图谱构建
创建单被试的层次化脑MRI图谱（UCD-TiNA）。
选择代表性成年雌性猴（1.84岁，1.26kg）的MRI，进行手动分割，基于恒河猴的CHARM和SARM图谱以及组织学数据，定义了74个VOI，包含皮层、皮层下和脑白质结构。
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铜色僧面猴（Plecturocebus cupreus）的分层脑MRI图谱
A Hierarchical Brain MRI Atlas of the Coppery Titi Monkey (Plecturocebus cupreus)
实验完整度
高包含MRI图谱构建、手动分割、群体模板生成、PET验证等多个证据层级，并进行了Dice系数和Hausdorff距离验证，以及BPND比较。
主要模型
铜色僧面猴脑MRI图谱（UCD-TiNA） 群体模板（UCD-TiNA_group，N=17） 手动分割图谱汇编（UCD-TiNA_mac，N=6） PET验证队列（N=42）
重点核对
UCD-TiNA图谱包含74个层次化VOI，用于单被试及群体分析 UCD-TiNA_mac包含14个与社会结合相关的VOI，来自6只猴 PET验证队列规模：N=42只猴 Dice系数中位数：0.74，Hausdorff距离：文中未明确说明
摘要
引言：铜色僧面猴（Plecturocebus cupreus）是用于社会神经科学的重要非人灵长类模型，然而神经影像学研究因缺乏标准化图谱而受到严重限制。我们通过引入首个基于MRI的僧面猴脑图谱包来解决这一空白，该图谱包包括单被试图谱（UC Davis Titi猴神经影像图谱（UCD-TiNA）），以及群体图谱（UCD-TiNA_group）和手动分割图谱汇编（UCD-TiNA_mac）。方法：UCD-TiNA包含74个按层次组织的脑区，由代表性成年脑的MRI描绘，以及全脑、灰质和白质掩模。这些分割被传播到群体模板（UCD-TiNA_group，N = 17只猴）以增强泛化性。创建了一个手动分割图谱汇编（UCD-TiNA_mac，N = 6只猴，14个区域）以实现多图谱分割方法。UCD-TiNA和UCD-TiNA_mac在[11C]GR103545 PET和MRI研究（N = 42只猴）中进行了评估，以量化区域κ阿片受体结合。结果：扭曲后的UCD-TiNA与手动分割的UCD-TiNA_mac标签具有高度一致性（中位Dice = 0.74）。区域[11C]GR103545结合潜力与已发表的模式一致。定量PET分析显示，扭曲和手动分割标签之间的中位误差小于1%，且高度相关（Spearman r = 0.99）。讨论：这项工作提供了首个体内图谱包，以实现对僧面猴神经影像数据的标准化、可重复和跨模态分析。通过提供共同的解剖参考，该图谱包应能促进严格和协调的数据处理，支持社会神经生物学中的高通量和纵向研究，并为社会行为的转化研究提供信息。
实验结论
提炼研究问题、关键发现与证据，快速把握文章的核心贡献。
- 研究问题
- 开发并验证首个用于铜色僧面猴神经影像分析的标准脑图谱包。
- 核心机制
- 文中未明确说明
- 主要证据
- 通过PET和MRI研究（N=42）验证，扭曲的UCD-TiNA与手动分割的标签高度一致（Dice=0.74），PET定量分析误差<1%且高度相关（r=0.99）。
- 研究意义
- 提供标准化的解剖参考，促进社会神经生物学中可重复的神经影像研究，并为社会行为的转化研究提供支持。
研究路径
按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。
群体模板生成
生成群体平均模板（UCD-TiNA_group）以提高泛化性。
对17只猴的MRI进行AC-PC空间配准，使用ANTs的antsMultivariateTemplateConstruction2脚本进行非线性平均，创建群体模板，并将UCD-TiNA的VOI传播到模板。
手动分割图谱汇编
创建多图谱分割的参考标准（UCD-TiNA_mac）。
对6只猴的MRI手动分割了14个与社会结合相关的VOI，包括皮层和皮层下结构。
图谱验证
评估图谱的分割精度和PET分析的一致性。
将UCD-TiNA扭曲到42只猴的MRI上，比较扭曲后的标签与手动分割的标签（UCD-TiNA_mac）的重叠度（Dice）和边界偏差（Hausdorff距离），并计算[11C]GR103545 PET的BPND。
研究方法
按研究目的归类文中使用的方法，便于定位所需技术。
产品清单
| 实验环节 | 名称 | 品牌 | 货号 |
|---|---|---|---|
| MRI采集 | 1.5T GE Signa LX9.1扫描仪 | General Electric Corporation | -- |
| 表面线圈 | -- | -- | |
| MRI预处理 | BrainSuite（v23a） | -- | -- |
| N4ITK | -- | -- | |
| 图谱构建 | 3D Slicer | -- | -- |
| 物理处理 | 异氟烷 | -- | -- |
| PET采集 | [11C]GR103545 | -- | -- |
| PET数据分析 | PMOD（v4.4） | PMOD Technologies | -- |
| PET采集 | PiPET扫描仪 | Brain Biosciences | -- |
关键环节
汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。
| 环节 | 核对要点 |
|---|---|
| MRI采集 | 扫描仪参数：1.5T GE Signa LX9.1，3D SPGR序列，TE=7.9ms，TR=22.0ms，翻转角30°，视野8cm，矩阵256×256，体素0.3125×0.3125×1mm3；表面线圈尺寸7.62cm 阅读提示：参见Methods 2.2节 |
| 图谱构建 | UCD-TiNA的单被试：成年雌性，1.84岁，1.26kg；UCD-TiNA_group样本量N=17；UCD-TiNA_mac样本量N=6 阅读提示：参见Methods 2.1节 |
| PET验证 | PET扫描参数：110分钟动态采集，注射[11C]GR103545（活度52.93±8.63MBq，质量0.28±0.04μg/kg）；配准方法：ANTs B-Spline SyN，步长26 阅读提示：参见Methods 2.7和2.8节 |
| PET数据分析 | BPND计算使用SRTM模型，以参考组织为小脑；验证指标包括Dice系数、Hausdorff距离和Spearman相关 阅读提示：参见Methods 2.9节和Results 3.2节 |