Matteo Mancini, Adrià Casamitjana, Loic Peter, Eleanor Robinson, Shauna Crampsie, David L. Thomas, Janice L. Holton, Zane Jaunmuktane et Juan Eugenio Iglesias
Article de revue (2020)
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Abstract
Ex vivo imaging enables analysis of the human brain at a level of detail that is not possible in vivo with MRI. In particular, histology can be used to study brain tissue at the microscopic level, using a wide array of different stains that highlight different microanatomical features. Complementing MRI with histology has important applications in ex vivo atlas building and in modeling the link between microstructure and macroscopic MR signal. However, histology requires sectioning tissue, hence distorting its 3D structure, particularly in larger human samples. Here, we present an open-source computational pipeline to produce 3D consistent histology reconstructions of the human brain. The pipeline relies on a volumetric MRI scan that serves as undistorted reference, and on an intermediate imaging modality (blockface photography) that bridges the gap between MRI and histology. We present results on 3D histology reconstruction of whole human hemispheres from two donors.
Mots clés
Brain ; Image processing
Renseignements supplémentaires: | Supplementary information is available for this paper at https://doi.org/10.1038/s41598-020-69163-z. |
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Sujet(s): |
1900 Génie biomédical > 1900 Génie biomédical 1900 Génie biomédical > 1901 Technologie biomédicale 1900 Génie biomédical > 1903 Biomécanique 2500 Génie électrique et électronique > 2500 Génie électrique et électronique |
Département: | Institut de génie biomédical |
Centre de recherche: | NeuroPoly - Laboratoire de Recherche en Neuroimagerie |
Organismes subventionnaires: | European Research Council (ERC) - Starting Grant (project BUNGEE-TOOLS), UCL Leonard Wolfson Experimental Neurology Centre, Sir Henry Wellcome Postdoctoral Fellowship - Wellcome Trust, Multiple System Atrophy Trust - Multiple System Atrophy Coalition - Fund Sophia, National Institute for Health Research University College London Hospitals Biomedical Research Centre, Queen Square Brain Bank |
Numéro de subvention: | 677697, PR/ylr/18575 |
URL de PolyPublie: | https://publications.polymtl.ca/9288/ |
Titre de la revue: | Scientific Reports (vol. 10, no 1) |
Maison d'édition: | Springer Nature |
DOI: | 10.1038/s41598-020-69163-z |
URL officielle: | https://doi.org/10.1038/s41598-020-69163-z |
Date du dépôt: | 01 mars 2023 13:52 |
Dernière modification: | 27 sept. 2024 00:03 |
Citer en APA 7: | Mancini, M., Casamitjana, A., Peter, L., Robinson, E., Crampsie, S., Thomas, D. L., Holton, J. L., Jaunmuktane, Z., & Iglesias, J. E. (2020). A multimodal computational pipeline for 3D histology of the human brain. Scientific Reports, 10(1), 13839 (21 pages). https://doi.org/10.1038/s41598-020-69163-z |
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