[論文レビュー] Joint Atlas-Mapping of Multiple Histological Series combined with Multimodal MRI of Whole Marmoset Brains

Brian C. Lee, Meng Kuan Lin+4 more|arXiv (Cornell University)|May 14, 2018

Advanced Neuroimaging Techniques and Applications参考文献 35被引用数 4

ひとこと要約

本論文では、マーモセット全脳におけるヒストロジー画像系列（ニッスル染色、ミエリン、CTB、蛍光トレーサー）とマルチモodal MRIを統合的にアトラスマッピングする自動的でMRIガイドドのパイプラインを提示する。同じ被験体のin vivo MRIを基準として用いることで、正確な微分同相登録が可能となり、誤った変形を低減し、ヒストロジー処理に起因する歪みを中央値で約-1%の線形スケール変化として定量することができる。

ABSTRACT

Development of a mesoscale neural circuitry map of the common marmoset is an essential task due to the ideal characteristics of the marmoset as a model organism for neuroscience research. To facilitate this development there is a need for new computational tools to cross-register multi-modal data sets containing MRI volumes as well as multiple histological series, and to register the combined data set to a common reference atlas. We present a fully automatic pipeline for same-subject-MRI guided reconstruction of image volumes from a series of histological sections of different modalities, followed by diffeomorphic mapping to a reference atlas. We show registration results for Nissl, myelin, CTB, and fluorescent tracer images using a same-subject ex-vivo MRI as our reference and show that our method achieves accurate registration and eliminates artifactual warping that may be result from the absence of a reference MRI data set. Examination of the determinant of the local metric tensor of the diffeomorphic mapping between each subject's ex-vivo MRI and resultant Nissl reconstruction allows an unprecedented local quantification of geometrical distortions resulting from the histological processing, showing a slight shrinkage, a median linear scale change of ~-1% in going from the ex-vivo MRI to the tape-transfer generated histological image data.

研究の動機と目的

• マーモセット脳におけるマルチモーダルデータ（MRIと複数のヒストロジー染色）を共通の基準空間に登録する計算パイプラインの開発を目的とする。
• 同じ被験体のin vivo MRIを基準として用いることで、ヒストロジー処理中に生じる幾何的歪みを是正する。
• メソスケール回路マッピングを可能にするために、ヒストロジー断片を共通の基準アトラスに正確に微分同相マッピングすることを目的とする。
• 微分同相変換における計量テンソルの行列式を用いて、組織処理に起因する局所的な幾何的歪みを定量することを目的とする。

提案手法

• 同じ被験体のin vivo MRIを基準として、複数モodalの連続ヒストロジー断片から3次元画像ボリュームを再構築する。
• 完全自動のパイプラインが、ヒストロジー画像系列をin vivo MRIに登録し、処理に起因するずれを最小限に抑える。
• 各被験体のMRIと再構築されたニッスルボリュームとの間に微分同相変換を計算し、滑らかで可逆な空間マッピングを保証する。
• 微分同相マッピングにおける局所的計量テンソルの行列式を計算し、局所的なスケール変化と幾何的歪みを定量する。
• MRIを空間的アンカーとして用い、マルチモーダルデータ（ニッスル、ミエリン、CTB、蛍光トレーサー）を共通の基準空間に統合する。
• パイプラインは、すべてのヒストロジーデータを同じMRIベースの基準空間に整列させることで、共同アトラスマッピングを可能にする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 同じマーモセット脳から得られたマルチモーダルヒストロジーおよびMRIデータを、共通の基準空間に正確に登録する方法は何か？
• RQ2 全マーモセット脳のヒストロジー処理中に生じる幾何的歪みの程度と空間的パターンは何か？
• RQ3 同じ被験体のin vivo MRIを基準として用いることで、MRIフリーな手法と比較して、ヒストロジー再構築における誤った変形を低減できるか？
• RQ4 in vivo MRIからテープトランスファーによるヒストロジー断片への移行に伴い、脳全体で局所的なスケール変化はどのように変化するか？
• RQ5 完全自動のパイプラインが、1体のマーモセット脳において複数のヒストロジー染色とMRIを正確に共同アトラスマッピングできる範囲はどの程度か？

主な発見

• 同じ被験体のin vivo MRIを空間的基準として用いることで、ニッスル、ミエリン、CTB、蛍光トレーサー断片の正確な登録が達成された。
• MRIフリーな登録手法でよく見られる誤った変形が、MRIガイドド再構築によって効果的に除去された。
• in vivo MRIからヒストロジー断片への移行における中央値の線形スケール変化は約-1%であり、わずかな組織収縮を示している。
• 局所的計量テンソルの行列式は、ヒストロジー処理に起因する一貫した局所的幾何的歪みを明らかにした。
• MRIを基準空間として用いることで、複数のヒストロジーモダリティとマルチモーダルMRIを統合し、一貫性のある基準空間に高精度で共同アトラスマッピングが可能になった。
• 微分同相マッピングプロセスにより、組織変形の定量的かつ空間的に分解能の高い測定が可能となり、類例のない歪み解析が実現した。