503 33 24 1116 13852 523 11443 40839 5436 3378 4044 1214 1108 1553 16461 2919 999 1010 358 3199 33 25 117 23279 1500 12631 49668 5761 3848 5059 1694 3226 311223952 3020 1470 1674 440 3910 106 26 1118 22912 620 9463 47140 5040 2787 3575 1253 2485 2096 18121 2039 605 1722 299 3148 4 27 1119 5847 305 12061 51508 6959 3661 4341 1327 999 1690 22220 2957 1036 1439 438 3768 117 28 1120 15350 967 12551 44827 6132 3524 4303 1630 1790 1614 19240 2838 1257 1785 349 3628 141 29 12 36260 1373 5714 28076 6591 4128 4481 1694 3400 1590 23649 1874 1021 1976 306 4065 68 30 1122 9782 975 14877 48947 6264 3427 4882 1367 1461 1349 20038 2151 1048 1475 355 3298 133 31 1123 21682 1425 11466 52819 5499 3774 3980 1523 2331 2456 19831 2068 999 1569 270 3467 43 32 12 15107 1101 10670 39909 5913 3848 4158 1544 1625 247719729 2929 1389 1659
9. B Fischl and A M Dale Measuring the thickness of the human cerebral cortex from magnetic resonance images Proc Natl Acad Sci U S A 97 11050 11055 2000 4B Fischl A Liu and A M Dale Automated manifold surgery constructing geometrically accurate and topologically correct models of the human cerebral cortex IEEE Trans Med Imaging 20 70 80 2001 5 B Fischl D H Salat E Busa M Albert M Dieterich C Haselgrove and Killiany R Kennedy D Klaveness S Montillo A Makris N Rosen B Dale A van der Kouwe A Whole brain segmentation automated labeling of neuroanatomical structures in the human brain Neuron 33 341 355 2002 6 B Fischl D H Salat A van der Kouwe N Makris and Quinn B T Dale A M Segonne F Sequence independent segmentation of magnetic resonance images Neuroimage 23 Suppl 1 S 69 84 2004 7 B Fischl M I Sereno and A M Dale 18 Fundaci ACE Institut Catala de Neuroci ncies Aplicades Tratamiento de imagenes Cortical surface based analysis ii Inflation flattening and a surface based coordinate system Neuroimage 9 195 207 1999 8 B Fischl M I Sereno R B Tootell and A M Dale High resolution intersubject averaging and a coordinate system for the cortical surface Hum Brain Mapp 8 272 284 1999 9 B Fischl Salat D Segonne F E Busa Goldstein J Kennedy D Caviness V Makris N Rosen B Dale A M Seidman L J and Destrieux C Halgren E van der Kouwe A Auto
10. Fundaci ACE Institut Catala de Neuroci ncies Aplicades Tratamiento de imagenes Manual de uso para el tratamiento de imagenes Nota una copia actualizada de este manual deber a poder obtenerse en http imagen fundacioace com 1 Generalidades El flujo de tratamiento usa fundamentalmente dos herramientas Freesurfer Athinoula A Martinos Center for Biomedical Imaging y FSL Analysis Group FMRIB Oxford UK El proceso consta de varios pasos para ir desde las im genes DICOM hasta las m tricas de estudio y lo que se ha construido es un forma f cil m s o menos y probada mmm casi de ir realizando los pasos necesarios Se ha dividido en varios pasos el proceso para permitir que se revise el xito o fracaso de cada uno e intentar corregir los problemas que vayan surgiendo 1 1 Ejecuci n remota Importante Dado que la ejecuci n de los scripts puede demorar un tiempo considerable se recomienda utilizar un manager de sesi n que sea inmune al cierre de sesi n Puede utilizarse nohup user detritus nohup comando gt archivo_de_salida amp o bien screen user detritus screen bash user detritus comando Se recomienda leer las paginas de manual de aquel que se vaya a utilizar Cualquier duda problema carencia sugerencia o comentario osotolongo fundacioace com 1 2 Opciones comunes Todos los scripts descritos en este manual tienen una ayuda m nima que puede verse escribiendo user detritus
