論文の概要: From Low Field to High Value: Robust Cortical Mapping from Low-Field MRI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.12228v1
• Date: Sun, 18 May 2025 04:24:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 14:57:11.105951
• Title: From Low Field to High Value: Robust Cortical Mapping from Low-Field MRI
• Title（参考訳）: 低磁場から高値へ:低磁場MRIからのロバスト皮質マッピング
• Abstract要約: 携帯型LF-MRIの3次元再構成と解析のための機械学習手法を提案する。 我々は、合成LF-MRIで訓練された3次元U-Netを用いて、皮質表面の符号付き距離関数を予測する。 本手法は,携帯型LF-MRIにおける皮質表面分析の実現に向けたステップである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.341362699606649
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Three-dimensional reconstruction of cortical surfaces from MRI for morphometric analysis is fundamental for understanding brain structure. While high-field MRI (HF-MRI) is standard in research and clinical settings, its limited availability hinders widespread use. Low-field MRI (LF-MRI), particularly portable systems, offers a cost-effective and accessible alternative. However, existing cortical surface analysis tools are optimized for high-resolution HF-MRI and struggle with the lower signal-to-noise ratio and resolution of LF-MRI. In this work, we present a machine learning method for 3D reconstruction and analysis of portable LF-MRI across a range of contrasts and resolutions. Our method works "out of the box" without retraining. It uses a 3D U-Net trained on synthetic LF-MRI to predict signed distance functions of cortical surfaces, followed by geometric processing to ensure topological accuracy. We evaluate our method using paired HF/LF-MRI scans of the same subjects, showing that LF-MRI surface reconstruction accuracy depends on acquisition parameters, including contrast type (T1 vs T2), orientation (axial vs isotropic), and resolution. A 3mm isotropic T2-weighted scan acquired in under 4 minutes, yields strong agreement with HF-derived surfaces: surface area correlates at r=0.96, cortical parcellations reach Dice=0.98, and gray matter volume achieves r=0.93. Cortical thickness remains more challenging with correlations up to r=0.70, reflecting the difficulty of sub-mm precision with 3mm voxels. We further validate our method on challenging postmortem LF-MRI, demonstrating its robustness. Our method represents a step toward enabling cortical surface analysis on portable LF-MRI. Code is available at https://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/ReconAny
• Abstract（参考訳）: 形態計測解析のためのMRIによる皮質表面の3次元再構成は、脳構造を理解するための基礎となる。 高磁場MRI(HF-MRI)は研究や臨床において標準であるが、可用性の限界は広く使われることを妨げている。 低磁場MRI(LF-MRI)は、特にポータブルなシステムであり、コスト効率が高くアクセスしやすい代替手段を提供する。 しかし,既存の皮質表面分析ツールは高分解能HF-MRIに最適化されており,低信号対雑音比とLF-MRIの分解能に苦慮している。 本研究では,可搬型LF-MRIの3次元再構成と解析のための機械学習手法を提案する。 我々の方法は再訓練せずに「アウト・オブ・ザ・ボックス」で機能する。 合成LF-MRIで訓練された3次元U-Netを使用して、皮質表面の符号付き距離関数を予測し、幾何学的処理により位相的精度を確保する。 その結果, LF-MRI表面再構成の精度は, コントラストタイプ(T1対T2), 方向(軸方向対等方性), 解像度など, 取得パラメータに依存することがわかった。 3mm等方性T2重み付きスキャンは4分以内で取得され、表面積はr=0.96で相関し、皮質のパーセルはDice=0.98に到達し、灰色物質体積はr=0.93に達する。 皮質の厚さは、r=0.70までの相関でより困難であり、3mmのボクセルとのサブミリ精度の難しさを反映している。 さらに,その頑健さを実証し,術後のLF-MRIに挑戦する方法について検討した。 本手法は,携帯型LF-MRIにおける皮質表面分析の実現に向けたステップである。 コードはhttps://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/ReconAnyで入手できる。

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