論文の概要: Segmenting Thalamic Nuclei: T1 Maps Provide a Reliable and Efficient Solution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.12508v1
• Date: Sun, 17 Aug 2025 21:59:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-19 14:49:10.808537
• Title: Segmenting Thalamic Nuclei: T1 Maps Provide a Reliable and Efficient Solution
• Title（参考訳）: Segmenting Thalamic Nuclei: T1 Mapsは信頼性と効率的なソリューションを提供する
• Authors: Anqi Feng, Zhangxing Bian, Samuel W. Remedios, Savannah P. Hays, Blake E. Dewey, Jiachen Zhuo, Dan Benjamini, Jerry L. Prince,
• Abstract要約: MPRAGEとFGATIR配列、定量PDとT1マップ、異なる反転時間(multi-TI)でのT1強調画像など、複数のMRIコントラストを系統的に評価する。 その結果, PDマップは付加価値を示さないが, T1マップだけでは高い定量的性能と質的な結果が得られることがわかった。 これらの結果は,視床構造が臨床的,研究的な関心を持つ場合に,画像プロトコルを最適化するための貴重なガイダンスを提供するため,評価された選択肢の中で信頼性と効率的な入力としてT1マップの価値を裏付けるものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.896795887959486
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate thalamic nuclei segmentation is crucial for understanding neurological diseases, brain functions, and guiding clinical interventions. However, the optimal inputs for segmentation remain unclear. This study systematically evaluates multiple MRI contrasts, including MPRAGE and FGATIR sequences, quantitative PD and T1 maps, and multiple T1-weighted images at different inversion times (multi-TI), to determine the most effective inputs. For multi-TI images, we employ a gradient-based saliency analysis with Monte Carlo dropout and propose an Overall Importance Score to select the images contributing most to segmentation. A 3D U-Net is trained on each of these configurations. Results show that T1 maps alone achieve strong quantitative performance and superior qualitative outcomes, while PD maps offer no added value. These findings underscore the value of T1 maps as a reliable and efficient input among the evaluated options, providing valuable guidance for optimizing imaging protocols when thalamic structures are of clinical or research interest.
• Abstract（参考訳）: 正確な視床核セグメンテーションは、神経疾患、脳機能を理解し、臨床介入を導くために重要である。 しかし、セグメンテーションの最適入力はいまだに不明である。 本研究は,MPRAGEおよびFGATIR配列,定量PDおよびT1マップ,異なる反転時間(multi-TI)のT1強調画像を含む複数のMRIコントラストを系統的に評価し,最も有効な入力を判定する。 マルチTI画像に対して,モンテカルロのドロップアウトを用いた勾配解析を用い,セグメンテーションに最も寄与する画像を選択するための総合重要度スコアを提案する。 それぞれの構成で3D U-Netをトレーニングする。 その結果, PDマップは付加価値を示さないが, T1マップだけでは高い定量的性能と質的な結果が得られることがわかった。 これらの結果は,視床構造が臨床的,研究的な関心を持つ場合に,画像プロトコルを最適化するための貴重なガイダンスを提供するため,評価された選択肢の中で信頼性と効率的な入力としてT1マップの価値を裏付けるものである。

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