11. M Jenkinson and S M Smith Bayesian analysis of neuroimaging data in fsl Neurolmage pages 173 86 2009 23 S M Smith M Jenkinson M W Woolrich C F Beckmann T E J Behrens H Johansen Berg P R Bannister M De Luca I Drobnjak D E Flitney R Niazy J Saunders J Vickers Y Zhang N De Stefano J M Brady and P M Matthews Advances in functional and structural mr image analysis and implementation as fsl Neurolmage 23 S1 208 19 2004 24 M Jenkinson P Bannister J M Brady and S M Smith Improved optimisation for the robust and accurate linear registration and motion correction of brain images Neurolmage 17 2 825 841 2002 25 M Jenkinson and S M Smith A global optimisation method for robust affine registration of brain images Medical Image Analysis 5 2 143 156 2001 26 D N Greve and B Fischl Accurate and robust brain image alignment using boundary based registration NeuroImage 48 1 63 72 2009 27 VS Fonov AC Evans RC McKinstry CR Almli and DL Collins Unbiased nonlinear average age appropriate brain templates from birth to adulthood NeuroImage 47 Supplement 1 0 S102 2009 Organization for Human Brain Mapping 2009 Annual Meeting 28 Vladimir Fonov Alan C Evans Kelly Botteron C Robert Almli Robert C McKinstry and D Louis Collins Unbiased average age appropriate atlases for pediatric studies Neurolmage 54 1 313 327 2011 29 Giinther Grabner Andr
12. a lograr esto correctamente se ha de hacer en tres pasos Primero se ejecuta el comando pib_reg pl e estudio que intenta registrar el PET utilizando toda la informaci n estructural contenida en la imagen 14 Fundaci ACE Institut Catala de Neuroci ncies Aplicades Tratamiento de imagenes MRI Este paso genera un informe que puede consultarse en data estudio working pibs index html Este informe nos permitir observar cuantos de los registros no han sido satisfactorios y necesitan el segundo paso Para este segundo paso debemos crear un archivo csv con todos los sujetos que necesitamos procesar nuevamente Este archivo deber seguir el formato de lso archivos de corte pero con valor cero 1016 0 1050 0 1062 0 Adem s deber amos comprobar que se ha llevado a cabo correctamente la extracci n de cerebros de todos los sujetos a reprocesar Para ello podemos apoyarnos en el comando just_brain pl mencionado anteriormente Una vez hecho esto ejecutamos pib_reg pl e estudio cut cuts csv useb donde cuts csv es el archivo que hemos creado Este comando intenta realizar el corregistro utilizando la informaci n estructural de los cerebros extra dos useb y genera un informe id ntico al anterior que podemos consultar para ver si hay alguna imagen que necesite el tercer paso de procesamiento En caso de ser necesario un tercer paso editamos el archivo csv creado dejando solamente aquellos sujetos que necesitamos procesar nue
13. ab 128 con1021 jab 128 con1022 jab 128 con1023 jab 128 con1025 jab 128_con1026 jab 128 con1028 jab 128 con1029 jab 128 con1030 jab 128 con1031 jab 128 con1032 jab 128 con1034 jab 128 con1035 jab 128 con1036 jab 128 con1037 Tratamiento de imagenes jab 128 con1038 jar 128 con1039 jab 128 con1040 jap 128 con1041 jab 128 con1043 jab 128 con1044 ij 128_con1045 jab 128 con1047 la ab128 con1048 jab 128 con1049 jab 128 con1052 jab 128 con1053 ja 128 con1055 jab 128 con1058 jab 128 con1095 jab 128 con1105 jab 128_mci1016 jab 128_mci1050 jab 128 _ mci1054 Mj ab 128_mci1062 jab 128_mci1063 ab 128 mci1073 Jj ab 128_mci1078 jab 128_mci1079 jab 128 _mci108 1 jab 128_mci1083 jab 128_mci1088 ab 128_mci1090 jab 128 mci1096 jab 128_mci1098 jab 128 mcit102 Jj ab 128 _mci1103 D Q search jab 128 mci1109 jab 128 mci1110 jab 128 mci2112 jab 128 mciz112 jab 128 mci2 113 jab 128 mci1114 1 ab128 mci1115 ao 128_mcil116 ab 128 mci 117 jab 128 _ mci1118 jab 128 mciz119 jab 128 mci1120 jab 128 mciz121 jap 128 mciz122 av 128 mci1123 1 0128 mci1124 Figura 3 Directorio de sujetos de FreeSurfer Tras ejecutarlo debe revisarse que dentro del direcotrio de trabajo de FreeSurfer data subjects se han creado los direcotrios correspondientes a los sujetos del estudio 5 Procesamiento de las MRI Para extraer las m t
