[논문 리뷰] Joint Atlas-Mapping of Multiple Histological Series combined with Multimodal MRI of Whole Marmoset Brains

Brian C. Lee, Meng Kuan Lin외 4명|arXiv (Cornell University)|2018. 05. 14.

Advanced Neuroimaging Techniques and Applications참고 문헌 35인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 전체 마르모셋 뇌에서 다중 조직학적 시리즈(Nissl, 미엘린, CTB, 형광 트레이서)와 다중 모odal MRI를 동시에 애틀라스 매핑하기 위한 자동화된 MRI 유도 파이프라인을 제시한다. 동일 환자의 체외에서 촬영한 MRI를 기준으로 사용함으로써, 정확한 디퍼모르픽 정렬을 가능하게 하여 임의의 왜곡을 줄이고, 조직학적 처리 과정에서 유발되는 왜곡을 중앙값 선형 스케일 변화 약 -1%로 정량화한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 공통 마르모셋 뇌에서 다중 모달리티 데이터(MRI 및 다수의 조직학 염색)를 교차 정렬하기 위한 계산 기반 파이프라인을 개발하는 것.
• 동일 환자의 체외에서 촬영한 MRI를 기준으로 하여 조직학적 처리 과정에서 발생하는 기하학적 왜곡을 해결하는 것.
• 메조스케일 회로 매핑을 위해 조직학적 섹션을 공통 기준 애틀라스에 정밀하게 디퍼모르픽 매핑할 수 있도록 하는 것.
• 디퍼모르픽 변환에서 계량 텐서의 행렬식을 사용하여 조직학적 처리로 인한 국소 기하학적 왜곡을 정량화하는 것.

제안 방법

• 동일 환자의 체외에서 촬영한 MRI를 사용하여 다중 모달리티의 연속 조직학적 섹션으로부터 3차원 영상 볼륨을 재구성하는 데 기준으로 삼는다.
• 완전 자동 파이프라인이 조직학적 시리즈를 체외 MRI에 정렬하여 처리 잡음으로 인한 정렬 오차를 최소화한다.
• 각 환자의 MRI와 재구성된 Nissl 볼륨 사이에 디퍼모르픽 변환을 계산하여 부드럽고 역행 가능한 공간 정렬을 보장한다.
• 디퍼모르픽 맵 내 국소 계량 텐서의 행렬식을 계산하여 국소 스케일 변화와 기하학적 왜곡을 정량화한다.
• MRI를 공간 기준으로 삼아 다중 모달리티 데이터(Nissl, 미엘린, CTB, 형광 트레이서)를 동일한 기준 공간에 통합한다.
• 파이프라인이 MRI 기반 기준 공간에 모든 조직학적 데이터를 정렬하여 통합 애틀라스 매핑을 가능하게 한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 동일 마르모셋 뇌에서 다중 모달리티 조직학적 및 MRI 데이터를 공통 기준 공간에 정확하게 정렬하는 방법은 무엇인가?
• RQ2 전체 마르모셋 뇌의 조직학적 처리 과정에서 유발되는 기하학적 왜곡의 정도와 공간적 패턴은 어떠한가?
• RQ3 동일 환자의 체외에서 촬영한 MRI를 기준으로 사용할 경우, MRI를 사용하지 않는 방법에 비해 조직학적 재구성에서 인위적 왜곡을 줄일 수 있는가?
• RQ4 체외에서 촬영한 MRI에서 테이프 전달 조직학적 섹션으로의 전이 과정에서 뇌 전역에 걸쳐 국소 스케일 변화는 어떻게 변하는가?
• RQ5 완전 자동 파이프라인이 한 마르모셋 뇌에서 다수의 조직학적 염색과 MRI를 정확하게 통합 애틀라스 매핑하는 데까지 얼마나 효과적인가?

주요 결과

• 동일 환자의 체외에서 촬영한 MRI를 공간 기준으로 사용함으로써 Nissl, 미엘린, CTB, 형광 트레이서 섹션의 정확한 정렬을 달성한다.
• MRI를 사용하지 않는 정렬 방법에서 흔히 관찰되는 인위적 왜곡이 MRI 유도 재구성으로 효과적으로 제거된다.
• 체외에서 촬영한 MRI에서 조직학적 섹션으로의 전이 과정에서 중앙값 선형 스케일 변화는 약 -1%로 나타나 약간의 조직 수축을 시사한다.
• 국소 계량 텐서의 행렬식은 조직학적 처리로 인한 일관되고 국소적인 기하학적 왜곡이 뇌 전역에 걸쳐 존재함을 드러낸다.
• 파이프라인이 MRI 기반 기준 공간에 다중 조직학적 모달리티를 통합함으로써 고해상도의 통합 애틀라스 매핑을 가능하게 한다.
• 디퍼모르픽 매핑 과정은 조직의 변형을 정량적이고 공간적으로 분해능 있는 방법으로 측정할 수 있게 하여 예전에는 이룩하기 어려웠던 왜곡 분석을 실현한다.