Experimental digital atlas of blood supply zones of the internal carotid artery

Cover Page

Cite item

Abstract

Background: The compilation of a neuroanatomic atlas based on a large sample is essentially a fundamental research work, but compiling a digital atlas during the epoch of wide usage of radiodiagnostics methods in the clinical and experimental practice along with using the artificial intelligence systems brings a significant applied relevance to the research. Rats are the main species of laboratory animals, in which the studies of modeling the ischemic stroke, of testing the cerebroprotective drugs and of developing new strategies of regenerative therapy of stroke consequences are carried out. At the present moment, there is no available and comprehensive digital atlas of the arterial blood supply of the rat brain, while single research works are based on small groups of animals and their histological description. Within this context, it is deemed very interesting and important to take the first step in addressing this issue. AIM: to compile an atlas of blood supply zones within the intracranial branches of the internal carotid artery in the settings of experimentally induced occlusion of the medial cerebral artery. METHODS: The archived data were used from the magnetic resonance imaging scans in rats with modeling the transient occlusion of the medial cerebral artery with a monofilament (n=243). The system of automatic brain segmentation based on artificial intelligence was used for objective mapping of the cerebral infarction area, the obtained data were added to a single coordinate space, unified and analyzed for highlighting the arterial blood supply zones. RESULTS: A digital atlas of the arterial circulation was compiled based on the intravitam data of high-resolution magnetic resonance imaging with an isotropic voxel. CONCLUSION: The compiled atlas may be used for increasing the quality of modeling the cerebral infarction by means of transient occlusion of the medial cerebral artery with a monofilament and it allows for using the additional objective parameters in the evaluation of the treatment effects in cases of experimentally induced ischemic stroke. The methodology developed by us is applicable for high-performance retrospective analysis of the neurovisualization data from the ischemic stroke patients, obtained within a framework of the implementation of the Vascular Medicine Program in the Russian Federation.

About the authors

Ilya L. Gubskiy

Federal Center of Brain Research and Neurotechnologies; The Russian National Research Medical University named after N.I. Pirogov

Author for correspondence.
Email: gubskiy.ilya@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-1726-6801
SPIN-code: 9181-3091

MD, PhD

Russian Federation, 1 Ostrovityanova st, build 10, Moscow, 117513; Moscow

Daria D. Namestnikova

Federal Center of Brain Research and Neurotechnologies; The Russian National Research Medical University named after N.I. Pirogov

Email: dadnam89@gmai.com
ORCID iD: 0000-0001-6635-511X
SPIN-code: 1576-1860

MD, PhD

Russian Federation, 1 Ostrovityanova st, build 10, Moscow, 117513; Moscow

Elvira A. Cherkashova

Federal Center of Brain Research and Neurotechnologies; The Russian National Research Medical University named after N.I. Pirogov

Email: tchere@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-9549-9104
SPIN-code: 3735-3277

MD, PhD

Russian Federation, 1 Ostrovityanova st, build 10, Moscow, 117513; Moscow

Ivan S. Gumin

Federal Center of Brain Research and Neurotechnologies

Email: ivangumin@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-2360-3261
SPIN-code: 3454-2665
Scopus Author ID: 57223430019

MD

Russian Federation, 1 Ostrovityanova st, build 10, Moscow, 117513

Leonid V. Gubsky

Federal Center of Brain Research and Neurotechnologies; The Russian National Research Medical University named after N.I. Pirogov

Email: gubskii@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-7423-1229

MD, PhD, Professor

Russian Federation, Moscow; Moscow

Vladimir P. Baklaushev

Federal Center of Brain Research and Neurotechnologies; The Russian National Research Medical University named after N.I. Pirogov

Email: baklaushev.vp@fnkc-fmba.ru
ORCID iD: 0000-0003-1039-4245
SPIN-code: 3968-2971

MD, PhD, Assistant Professor

Russian Federation, Moscow; Moscow

Vladimir P. Chekhonin

The Russian National Research Medical University named after N.I. Pirogov; V. Serbsky National Medical Research Centre of Psychiatry and Narcology

Email: chekhoninnew@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-4386-7897
SPIN-code: 8292-2807