14. aciente en Kg decay Decaimiento de la dosis Calculado CF Factor de conversion Calculado Tabla 1 Pardmetros para conversion a unidades SUV De querer obtener los resultados en unidades SUV debe revisarse que al menos el factor de conversion este en cada uno de los ficheros correspondientes El factor de conversi n se calcula seg n la expresi n RPST ST decay 2 cr __PW RTD decay Las im genes que no cuenten con estos datos ser n excluidas del an lisis Tras esto el an lisis de realiza con el comando pet_reg pl suv e estudio En algunos casos se ha detectado que puede haber alg n problema con los pesos incluidos en los archivos DICOM ya sea porque estos no existen o son incorrectos Aunque en este caso basta con editar los archivos dat correspondientes a cada imagen se ha a adido la opci n w que permite asignar un archivo independiente con los pesos de cada sujeto Este archivo debe tener el mismo formato csv ya descrito anteriormente asignando a cada sujeto su peso en kilogramos 1016 48 1050 60 1062 75 A partir de aqu basta correr el script indicando el archivo correspondiente Por ejemplo si los datos anteriores se guardan en data estudio pesos csv basta indicar pet_reg pl w pesos csv suv e estudio 11 Fundaci ACE Institut Catala de Neuroci ncies Aplicades Tratamiento de imagenes y el script ignorar los pesos escritos en los archivos dat para los sujetos 1016 1050 y 1062
15. alldum ard Ventricle th Ventricle Brain Stem LefHippocampus Lef Amyadala CSF LefAccumbens area Left VentralbC Leftvessel_Left choroid 2 1016 10573 1035 11317 55305 5927 2956 3863 1288 2078 1498 18249 2743 1016 1659 444 3361 54 3 1050 11756 402 19267 56408 7812 3503 4737 1663 2512 1953 26044 3202 1223 1671 425 4876 152 a 1054 18107 828 10660 44745 5717 2954 4301 1700 1478 2159 20287 2714 1084 1362 379 3344 50 Ss 1062 9258 211 15890 46807 5916 2940 4365 1544 1308 998 16705 3518 1158 1219 414 3203 28 6 1073 21584 1216 15194 47832 6398 3271 4229 1614 2290 2583 21365 3128 1238 1663 468 3963 225 z 1078 26770 1025 11660 45086 5712 3027 4424 1570 2024 1908 21287 3168 1200 1815 428 3728 81 a 1080 9 1081 10072 929 10888 40736 5051 3368 4373 1027 2082 1267 16804 2345 695 1843 345 3205 50 10 1083 8803 465 13418 50295 5605 2562 4029 1443 1217 1625 20565 3279 1101 1270 374 4070 56 12 1088 11791 179 14544 50536 7046 3740 5239 1799 1738 1786 21620 3958 1526 1697 522 4441 7 12 1090 7175 396 15850 53255 7311 3385 4442 1970 1359 1824 24437 3079 987 1335 357 4003 50 13 1096 10432 674 10312 44984 5774 2377 3848 1286 1396 1556 19544 2951 926 1398 358 3397 57 14 1098 14639 1293 12949 50015 5938 3061 3983 1648 1488 2224 21300 2206 840 1347 386 3716 103 15 1102 16711 751 12281 47970 5533 2851 4564 1414 91 1091 18451 2696 1065 1292 320 3294 99 16 1103 9618 152 14149 47738 6106 3134 4585 1452 841 1836 21469 4004 1434 1220 304 3640 100 17 1
16. erson D Blacker R L Buckner A M Dale R P Maguire B T Hyman M S Albert and R J Killiany An automated labeling system for subdividing the human cerebral cortex on mri scans into gyral based regions of interest Neuroimage 31 968 980 2006 17 H D Rosas A K Liu S Hersch M Glessner R J Ferrante D H Salat Jenkins B van der Kouwe A A M Dale and B Fischl Regional and progressive thinning of the cortical ribbon in huntington s disease Neurology 58 695 701 2002 18 G R Kuperberg M R Broome P K McGuire A S David M Eddy F Ozawa D Goff W C West S C Williams A van der Kouwe D Salat and A M Fischl B H Dale Regionally localized thinning of the cerebral cortex in schizophrenia Arch Gen Psychiatry 60 878 888 2003 19 D H Salat R L Buckner A Z Snyder D N Greve R S Desikan E Busa J C Morris 19 Fundaci ACE Institut Catala de Neuroci ncies Aplicades Tratamiento de imagenes A M Dale and B Fischl Thinning of the cerebral cortex in aging Cereb Cortex 14 721 730 2004 20 M Reuter N J Schmansky H D Rosas and B Fischl Within subject template estimation for unbiased longitudinal image analysis Neuroimage in print 10 1016 2012 21 M Jenkinson C F Beckmann T E Behrens M W Woolrich and S M Smith Fsl Neurolmage 62 782 90 2012 22 M W Woolrich S Jbabdi B Patenaude M Chappell S Makni T Behrens C Beckmann
