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J-GLOBAL ID：201902224562673691   整理番号：19A1592053

自動化MRI構造解析を用いたタウオパチーのマウスモデルに対する疾患進行および治療効果に対する長期in vivoおよび横断ex vivo脳容積差の研究【JST・京大機械翻訳】

Study the Longitudinal in vivo and Cross-Sectional ex vivo Brain Volume Difference for Disease Progression and Treatment Effect on Mouse Model of Tauopathy Using Automated MRI Structural Parcellation

著者 (21件)： Ma Da (Translational Imaging Group, Centre for Medical Image Computing, University College London, London, United Kingdom) ,  Ma Da (Centre for Advanced Biomedical Imaging, University College London, London, United Kingdom) ,  Ma Da (School of Engineering Science, Simon Fraser University, Burnaby, BC, Canada) ,  Holmes Holly E. (Centre for Advanced Biomedical Imaging, University College London, London, United Kingdom) ,  Cardoso Manuel J. (Translational Imaging Group, Centre for Medical Image Computing, University College London, London, United Kingdom) ,  Cardoso Manuel J. (School of Biomedical Engineering and Imaging Sciences, King’s College London, London, United Kingdom) ,  Modat Marc (Translational Imaging Group, Centre for Medical Image Computing, University College London, London, United Kingdom) ,  Modat Marc (School of Biomedical Engineering and Imaging Sciences, King’s College London, London, United Kingdom) ,  Harrison Ian F. (Centre for Advanced Biomedical Imaging, University College London, London, United Kingdom) ,  Powell Nick M. (Translational Imaging Group, Centre for Medical Image Computing, University College London, London, United Kingdom) ,  Powell Nick M. (Centre for Advanced Biomedical Imaging, University College London, London, United Kingdom) ,  O’Callaghan James M. (Centre for Advanced Biomedical Imaging, University College London, London, United Kingdom) ,  Ismail Ozama (Centre for Advanced Biomedical Imaging, University College London, London, United Kingdom) ,  Johnson Ross A. (Tailored Therapeutics, Eli Lilly and Company, Lilly Corporate Center, Indianapolis, IN, United States) ,  O’Neill Michael J. (Eli Lilly & Co. Ltd., Erl Wood Manor, Windlesham, United Kingdom) ,  Collins Emily C. (Tailored Therapeutics, Eli Lilly and Company, Lilly Corporate Center, Indianapolis, IN, United States) ,  Beg Mirza F. (Tailored Therapeutics, Eli Lilly and Company, Lilly Corporate Center, Indianapolis, IN, United States) ,  Popuri Karteek (Tailored Therapeutics, Eli Lilly and Company, Lilly Corporate Center, Indianapolis, IN, United States) ,  Lythgoe Mark F. (Centre for Advanced Biomedical Imaging, University College London, London, United Kingdom) ,  Ourselin Sebastien (Translational Imaging Group, Centre for Medical Image Computing, University College London, London, United Kingdom) ,  Ourselin Sebastien (School of Biomedical Engineering and Imaging Sciences, King’s College London, London, United Kingdom)
資料名： Frontiers in Neuroscience (Web)  (Frontiers in Neuroscience (Web))
巻： 13  ページ： 11  発行年： 2019年 
JST資料番号： U7087A  ISSN： 1662-453X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 構造的MRIデータセットから抽出された脳容積測定は,神経変性のマウスモデルを研究するために広く受け入れられている神経画像バイオマーカーである。in vivoまたはex vivoでのデータを取得し,分析することは,実験計画の段階での重要な決定であり,またデータ解析も行う。本研究では,正確な自動マルチアトラス構造解析を用いて,同じ動物から得られたin vivoおよび単一時間点ex vivo MRIの両方に対する脳構造を抽出し,対応する統計的および分類解析を比較した。ほとんどの灰白質構造容積はin vivoからex vivoまで減少するが,ほとんどの白質構造体積は増加することを見出した。構造体積変化のレベルも異なる遺伝的歪と処理の間で変化する。さらに,in vivoデータと比較してex vivoデータの優れた統計的および分類力を示した。さらに,ex vivoデータでは可能でない縦情報を組み込むことにより,in vivoデータの分類力を改善できることを示した。結論として,本論文では,in vivoおよびex vivo構造MRIデータに基づく体積分析の間で,組織特異的変化ならびに統計的および分類力の差異を示した。著者らの結果は,in vivoデータ解析のための縦方向分析の重要性を強調する。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *自動化 ,  灰白質 ,  白質 ,  データ解析 ,  動物 ,  遺伝 ,  体積測定 ,  バイオマーカー ,  *構造解析
準シソーラス用語： 神経変性 ,  *脳容積 ,  *ex vivo実験 ,  *疾患進行 ,  *マウスモデル ,  *タウオパチー , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： in vivo ,  ex vivo ,  構造分割 ,  縦 ,  病気の進行 ,  治療効果 ,  容積測定 ,  ATLASベースセグメンテーション

分類 (2件)： 遺伝子発現  (EC02040Q) ,  中枢神経系  (EJ12030F)

引用文献 (81件)：

• Acer N., Sahin B., Baş O., Ertekin T., Usanmaz M. (2007). Comparison of three methods for the estimation of total intracranial volume: stereologic, planimetric, and anthropometric approaches. Ann. Plast. Surg. 58 48-53. doi: 10.1097/01.sap.0000250653.77090.97
• Aljabar P., Heckemann R. A., Hammers A., Hajnal J.V. V., Rueckert D. (2007). “"Classifier selection strategies for label fusion using large atlas databases,"” in Proceddings of MICCAI: International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, MICCAI’07 (Berlin: Springer-Verlag), 523-531. doi: 10.1007/978-3-540-75757-3_64
• Almhdie-Imjabber A., Léger C., Lédée R., Harba R. (2010). Atlas-assisted segmentation of cerebral structures of mice. IWSSIP 2010 3-6. doi: 10.1007/978-3-540-75757-3_64
• Altman D. G., Bland J. M. (1983). Measurement in medicine: the analysis of method comparison studies. J. R. Stat. Soc. Ser. D (Stat.) 32 307-317. doi: 10.2307/2987937
• Bai J., Trinh T. L. H., Chuang K.-H., Qiu A. (2012). Atlas-based automatic mouse brain image segmentation revisited: model complexity vs. image registration. Magn. Reson. Imaging 30 789-798. doi: 10.1016/j.mri.2012.02.010

タイトルに関連する用語 (10件)： 自動化 ,  MRI ,  構造解析 ,  タウオパチー ,  マウスモデル ,  疾患進行 ,  治療効果 ,  長期 ,  脳容積 ,  研究