MD, PhD, Professor, member of the Russian Academy of Sciences

Russian Federation, Moscow; Moscow

Konstantin N. Yarygin

Institute of Biomedical Chemistry; Russian Medical Academy of Continuous Professional Education

Email: kyarygin@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-2261-851X
SPIN-code: 7567-1230

PhD, Professor

Russian Federation, Moscow; Moscow

References

  1. Srivastava N, Verma S, Singh A, et al. Advances in artificial intelligence-based technologies for increasing the quality of medical products. Daru. 2024;33(1):1. doi: 10.1007/s40199-024-00548-5 EDN: ZRACJW
  2. Fajardo-Ortiz D, Thijs B, Glanzel W, Sipido KR. Evolution of funding for collaborative health research towards higher-level patient-oriented research. A comparison of the European Union Framework Programmes to the program funding by the United States National Institutes of Health. 2023. 37 р. doi: 10.48550/arXiv.2308.07162
  3. Smith JR, Bolton ER, Dwinell MR. The rat: A model used in biomedical research. Methods Mol Biol. 2019;2018:1–41. doi: 10.1007/978-1-4939-9581-3_1 EDN: ZYKRSG
  4. Li Y, Tan L, Yang C, et al. Distinctions between the Koizumi and Zea Longa methods for middle cerebral artery occlusion (MCAO) model: A systematic review and meta-analysis of rodent data. Sci Rep. 2023;13(1):10247. doi: 10.1038/s41598-023-37187-w EDN: LRWMGN
  5. Li Y, Zhang J. Animal models of stroke. Animal Model Exp Med. 2021;4(3):204–219. doi: 10.1002/AME2.12179
  6. Gerriets T, Stolz E, Walberer M, et al. Complications and pitfalls in rat stroke models for middle cerebral artery occlusion: A comparison between the suture and the macrosphere model using magnetic resonance angiography. Stroke. 2004;35(10):2372–2377. doi: 10.1161/01.STR.0000142134.37512.a7
  7. He Z, Yang SH, Naritomi H, et al. Definition of the anterior choroidal artery territory in rats using intraluminal occluding technique. J Neurol Sci. 2000;182(1):16–28. doi: 10.1016/S0022-510X(00)00434-2
  8. Guan Y, Wang Y, Yuan F, et al. Effect of suture properties on stability of middle cerebral artery occlusion evaluated by synchrotron radiation angiography. Stroke. 2012;43(3):888–891. doi: 10.1161/STROKEAHA.111.636456
  9. Liang D, Wiart M, Chauveau F, et al. Pipeline for automatic segmentation of multiparametric MRI data in a rat model of ischemic stroke. Clin Biomed Imaging. 2024. P. 26. doi: 10.1117/12.3006149
  10. Kuo DP, Kuo PC, Chen YC, et al. Machine learning-based segmentation of ischemic penumbra by using diffusion tensor metrics in a rat model. J Biomed Sci. 2020;27(1):80. doi: 10.1186/s12929-020-00672-9 EDN: ENCAEI
  11. Fan Y, Song Z, Zhang M. Emerging frontiers of artificial intelligence and machine learning in ischemic stroke: A comprehensive investigation of state-of-the-art methodologies, clinical applications, and unraveling challenges. EPMA J. 2023;14(4):645–661. doi: 10.1007/s13167-023-00343-3 EDN: YGLIYW
  12. Denic A, Macura SI, Mishra P, et al. MRI in rodent models of brain disorders. Neurotherapeutics. 2011;8(1):3–18. doi: 10.1007/s13311-010-0002-4 EDN: LEUNDA
  13. Gubskiy IL, Namestnikova DD, Cherkashova EA, et al. MRI guiding of the middle cerebral artery occlusion in rats aimed to improve stroke modeling. Transl Stroke Res. 2018;9(4):417–425. doi: 10.1007/s12975-017-0590-y EDN: BYVFPP
  14. Hatamizadeh A, Nath V, Tang Y, et al. Swin UNETR: Swin transformers for semantic segmentation of brain tumors in MRI images. In: Conference paper, 22 July 2022. P. 272–284. doi: 10.1007/978-3-031-08999-2_22
  15. Van Rossum G, Drake FL. Python 3 reference manual (Python Documentation Manual Part 2). CreateSpace Independent Publishing Platform, Brand: CreateSpace Independent Publishing Platform; 2009. 242 p.
  16. Yaniv Z, Lowekamp BC, Johnson HJ, Beare R. SimpleITK image-analysis notebooks: A collaborative environment for education and reproducible research. J Digit Imaging. 2018;31(3):290–303. doi: 10.1007/s10278-017-0037-8 EDN: YBZILM
  17. Kapur T, Pieper S, Fedorov A, et al. Increasing the impact of medical image computing using community-based open-access hackathons: The NA-MIC and 3D Slicer experience. Med Image Anal. 2016;33:176–180. doi: 10.1016/j.media.2016.06.035
  18. Li F, Omae T, Fisher M, et al. Spontaneous hyperthermia and its mechanism in the intraluminal suture middle cerebral artery occlusion model of rats editorial comment. Stroke. 1999;30(11):2464–2471. doi: 10.1161/01.STR.30.11.2464
  19. Dorr A, Sled JG, Kabani N. Three-dimensional cerebral vasculature of the CBA mouse brain: A magnetic resonance imaging and micro computed tomography study. NeuroImage. 2007;35(4):1409–1423. doi: 10.1016/j.neuroimage.2006.12.040
  20. El Amki M, Clavier T, Perzo N, et al. Hypothalamic, thalamic and hippocampal lesions in the mouse MCAO model: Potential involvement of deep cerebral arteries? J Neurosci Methods. 2015;254:80–85. doi: 10.1016/j.jneumeth.2015.07.008
  21. Sokolowski JD, Soldozy S, Sharifi KA, et al. Preclinical models of middle cerebral artery occlusion: New imaging approaches to a classic technique. Front Neurol. 2023;14:1170675. doi: 10.3389/fneur.2023.1170675 EDN: MNAKLW
  22. Sutherland BA, Neuhaus AA, Couch Y, et al. The transient intraluminal filament middle cerebral artery occlusion model as a model of endovascular thrombectomy in stroke. J Cereb Blood Flow Metab. 2016;36(2):363–369. doi: 10.1177/0271678X15606722
  23. Themistoklis KM, Papasilekas TI, Melanis KS, et al. transient intraluminal filament middle cerebral artery occlusion stroke model in rats: A step-by-step guide and technical considerations. World Neurosurg. 2022;168:43–50. doi: 10.1016/j.wneu.2022.09.043