17. ewL Janke MarcM Budge David Smith Jens Pruessner and D Louis Collins Symmetric atlasing and model based segmentation An application to the hippocampus in older adults In Rasmus Larsen Mads Nielsen and Jon Sporring editors Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention MICCAI 2006 volume 4191 of Lecture Notes in Computer Science pages 58 66 Springer Berlin Heidelberg 2006 30 S M Smith Fast robust automated brain extraction 20 Fundaci ACE Institut Catala de Neuroci ncies Aplicades Tratamiento de im genes Human Brain Mapping 17 3 143 155 December 2002 31 M Jenkinson M Pechaud and S Smith Bet2 Mr based estimation of brain skull and scalp surfaces In Eleventh Annual Meeting of the Organization for Human Brain Mapping 2005 Para Freesurfer puede encontrarse en ingl s tambi n aqu http surfer nmr mgh harvard edu fswiki FreeSurferWiki action AttachFile amp do get amp target freesurfer_methods doc 21
18. i gz f conoos5s002 ni gz f conoos8so02 ni gz f conoo95s002 ni gz f cono105s002 ni gz 3 mcioo16s002 ni gz 2 mcioososo02 ni gz 3 mcioos4s002 ni gz B mcioos2s002 ni gz 3 mcioos3s002 ni gz 3 mcioo73s002 ni gz B mcioo78s002 ni gz 3 mcioo79s002 ni gz 3 mcioos 15002 ni gz B mcioos 3s002 ni gz mci0088s002 ni gz me E mcioo9oso02 ni gz B mcioo96s002 ni gz E mcioos8so02 ni gz mci00985003 ni gz 3 mcio102s002 ni gz Para la extracci n de m tricas de las im genes MRI estas deben convertirse a FreeSurfer Esto se hace con el comando fs12fs pl estudio Este comando crea la estructura necesaria y convierte las im genes del estudio en formato FreeSurfer Fundaci ACE Institut Catala de Neuroci ncies Aplicades Mi ab128_ad Mi ab128_ad il ab128_ad ab128_ad ab128_ad ab128_ad ab128_ad ab128_ad i ab128_ad E ab128_ad T mi hR ad File Edit View Go Bookmarks Help ll Home 2 lt S Home 5 bin ae Box m at 128 ad1003 8 data A ab128 ad1005 aa E Desktop E Detritus ab 128 ad1006 Detritus_data jab 128 ad1017 E Ml 2128_ni ao 128201024 i a128r_ni a ig jab 128 ad1033 E ADNI i D ii raw jab 128_ad1057 P subjects jab 128_ad1064 jab 128 ad1092 jab 12z8 ad 1099 jab 128 ad1101 jab 128241104 jab 128 ad1107 jab 128 1108 jab 128 con1004 jab 128_con1010 L Detritus_data subjects jab 128 con10 18 jab 128 con1019 j
19. ipos e intensidades de campos 10 20 PET FDG y PIB El c lculo de los valores medios y desviaci n estandard para las diferentes ROI fue realizado con la http fsl fmrib ox ac uk fsl fslwiki suite de procesamiento de im genes FSL 21 22 23 disponible online Las diferentes secuencias de cada individuo fueron corregistradas y promediadas corregidas y suavizadas con un kernel gaussiano de 4 mm Las im genes resultantes fueron corregistradas 24 25 26 en el espacio structural MRI tanto del individuo como en el espacio estandard MNI Montreal Neurological Institute 27 28 29 Para ello se extrajo el cerebro de las im genes estructurales 30 31 en caso necesario Una vez hecho el corregistro se obtuvieron dos tipos de variables los valores medios y desviaci n estandard correspondientes a las ROI segmentadas por Freesurfer en el espacio del sujeto y los valores medios y desviaci n estandard correspondiente al atlas cortical de http www cma mgh harvard edu fsl_atlas htmlHarvard Oxford para el espacio MNI Estos valores se normalizaron por el valor medido en el cerebelo Bibliograf a 1 A M Dale B Fischl and M I Sereno Cortical surface based analysis i segmentation and surface reconstruction Neuroimage 9 179 194 1999 2 A M Dale and M I Sereno Improved localization of cortical activity by combining eeg and meg with mri cortical surface reconstruction a linear approach J Cogn Neurosci 5 162 176 1993 3
