論文の概要: Gray Matter Segmentation in Ultra High Resolution 7 Tesla ex vivo T2w
MRI of Human Brain Hemispheres
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.07711v1
- Date: Thu, 14 Oct 2021 21:01:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-18 15:26:49.215513
- Title: Gray Matter Segmentation in Ultra High Resolution 7 Tesla ex vivo T2w
MRI of Human Brain Hemispheres
- Title（参考訳）: 超高分解能7テスラ外用T2w MRIにおけるヒト脳半球の灰白質分画
- Authors: Pulkit Khandelwal, Shokufeh Sadaghiani, Sadhana Ravikumar, Sydney Lim,
Sanaz Arezoumandan, Claire Peterson, Eunice Chung, Madigan Bedard, Noah Capp,
Ranjit Ittyerah, Elyse Migdal, Grace Choi, Emily Kopp, Bridget Loja, Eusha
Hasan, Jiacheng Li, Karthik Prabhakaran, Gabor Mizsei, Marianna Gabrielyan,
Theresa Schuck, John Robinson, Daniel Ohm, Edward Lee, John Q. Trojanowski,
Corey McMillan, Murray Grossman, David Irwin, M. Dylan Tisdall, Sandhitsu R.
Das, Laura E.M. Wisse, David A. Wolk, Paul A. Yushkevich
- Abstract要約: 我々は、32個のヒト脳標本からなる高解像度7個のTeslaデータセットを提示する。
9つのニューラルネットワークアーキテクチャの皮質マントルセグメンテーション性能をベンチマークした。
異なる試料の脳半球全体、および異なる磁場強度および撮像配列で得られた見えない画像に対して、優れた汎化能力を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.196429840458629
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Ex vivo MRI of the brain provides remarkable advantages over in vivo MRI for
visualizing and characterizing detailed neuroanatomy. However, automated
cortical segmentation methods in ex vivo MRI are not well developed, primarily
due to limited availability of labeled datasets, and heterogeneity in scanner
hardware and acquisition protocols. In this work, we present a high resolution
7 Tesla dataset of 32 ex vivo human brain specimens. We benchmark the cortical
mantle segmentation performance of nine neural network architectures, trained
and evaluated using manually-segmented 3D patches sampled from specific
cortical regions, and show excellent generalizing capabilities across whole
brain hemispheres in different specimens, and also on unseen images acquired at
different magnetic field strength and imaging sequences. Finally, we provide
cortical thickness measurements across key regions in 3D ex vivo human brain
images. Our code and processed datasets are publicly available at
https://github.com/Pulkit-Khandelwal/picsl-ex-vivo-segmentation.
- Abstract（参考訳）: 脳の生体外MRIは、詳細な神経解剖学を可視化し特徴付けるために、生体内MRIよりも優れた利点を提供する。
しかし, 生体外MRIにおける皮質自動分割法は, ラベル付きデータセットが限られており, スキャナハードウェアと取得プロトコルの不均一性のため, 十分に開発されていない。
そこで本研究では,32個のヒト脳内標本の高解像度7テスラデータセットを提案する。
我々は、9つのニューラルネットワークアーキテクチャの皮質マントルセグメンテーション性能をベンチマークし、特定の皮質領域から採取した手動3Dパッチを用いて訓練、評価し、異なる試料の脳半球全体、および異なる磁場強度および撮像シーケンスで取得した見えない画像に対して優れた一般化能力を示す。
最後に,3次元脳外画像における鍵領域の皮質厚測定を行った。
私たちのコードと処理されたデータセットはhttps://github.com/Pulkit-Khandelwal/picsl-ex-vivo-segmentationで公開されています。
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