视神经蛛网膜下腔的大尺度形态测量

Large-scale morphometry of the subarachnoid space of the optic nerve

作者信息Diego Rossinelli, Hanspeter Esriel Killer, Peter Meyer, Graham Knott, Gilles Fourestey, Vartan Kurtcuoglu, Corina Kohler, Philipp Gruber, Luca Remonda, Albert Neutzner, Jatta Berberat
PMID36944985
发布时间2023-03-21
DOI10.1186/s12987-023-00423-6

实验完整度

中

研究包含样本采集、SRμCT成像、图像处理和形态测量分析,属于形态学观察性研究,无功能验证或机制验证,证据层级单一。

主要模型

健康人视神经标本(来自一位85岁男性,尸检获取)

重点核对

样本来源:健康人视神经标本,85岁男性,尸检后获取 成像分辨率:0.375 µm/pixel(原文正文),而摘要中写为0.325 µm/pixel,存在差异 样本固定:使用四氧化锇固定 图像分割:基于曲线波增强后进行硬阈值分割,并经过形态学操作 感兴趣区域:Dataset1为眼球段,Dataset2为眶内段,均为约6 mm x 6 mm x 0.8 mm

摘要

背景:脑膜由硬脑膜、蛛网膜和软脑膜组成,覆盖中枢神经系统并提供重要的屏障功能。位于蛛网膜和软脑膜之间的充满脑脊液的蛛网膜下腔具有多种小梁、隔膜和支柱。与蛛网膜和软脑膜一样,这些结构被覆盖有软脑膜细胞或脑膜上皮细胞,形成脑脊液与视神经实质之间的屏障。脑膜上皮细胞通过大量蛋白质分泌对脑脊液蛋白质组做出贡献。在体外,它们被证明能吞噬潜在有毒的蛋白质,如α-突触核蛋白和淀粉样蛋白β,以及凋亡细胞体。因此,它们可能作为功能性交换表面参与蛛网膜下腔中的脑脊液稳态。确定这些直接接触脑脊液的细胞所覆盖的蛛网膜下腔总面积对于估计它们对脑脊液稳态的潜在贡献非常重要。方法:使用基于同步辐射的显微计算机断层扫描,以0.325微米/像素的分辨率获取了人类视神经的两个0.75毫米厚切片,产生了多个太字节的图像,捕获了脑脊液空间的几何细节。采用专用的超级计算技术获得小梁的像素精确形态测量描述,并估计视神经蛛网膜下腔的内部体积和表面积。结果:在眼球段,视神经蛛网膜下腔的微结构使脑膜上皮细胞表面积相比“空的”视神经蛛网膜下腔放大达4.85倍,而仅占用35%的体积。在眶内段,微结构占用35%的体积,并将视神经蛛网膜下腔面积放大3.24倍。结论:我们首次提供了脑脊液与脑膜上皮细胞之间界面面积的估计。该面积对于估计脑膜上皮细胞对脑脊液稳态的潜在贡献很重要。

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
本研究旨在定量估计视神经蛛网膜下腔中脑脊液与脑膜上皮细胞之间的界面面积,并评估表征视神经蛛网膜下腔分隔的方法。
核心机制
文中未明确说明核心机制,仅提出小梁和隔膜被脑膜上皮细胞覆盖,可能参与脑脊液稳态。
主要证据
通过SRµCT成像和形态测量分析,在眼球段和眶内段分别发现微结构将脑膜上皮细胞表面积放大4.85倍和3.24倍,同时占据35%的体积。
研究意义
作者提出该界面面积对于估计脑膜上皮细胞对脑脊液稳态的潜在贡献很重要,并为视神经蛛网膜下腔的流动建模提供基础数据。

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。

1

样本采集与固定

获取适合高分辨率成像的人视神经样本。

从一位85岁男性尸检获取健康人视神经标本(约6 mm x 8 mm x 10 mm),使用四氧化锇进行固定。

2

SRµCT成像与数据采集

以亚微米分辨率获取视神经蛛网膜下腔的显微结构图像。

在瑞士光源TOMCAT光束线使用同步辐射显微计算机断层扫描(SRµCT)成像。先进行低分辨率概览扫描以确定最佳成像位置,然后以0.375 µm/pixel的分辨率进行同轴成像。共产生71个瓦片,每个瓦片2560×2560×2160像素,总数据量超过2 TB。

3

图像配准与拼接

将多个瓦片图像无缝拼接成一个整体高分辨率图像。

采用新型相位相关算法进行瓦片配准,并利用基于谱方法的自主开发拼接算法消除背景梯度造成的拼接不连续。拼接后图像约为17,000 × 19,000 × 3,000像素,数据量超过4 TB。

4

图像增强与分割

将视神经蛛网膜下腔的小梁结构与脑脊液分割出来。

使用3D连续曲线波变换(4个八度和11个方向)对图像进行数字增强,然后进行硬阈值分割,并执行形态学操作以获得最终的CSF和ON SAS图像段。

5

连通性分析与操作

完善分割结果,确保CSF和SAS前景的准确性。

通过形态学操作移除前景空腔,获得正确的ON和SAS段。CSF前景通过保留反演的SAS+ON前景的主连通分量获得,SAS前景通过形态学闭合与SAS+ON前景交集获得。

6

体积与表面积测量

定量计算CSF体积和ON SAS表面积。

使用水平集方法,基于CSF段前景的符号欧几里得距离场计算体积,通过从零水平集提取三角网格计算表面积。

7

形态计量分析

测量小梁厚度和分离度等形态参数。

采用模型无关的3D厚度算法,计算小梁厚度(定义为最大内接球直径)和小梁分离度(CSF段前景的小梁厚度),并加速计算100倍。

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

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
样本采集与固定
样本来源:健康人视神经标本,85岁男性,尸检获取;固定方法:四氧化锇固定
阅读提示:材料与方法-样本制备
成像参数
成像分辨率:0.375 µm/pixel(正文),摘要中为0.325 µm/pixel,需核实;感兴趣区域大小:约6 mm × 6 mm × 0.8 mm;瓦片重叠:20%
阅读提示:材料与方法-成像
图像处理
配准算法:相位相关算法;拼接算法:基于谱方法的自主开发算法;增强方法:3D连续曲线波变换(4个八度,11个方向)
阅读提示:材料与方法-图像配准与拼接、图像增强与分割
形态测量
厚度测量定义:小梁厚度为最大内接球直径;分离度测量:CSF段前景的小梁厚度
阅读提示:材料与方法-形态计量