20. matically parcellating the human cerebral cortex Cereb Cortex 14 11 22 2004 10 X Han J Jovicich D Salat and Quinn B Czanner S Busa E Pacheco J Albert M Killiany R Maguire P Rosas D Makris N Dale A Dickerson B Fischl B van der Kouwe A Reliability of mri derived measurements of human cerebral cortical thickness the effects of field strength scanner upgrade and manufacturer Neuroimage 32 180 194 2006 11 J Jovicich S Czanner D Greve E Haley and Gollub R Kennedy D Schmitt F Brown G Macfall J Fischl B Dale A van der Kouwe A Reliability in multi site structural mri studies effects of gradient non linearity correction on phantom and human data Neuroimage 30 436 443 2006 12 F Segonne A M Dale E Busa M Glessner D Salat H K Hahn and B Fischl A hybrid approach to the skull stripping problem in mri Neuroimage 22 1060 1075 2004 13 M Reuter H D Rosas and B Fischl Highly accurate inverse consistent registration A robust approach Neuroimage 53 4 1181 1196 2010 14 J G Sled A P Zijdenbos and A C Evans A nonparametric method for automatic correction of intensity nonuniformity in mri data IEEE Trans Med Imaging 17 87 97 1998 15 F Segonne J Pacheco and B Fischl Geometrically accurate topology correction of cortical surfaces using nonseparating loops IEEE Trans Med Imaging 26 518 529 2007 16 R S Desikan F Segonne B Fischl B T Quinn B C Dick
21. mero_de_slices pero el comportamiento del script var a en dependencia del archivo Por ejemplo si se ejecuta el comando anterior con el siguiente archivo 1016 1050 0 1062 20 Entonces las im genes de los sujetos 1016 y 1050 se reprocesar n por completo sin quitar ning n slice pero a la imagen del sujeto 1062 se le quitar n 20 slices de la regi n inferior antes de procesarlo Si queremos que alguna imagen no se reprocese basta con no incluirla el el fichero de cortes y el script la ignorar Fundaci ACE Institut Catala de Neuroci ncies Aplicades Tratamiento de im genes 7 Registrar PET FDG al espacio MNI El primer paso para analizar las im genes PET FDG entre ellas es registrarlas a un espacio com n Hemos elegido el espacio MNI Para ello es necesario tener las im genes MRI y sus correspondientes cerebros extra dos Esto puede hacerse de dos formas diferentes La primera es correr el an lisis completo de las MRI El script es capaz de buscar y convertir las im genes necesarias y copiarlas al directorio de trabajo data estudio working De no haber corrido el an lisis de las MRI pueden extraerse los cerebros utilizando el punto anterior de este manual Una vez decidida la forma de proceder el comando a utilizar es pet_reg pl e estudio esto dar como resultado el registro de los PET FDG en unidades Bq ml Es posible limitar el n mero de sujetos utilizando la opci n cut como en el script de extracci n indepe
22. ncies Aplicades Tratamiento de imagenes pet_metrics pl cn estudio N tese que para obtener una medida coherente las imagenes PET deben incluir completamente el cerebelo 8 Procesamiento de im genes DTI Las im genes DTI proporcionan una medida de el movimiento ordenado en el cerebro a trav s de los vectores de movimiento en cada punto Las medidas que se usan para describir este movimiento como la anisotrop a fraccional FA o la difusividad media MD no son m s que distintas definiciones de normas de estos vectores Dado que estas medidas son equivalentes hemos escogido la FA El comando dti_reg pl estudio corrige procesa y coregistra al espacio FMRIB58 cada una de las im genes DTI del estudio 8 1 Obtener estad sticas DTI Se obtiene el valor medio y la desviaci n estandard de FA de varias regiones de materia blanca Estas regiones son las definidas por los Atlas JHU elaborados en la Johns Hopkins University El script dti_metrics pl estudio extrae estas m tricas y las copia en el archivo estudio_dti csv situado en el directorio del estudio 9 Procesamiento de PET PIB 9 1 Registro al espacio del sujeto El procesamiento de im genes PET PIB es similar al de los PET FDG con la diferencia de que el proceso de corregistro entre el PET y el MRI es m s complejo PAra ello se ha dividido este corresgistro en dos etapas La primera de ellas y m s delicada es el corregistro del PET al espacio del paciente Par
