Intracerebral hemorrhage (ICH) causes prominent deposition of extracellular matrix molecules, particularly the chondroitin sulphate proteoglycan (CSPG) member neurocan. In tissue culture, neurocan impedes the properties of oligodendrocytes. Whether therapeutic reduction of neurocan promotes oligodendrogenesis and functional recovery in ICH is unknown. Mice were retro-orbitally injected with adeno-associated virus (AAV-CRISPR/Cas9) to reduce neurocan deposition after ICH induction by collagenase. Other groups of ICH mice were treated with vehicle or a drug that reduces CSPG synthesis, 4-4-difluoro-N-acetylglucosamine (difluorosamine). Rota-rod and grip strength behavioral tests were conducted over 7 or 14 days. Brain tissues were investigated for expression of neurocan by immunofluorescence microscopy and western blot analysis. Brain cryosections were also stained for microglia/macrophage phenotype, oligodendrocyte lineage cells and neuroblasts by immunofluorescence microscopy. Tissue structural changes were assessed using brain magnetic resonance imaging (MRI). The adeno-associated virus (AAV)-reduction of neurocan increased oligodendrocyte numbers and functional recovery in ICH. The small molecule inhibitor of CSPG synthesis, difluorosamine, lowered neurocan levels in lesions and elevated numbers of oligodendrocyte precursor cells, mature oligodendrocytes, and SOX2+ nestin+ neuroblasts in the perihematomal area. Difluorosamine shifted the degeneration-associated functional state of microglia/macrophages in ICH towards a regulatory phenotype. MRI analyses showed better fiber tract integrity in the penumbra of difluorosamine mice. These beneficial difluorosamine results were achieved with delayed (2 or 3 days) treatment after ICH. Reducing neurocan deposition following ICH injury is a therapeutic approach to promote histological and behavioral recovery from the devastating stroke.

Motivation: High angular resolution diffusion imaging has great potential but is time-consuming so is limited in pediatric clinical studies. Goal(s): To assess the utility of novel deep learning techniques for predicting non-acquired brain diffusion MRI for equivalent HARDI analyses. Approach: A multilayer perceptron (MLP) and convolutional neural network (CNN) were trained to predict b=2000s/mm2 data from b=750s/mm2 data. The neurite orientation dispersion and density index (NODDI) outcomes were computed with quality evaluated with PSNR and SSIM. Results: Both deep learning methods achieved the goal but the CNN outperformed the MLP. Impact: By applying a competitive neural network method, high angular resolution diffusion imaging can be made possible for the pediatric population in a typical clinical setting based only on half of the data typically required.

Motivation: Clinical MRI datasets are not always comprehensive or consistent, limiting their use for secondary analysis. Goal(s): Investigating the suitability of a deep learning model named CycleGAN, with optional spectral normalization, for dealing with the missing sequence problems in clinical imaging as seen in multiple sclerosis (MS). Approach: Using standard brain MRI of 104 MS people, we implemented 2 CycleGAN models, one with and one without spectral normalization to compare. Results: CycleGAN performed competitively in image transformation between T1-weighted and T2-weighted images. Adding spectral normalization appears to improve performance, especially when the quality of training scans is inconsistent. Impact: CycleGAN-based model has the potential to generate non-acquired images not always needed in standard clinical imaging, as seen in brain MRI in MS, where the resulting images can help promote various secondary analysis studies including machine learning.