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. An example of cerebral infarction segmentation using artificial intelligence: a — T2-weighted images in the axial, frontal and sagittal planes (from left to right), in which a hyperintense lesion of cerebral infarction is visualized in the right hemisphere; b — automatic segmentation of the lesion of cerebral infarction (marked in red).

Download (1MB)
3. Fig. 2. Frequency of location of the cerebral infarction focus in experimental animals with a model of temporary occlusion of the right middle cerebral artery (obtained by summing up all cerebral infarction foci in one coordinate space): a — template of the intact brain, to which the data were recorded (given for reference); b — frequency of location of the cerebral infarction focus: the warmer the color, the more often this part of the brain was affected (a color scale is given indicating the correspondence of the color and the number of averaged values).

Download (1MB)
4. Fig. 3. The pattern of origination of the intracranial branches of the internal carotid artery and the compiled atlas of their blood supply zones: а — the chart showing the origination of the intracranial branches of the internal carotid artery (compiled based on the data obtained by Z. He et al. [7]); b — sequential slices in the axial plane with the location of blood supply zones in them (green color marks the zone of the cortical branches of the medial cerebral artery, yellow — the zone of the medial cerebral artery, supplying the subcortical area, red — the zone of anterior choroid artery, blue — the zone of hypothalamic arteries); c — three-dimensional reconstruction of the atlas of blood supply zones for the intracranial branches of the internal carotid artery (color marking identical to point “b”). ICA — internal carotid artery; PCA — posterior cerebral artery; MCA — median cerebral artery; AChA — anterior choroid artery; HTA — hypothalamic arteries.

Download (1MB)

Copyright (c) 2025 Eco-Vector

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».