23. ndiente pet_reg pl e estudio cut cuts csv Esto se ha pensado para realizar el registro de los PET tras realizar la extracci n de m tricas de FreeSurfer revisar ejecutar la extracci n de cerebros s lo en los sujetos donde se haya detectado problemas con el registro de los PET y correr nuevamente el registro PET s lo en estos sujetos ver Flujo recomendado Fundaci ACE Institut Catala de Neuroci ncies Aplicades Tratamiento de imagenes Figura 6 Registro de un PET FDG al espacio MNI 7 1 Unidades SUV Opcional Es posible obtener este mismo an lisis en unidades SUV Standarized Uptake Value bajo ciertas condiciones Si se ha partido de las im genes DICOM y estas tienen los datos necesarios el script inicial es capaz de producir las im genes en unidades SUV dentro del directorio data estudio pet fdg En este mismo directorio se guarda un archivo con estos datos clase sujeto s serie dat Este archivo tiene el formato siguiente RTD 310800000 RPST 093500 000000 ST 101421 000000 RHL 6586 2001953125 PW 60 decay 0 434471622263023 CF 0 000444333261732163 siendo su significado el de la tabla siguiente 10 Fundaci ACE Institut Catala de Neuroci ncies Aplicades Tratamiento de imagenes Variable Parametro RTD Dosis total de Radion cleo RPST Tiempo de inicio radiofarmac utico ST Tiempo del escaner RHL Tiempo de vida media del Radion cleo PW Peso del p
24. ricas se ha de correr el comando precon pl estudio El proceso de c lculo puede tomar varios d as dependiendo de la cantidad de sujetos del estudio Las m tricas de cada sujeto quedan alojadas en data subjects estudio_sujeto stats 5 1 Chequeo de errores de FreeSurfer Una vez que el proceso de extracci n de m tricas haya terminado se debe revisar que no ha habido errores en su ejecuci n Para ello se ejecuta el comando La salida del comando nos dir en que sujetos ha habido errores y que archivo debemos mirar check_fs_run pl estudio con m s atenci n Fundaci ACE Institut Catala de Neuroci ncies Aplicades Tratamiento de imagenes 5 2 Obtenci n de m tricas El comando para obtener las m tricas calculadas es mri_metrics pl estudio De esta manera se obtiene el archivo estudio_mri csv con los vol menes de cada sujeto situado en el directorio del estudio Ele Edt View Insert Format Tools Data Widow Help S SA Sea ve xreoag a ase pena FAG eration sans ie I AAA BEI A RS 2 FRA E a FI ar fe Y amp B D E F a H 1 7 K L N o P a R sE fsubject eftLateralVentricle LeftintLat Vent_LeftCerebellum White Matter_Left Cerebellum Cortex_LefThalamus Proper_Lefi Caudate LefiPutamen LeftP
25. ron convertidas de formato DICOM a formato NIfTI 1 utilizando la herramienta http www mccauslandcenter sc edu mricro mricron dcem2nii htmldcm2nii disponible online como parte de MRIcron Al mismo tiempo las im genes fueron anonimizadas MRI La reconstrucci n cortical y segmentaci n volum trica se realiz con la http surfer nmr mgh harvard edu suite de procesamiento de im genes Freesurfer documentada y disponible para su descarga online Los detalles t cnicos de estos procedimientos han sido descritos en publicaciones previas 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Este procesamiento incluye correci n de movimiento y media 13 de m ltiples imagenes T1 cuando hay m s de una disponible eliminaci n de tejido no cerebral utilizando un procedimiento de deformaci n h brido 12 transformaci n autom tica al espacio de Talairach segmentaci