論文の概要: FastSurfer-HypVINN: Automated sub-segmentation of the hypothalamus and
adjacent structures on high-resolutional brain MRI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.12736v2
- Date: Tue, 7 Nov 2023 11:17:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-08 19:05:01.005739
- Title: FastSurfer-HypVINN: Automated sub-segmentation of the hypothalamus and
adjacent structures on high-resolutional brain MRI
- Title（参考訳）: FastSurfer-HypVINN:高分解能脳MRIにおける視床下部および隣接構造の自動化サブセグメンテーション
- Authors: Santiago Estrada, David K\"ugler, Emad Bahrami, Peng Xu, Dilshad
Mousa, Monique M.B. Breteler, N. Ahmad Aziz, Martin Reuter
- Abstract要約: 視床下部のサブセグメンテーションのためのHypVINNという,新しい,高速で,完全自動化されたディープラーニング手法を提案する。
我々は,視床下部の容積効果を再現するためのセグメンテーション精度,一般化可能性,セッション内テストの信頼性,感度に関して,我々のモデルを広範囲に検証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.869627124798774
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The hypothalamus plays a crucial role in the regulation of a broad range of
physiological, behavioural, and cognitive functions. However, despite its
importance, only a few small-scale neuroimaging studies have investigated its
substructures, likely due to the lack of fully automated segmentation tools to
address scalability and reproducibility issues of manual segmentation. While
the only previous attempt to automatically sub-segment the hypothalamus with a
neural network showed promise for 1.0 mm isotropic T1-weighted (T1w) MRI, there
is a need for an automated tool to sub-segment also high-resolutional (HiRes)
MR scans, as they are becoming widely available, and include structural detail
also from multi-modal MRI. We, therefore, introduce a novel, fast, and fully
automated deep learning method named HypVINN for sub-segmentation of the
hypothalamus and adjacent structures on 0.8 mm isotropic T1w and T2w brain MR
images that is robust to missing modalities. We extensively validate our model
with respect to segmentation accuracy, generalizability, in-session test-retest
reliability, and sensitivity to replicate hypothalamic volume effects (e.g.
sex-differences). The proposed method exhibits high segmentation performance
both for standalone T1w images as well as for T1w/T2w image pairs. Even with
the additional capability to accept flexible inputs, our model matches or
exceeds the performance of state-of-the-art methods with fixed inputs. We,
further, demonstrate the generalizability of our method in experiments with 1.0
mm MR scans from both the Rhineland Study and the UK Biobank. Finally, HypVINN
can perform the segmentation in less than a minute (GPU) and will be available
in the open source FastSurfer neuroimaging software suite, offering a
validated, efficient, and scalable solution for evaluating imaging-derived
phenotypes of the hypothalamus.
- Abstract（参考訳）: 視床下部は、幅広い生理的、行動的、認知的機能の調節において重要な役割を担っている。
しかし、その重要性にもかかわらず、手動セグメンテーションのスケーラビリティと再現性に対処する完全に自動化されたセグメンテーションツールが欠如しているために、そのサブストラクチャを調査する小規模の神経画像研究はごくわずかである。
視床下部をニューラルネットワークで自動的にサブセグメント化する試みは、1.0mm等方性T1強調MRI(T1w)を約束するものであったが、高分解能MRIスキャン(HiRes)の自動化ツールが必要である。
そこで本研究では,視床下部および隣接構造物を0.8mm等方性t1wおよびt2w脳mr画像にサブセグメンテーションするために,hypvinnという新しい,高速かつ完全自動化された深層学習法を提案する。
我々は,視床下部の容積効果(性差など)を再現するためのセグメンテーション精度,一般化可能性,セッション内テストの信頼性,感度に関して,我々のモデルを広範囲に検証した。
提案手法は,t1w画像およびt1w/t2w画像ペアに対して高いセグメンテーション性能を示す。
フレキシブルな入力を受け入れる能力が加わったとしても、我々のモデルは固定された入力を持つ最先端のメソッドのパフォーマンスと一致または上回っている。
さらに、Rhineland Study と UK Biobank の 1.0 mm MR スキャン実験において、本手法の一般化可能性を実証した。
最後にhypvinnは、セグメンテーションを1分以内(gpu)で実行でき、オープンソースのfastsurfer neuroimaging software suiteで利用可能になり、視床下部のイメージング由来の表現型を評価するための、検証済み、効率的、スケーラブルなソリューションを提供する。
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