[論文レビュー] Algorithmic choice of coordinates for injections into the brain: encoding a neuroanatomical atlas on a grid

Pascal Grange, Partha P. Mitra|arXiv (Cornell University)|Apr 13, 2011

Neural dynamics and brain function参考文献 8被引用数 9

ひとこと要約

本稿では、250個の注入をマウス脳の左側頭葉に、25ミクロン解像度のアレン・レファレンスアトラスを用いて最適に配置するアルゴリズムを提示する。神経解剖学的境界を尊重しつつ均等なサンプリングを実現する。この手法は、イコナール距離関数で定義された領域固有のセキュリティゾーン内にヘキサゴナルな球体パッケージングを適用し、境界からの平均距離が278ミクロンに達し、多様な脳領域においても空間的分布が安定している。

ABSTRACT

Given an atlas of the brain and a number of injections to be performed in order to map out the connections between parts of the brain, we propose an algorithm to compute the coordinates of the injections. The algorithm is designed to sample the brain in the most homogeneous way compatible with the separation of brain regions. It can be applied to other species for which a neuroanatomical atlas is available. The computation is tested on the annotation at a resolution of 25 microns corresponding to the Allen Reference Atlas, which is hierarchical and consists of 209 regions. The resulting injection coordinates are being used for the injection protocol of the Mouse Brain Architecture project. Due to its large size and layered structure, the cerebral cortex is treated in a separate algorithm, which is more adapted to its geometry.

研究の動機と目的

• 神経解剖学的境界を尊重し、均等な空間的サンプリングを実現する体系的かつ再現可能な脳への注入部位配置法の開発。
• 209領域からなる階層的神経解剖学的アトラスを、最小限の注入部位数で3次元グリッドに符号化し、空間解像度を維持する。
• アルゴリズムを種特異的解剖学から分離することで、他の種へのプロトコルの拡張を可能にする。
• 層状構造を示す側頭皮質の特異的な幾何的課題に対処するため、主アルゴリズムとは別個の注入戦略を特化して適用する。
• 脳の変異やアトラス解像度を考慮し、計算座標をステレオタクシックターゲティングと一致させることで、手術的正確性を確保する。

提案手法

• アルゴリズムは、各注入のためのターゲット体積（V_inj = V_tot / I）を計算し、これをもとに領域選定を行う。注入ターゲットとして、V_inj より大きな領域のみを選択する。
• 小さな領域が親領域に統合される階層的ツリーに基づくプルーニング処理を実施し、最終的に V_inj より大きな領域のみが残るまで繰り返す。
• 境界からの十分な距離を確保するため、イコナール距離関数を用いてセキュリティ距離 σ を推定する。
• 選択された各領域のセキュリティゾーン内にヘキサゴナルな球体パッケージングを適用し、空間的均一性を最大化する。
• 側頭皮質はその層状構造のため別個に処理され、点状パッケージングとは異なる柱状注入パターンが用いられる。
• この手法はMATLABで実装されており、任意の3次元グリッド形式のアトラスと互換性があり、I やアトラス解像度を変更しても再計算が可能である。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 不均一で階層的な脳アトラス上に、神経解剖学的境界を避けるとともに均等なサンプリングを実現するための注入部位の最適な配置方法は何か？
• RQ2 神経解剖学的忠実性と注入間隔の両立を考慮した場合、領域境界からの適切なセキュリティ距離は何か？
• RQ3 25ミクロン解像度のマウス脳に本アルゴリズムを適用した場合、注入間隔と境界からの距離はどのように評価されるか？
• RQ4 異なる脳幾何学的形状とアトラス構造を示す他の種に対しても、同じアルゴリズムを一般化できるか？
• RQ5 層状構造を示す側頭皮質という特殊なケースに対して、脳の他の領域とは異なるサンプリング戦略をとるアルゴリズムの対処法は何か？

主な発見

• 本アルゴリズムは、マウス左側頭葉に250個の注入を配置し、境界からの平均距離が278ミクロンに達した。これは予想される σ/2 に近く、境界からの適切な分離が実現していることを確認した。
• 境界からの距離の標準偏差は72ミクロンであり、領域全体にわたり一貫したセキュリティゾーン内での配置が実現していることが示された。
• 領域間の注入同士の距離は、平均領域間距離と整合するチューブ状の分布パターンを示し、空間的均一性が妥当であることが検証された。
• イコナール距離制約により局所的な幾何学に適応することで、小さな非凸領域に対しても本アルゴリズムは頑健性を維持している。
• 側頭皮質は別個の柱状注入戦略により効果的に処理され、その層状構造を損なわず、構造的整合性が保たれた。
• 本手法は完全に拡張可能であり、同じコードを用いて、注入数の変更や他の種に適用可能な3次元神経解剖学的アトラスが利用可能な限り再利用可能である。