n de la materia blanca subcortical y las estructuras de materia gris inclutendo hipocampo amigdala caudado putamen ventrilocos 5 9 normalizaci n de intensidad 14 teselado de la frontera entre materia gris y blanca correcci n topol gica autom tica 4 15 y deformaci n de la superficie siguiendo gradientes de intensidd para la localizaci n ptima de los bordes de materia gris blanca y materia gris fluido cerebroespinal en los puntos donde la mayor diferencia en intensidad define la transici n de un tejido a otro 1 2 3 Una vez que los modelos corticales se han completado pueden realizar
26. s descritas por el Atlas de Harvard Oxford y las copia en el archivo estudio_pib csv situado en el directorio del estudio Al igual que en los PET FDG es posible obtener las m tricas en el espacio original para las mismas regiones en las que Freesurfer ha calculado la volumetr a de la materia gris Para ello se ejecuta pet_fs_metrics pl pib estudio que deja el archivo estudio_pib_fs csv en el directorio de trabajo con dichas m tricas o puede ejecutarse pet_fs_metrics pl pib full estudio que deja el archivo estudio_pib_fs_full csv en el directorio de trabajo Este ltima opci n aprovecha una mayor segmentaci n de Freesurfer O sea da como resultado unas m tricas m s detalladas del cerebro 10 Generaci n de informes Para realizar los informes de extracci n de cerebros o registro de PET puede utilizarse las herramientas make_brain_report pl estudio make_pet_report pl estudio Para utilizar ambos al un sono make_report pl estudio Tambi n puede verse un informe del resultado de la extracci n de cerebros echa por FreeSurfer con el comando 16 Fundaci ACE Institut Catala de Neuroci ncies Aplicades Tratamiento de imagenes make_fsbrain_report pl estudio 11 Como citar el procesamiento De utilizar alguna de estas herramientas en el procesamiento de imagenes con vistas a alguna publicaci n deben citarse las herramientas que se usan en foreground Conversi n de im genes Todas las im genes fue
27. se procedimientos de deformaci n en el subsiguiente procesamiento y an lisis incluyendo el inflado de la superficie 7 registro a un altas esf rico que utiliza patrones corticales individualizados para encajar en la la geometr a cortical de los sujetos 8 subdivisi n del cortex cerebral en unidades basadas en la estructura de giros y surcos 16 9 y creaci n de un conjunto de superficies de datos incluyendo mapas de curvatura y profundidad de surcos Este m todo utiliza al mismo tiempo la informaci n de intensidad y continuidad del volumen de MRI en los procedimientos de segmentaci n y deformaci n para producir representacions del grosor cortical calculado como la distancia mas cercana de la frontera gris blanca a la frontera gris CSF en cada v rtice de la superficie teselada 3 Los mapas se crean con los gradientes de intensidad espacial a trav s de las clases de tejido y no confiando simplemente en la intensidad de se al absoluta Los mapas creados no se restringen a la resoluci n de voxels del los datos originales por lo que son capaces de detectar diferencias submilim tricas entre grupos Los procedimientos de medida 17 Fundaci ACE Institut Catala de Neuroci ncies Aplicades Tratamiento de imagenes del grososr cortical han sido validados contra an lisis histol gicos 17 y mediciones manuales 18 19 Los procedimientos morfom tricos de Freesurfer han demostrado poseer una buena fiabilidad para varios fabricanes de equ
