論文の概要: Automated deep learning segmentation of high-resolution 7 T postmortem MRI for quantitative analysis of structure-pathology correlations in neurodegenerative diseases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.12237v2
• Date: Tue, 17 Oct 2023 20:50:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-19 20:54:07.165203
• Title: Automated deep learning segmentation of high-resolution 7 T postmortem MRI for quantitative analysis of structure-pathology correlations in neurodegenerative diseases
• Title（参考訳）: 神経変性疾患における構造-病理相関の定量的解析のための高分解能7TMRIのディープラーニング分割
• Authors: Pulkit Khandelwal, Michael Tran Duong, Shokufeh Sadaghiani, Sydney Lim, Amanda Denning, Eunice Chung, Sadhana Ravikumar, Sanaz Arezoumandan, Claire Peterson, Madigan Bedard, Noah Capp, Ranjit Ittyerah, Elyse Migdal, Grace Choi, Emily Kopp, Bridget Loja, Eusha Hasan, Jiacheng Li, Alejandra Bahena, Karthik Prabhakaran, Gabor Mizsei, Marianna Gabrielyan, Theresa Schuck, Winifred Trotman, John Robinson, Daniel Ohm, Edward B. Lee, John Q. Trojanowski, Corey McMillan, Murray Grossman, David J. Irwin, John Detre, M. Dylan Tisdall, Sandhitsu R. Das, Laura E.M. Wisse, David A. Wolk, Paul A. Yushkevich
• Abstract要約: 7T全体MRIスキャナーにT2wシークエンスを用いて0.3 mm$3$等方性で画像化した,高分解能のヒト脳組織標本135点について報告する。 また、7Tで0.28mm3および0.16mm3等方性T2*w FLASH配列を取得。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.191270998887326
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Postmortem MRI allows brain anatomy to be examined at high resolution and to link pathology measures with morphometric measurements. However, automated segmentation methods for brain mapping in postmortem 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 of 135 postmortem human brain tissue specimens imaged at 0.3 mm$^{3}$ isotropic using a T2w sequence on a 7T whole-body MRI scanner. We developed a deep learning pipeline to segment the cortical mantle by benchmarking the performance of nine deep neural architectures, followed by post-hoc topological correction. We then segment four subcortical structures (caudate, putamen, globus pallidus, and thalamus), white matter hyperintensities, and the normal appearing white matter. We show generalizing capabilities across whole brain hemispheres in different specimens, and also on unseen images acquired at 0.28 mm^3 and 0.16 mm^3 isotropic T2*w FLASH sequence at 7T. We then compute localized cortical thickness and volumetric measurements across key regions, and link them with semi-quantitative neuropathological ratings. Our code, Jupyter notebooks, and the containerized executables are publicly available at: https://pulkit-khandelwal.github.io/exvivo-brain-upenn
• Abstract（参考訳）: 死後MRIでは、高分解能で脳解剖を検査し、病理計測と形態計測を関連付けることができる。 しかし, 後頭部MRIにおける脳波の自動分割法は, 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。 本研究では、7T全体MRIスキャナー上でT2w配列を用いて0.3 mm$^{3}$等方性で画像化された脳組織標本135点の高分解能を示す。 そこで我々は,9つの深部神経アーキテクチャのパフォーマンスをベンチマークし,その後にポストホックトポロジカルな補正を施して,皮質マントルを分割する深部学習パイプラインを開発した。 次に, 4つの皮質下構造(緑膿菌, 緑膿菌, 視床), 白色物質過大度, 正常に出現する白色物質を分類した。 また,0.28 mm^3 および 0.16 mm^3 の等方性 t2*w フラッシュ配列を 7t で取得した未検出画像について,脳半球全体の一般化能を示した。 次に,大脳皮質の局所的な厚みと体積測定を重要領域にわたって計算し,半定量的神経病理学的評価と結びつけた。 私たちのコード、jupyterノートブック、コンテナ化された実行ファイルは、https://pulkit-khandelwal.github.io/exvivo-brain-upenn.com/で公開されている。

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