論文の概要: H-SynEx: Using synthetic images and ultra-high resolution ex vivo MRI for hypothalamus subregion segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.17104v2
- Date: Mon, 1 Jul 2024 22:33:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-04 07:49:21.398112
- Title: H-SynEx: Using synthetic images and ultra-high resolution ex vivo MRI for hypothalamus subregion segmentation
- Title（参考訳）: H-SynEx:視床下部領域分割のための合成画像と超高分解能生体外MRI
- Authors: Livia Rodrigues, Martina Bocchetta, Oula Puonti, Douglas Greve, Ana Carolina Londe, Marcondes França, Simone Appenzeller, Juan Eugenio Iglesias, Leticia Rittner,
- Abstract要約: 視床下部領域の自動セグメンテーションのための機械学習手法であるH-SynExを紹介する。
H-SynExは、リトレーニングなしで異なるMRIシーケンスと解像度を一般化する。
5mm間隔のFLAIR画像において,アルツハイマー病患者に対してコントロールを識別することができた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0486773259892048
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The hypothalamus is a small structure located in the center of the brain and is involved in significant functions such as sleeping, temperature, and appetite control. Various neurological disorders are also associated with hypothalamic abnormalities. Automated image analysis of this structure from brain MRI is thus highly desirable to study the hypothalamus in vivo. However, most automated segmentation tools currently available focus exclusively on T1w images. In this study, we introduce H-SynEx, a machine learning method for automated segmentation of hypothalamic subregions that generalizes across different MRI sequences and resolutions without retraining. H-synEx was trained with synthetic images built from label maps derived from ultra-high resolution ex vivo MRI scans, which enables finer-grained manual segmentation when compared with 1mm isometric in vivo images. We validated our method using Dice Coefficient (DSC) and Average Hausdorff distance (AVD) across in vivo images from six different datasets with six different MRI sequences (T1, T2, proton density, quantitative T1, fractional anisotrophy, and FLAIR). Statistical analysis compared hypothalamic subregion volumes in controls, Alzheimer's disease (AD), and behavioral variant frontotemporal dementia (bvFTD) subjects using the Area Under the Receiving Operating Characteristic curve (AUROC) and Wilcoxon rank sum test. Our results show that H-SynEx successfully leverages information from ultra-high resolution scans to segment in vivo from different MRI sequences. Our automated segmentation was able to discriminate controls versus Alzheimer's Disease patients on FLAIR images with 5mm spacing. H-SynEx is openly available at https://github.com/liviamarodrigues/hsynex.
- Abstract（参考訳）: 視床下部は脳の中央に位置する小さな構造であり、睡眠、温度、食欲制御などの重要な機能に関与している。
様々な神経疾患も視床下部の異常と関連している。
脳MRIによるこの構造の自動画像解析は、生体内で視床下部を研究する上で非常に望ましい。
しかし、現在利用可能なほとんどの自動セグメンテーションツールは、T1wイメージのみに焦点を当てている。
本研究では,視床下部領域の自動セグメンテーションのための機械学習手法であるH-SynExを紹介する。
H-synExは、超高解像度の生体外MRIスキャンから得られたラベルマップから構築した合成画像を用いて訓練された。
Dice Coefficient (DSC) と Average Hausdorff distance (AVD) を用いて6種類のMRIデータセット(T1, T2, 陽子密度, 定量T1, 分画異方性萎縮症, FLAIR) の生体内画像を用いて, 評価を行った。
統計学的には, 視床下部野, アルツハイマー病 (AD) , 行動変化型前頭側頭型認知症 (bvFTD) の患者に対して, 受信操作曲線 (AUROC) とウィルコクソンランク和テスト (Wilcoxon rank sum test) を用いて検討した。
以上の結果から,H-SynExは超高分解能スキャンからインビボへの情報利用に成功している。
自動セグメンテーションでは,5mm間隔のFLAIR画像上で,アルツハイマー病患者に対してコントロールを識別することができた。
H-SynExはhttps://github.com/liviamarodrigues/hsynex.comで公開されている。
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