28. sterior division Mean Mi 2 101e 15187131836 8910 840379 2989 569157 11261 399638 2212 606795 1509 628959 3538 111603 3 1050 4601149707 10456417855 2586 851833 1213050555 2283 505366 1641 456652 10586 942803 4 1054 43965 640525 28785991144 8413 614561 32627 212859 7844 751888 4650 49742 27849 320455 5 1062 17118123047 11254678231 3469 435855 13358 85635 2308 399966 1651 067522 11406336977 e 1073 20202 044322 13189 1099L6 3513 760967 15414253742 3396 603987 1748 363232 13058 212489 1o78 11277 475560 2919 894550 29566423 178 727524 2413 53127 2410 182819 5084 570974 a 1081 13025756336 8471 461037 2324 291479 2945 794414 2278 720838 1393 827092 8588 537036 s 1083 15017 588367 3832 002349 2953 654238 11964 090464 2334 024826 1765 323972 1051 751231 10 1088 5655 150391 1062 377356 1235 318548 2260 170647 1305 296524 5 197 1384 435649 4170 903365 11 1090 14453 427734 9527 218813 2544 301811 11673 487737 2258 701211 8400 385713 1647 87043 3378 747216 12 1096 15334 12793 10340415033 663 372303 12277 884008 2472 419544 8743 351354 1395 825897 1076735379 13 1098 15967246094 3763 153137 12310666396 2578 750951 7468 456636 1547 356588 3392 353815 14 1102 6965 768555 1190 107384 2957 298871 1553 853428 3489 213739 1159 436073 4319 053367 15 1103 15465544922 10681892801 12340 08941 2446 125508 9520 875871 1554 771898 10479 120991 16 1109 11528 699948 7622 209218 8144 816152 1745 22194 6983 849574 1227 790733 7338 250884 17 1110
29. torios Las opciones pueden consultarse con raw2nii pl h Fundaci ACE Institut Catala de Neuroci ncies Aplicades File Edit View Go Bookmarks Home E File System Detritus_data E M a128_ni M a128r_ni E E ADNI B raw FE dl subjects test I dti i pet fdg LJ Detritus Detritus_scripts Help lt iHome Detritus_data test Mun Tratamiento de imagenes x gt Q search E ado003s002 ni gz E adoooss002 ni gz 3 ado006s002 ni gz E ad0017s002 ni gz E ad0024s002 ni gz E ad0033s002 ni gz E ado057s002 ni gz E ado064s002 ni gz E ad0092s002 ni gz E ado099s002 ni gz E ado1015002 ni gz E ado 104s002 ni gz B ado107s002 ni gz E ado108s002 ni gz 3 conoo04s003 ni gz 3 conoo10s002 ni gz con0018s002 nii gz 3 conoo19s002 ni gz 3 conoo215002 ni gz f conoo22s002 ni gz 3 conoo23s002 ni gz 3 conoo25s002 ni gz 3 cono026s002 niigz 3 conooz8so02 ni gz 3 conoo29s002 ni gz 3 cono03 0s002 niigz 3 conoo3 15002 ni gz 9 conoo32s002 ni gz 3 conoo34s002 ni gz f conoo35s002 ni gz 3 conoo36s002 ni gz 3 conoo37s002 ni gz Figura 2 Im genes convertidas dentro del estudio 4 NIfTI 1 a FreeSurfer f conoo38s002 ni gz f conoo39s002 ni gz 3 conoo40s002 ni gz 3 cono04 1s002 nii gz E con0043s002 ni gz E conoo44s002 ni gz f cono045s002 niigz B con0047s002 nii gz f conoo48s002 ni gz E conoo49s002 ni gz 3 conoos2s002 ni gz E conoos3s002 n
30. vamente pero incrementando el punto de corte a un valor distinto de cero 1016 10 1050 10 Este valor indica al comando que haga una m scara cortando el valor que hemos fijado en tanto por ciento del mayor valor de la imagen 10 en el ejemplo e intente realizar el corregistro nuevamente Tras esto ejecutamos pib_reg pl e estudio cut cuts csv usem Siendo usem la orden que indica al programa que debe utilizar una m scara Este proceso puede repetirse aumentando este valor pero en mi experiencia un 10 o 20 por ciento son mas que suficientes para lograr un buen corregistro Tras revisar el informe dejado por el programa y haber realizado correctamente los corregistros podemos pasar los PET PIB al espacio MNI 9 2 Registro al espacio MNI El paso al espacio MNI se realiza con la orden pib_2mi pl e estudio 15 Fundaci ACE Institut Catala de Neuroci ncies Aplicades Tratamiento de imagenes y funcionar correctamente s lo si se ha efectuado satisfactoriamente el registro anterior Este comando tambi n acepta la orden cut en caso de que deseemos reprocesar alg n sujeto individual o grupo de sujetos Tambi n generar un informe de registro esta vez en el espacio MNL 9 3 M tricas PET PIB Hay dos comandos posibles para obtener m tricas PIB Si se ha realizado el registro en el espacio MNI puede ejecutarse pet_metrics pl pib estudio que obtiene las m tricas de todos los PET PIB registrados seg n las regione

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