An Open-Source Tool for Longitudinal Whole-Brain and White Matter Lesion Segmentation

要約

この論文では、縦方向の MRI スキャンの全脳セグメンテーションのための縦方向の方法について説明し、検証します。
これは、マルチ コントラスト データを処理し、白質病変を含む画像を確実に分析できる既存の全脳セグメンテーション法に基づいています。
このメソッドは、セグメンテーション結果間の時間的一貫性を促進するサブジェクト固有の潜在変数で拡張され、数十の神経解剖学的構造と白質病変の微妙な形態学的変化をより適切に追跡できます。
提案された方法を、アルツハイマー病と多発性硬化症を患っている対照被験者と患者の複数のデータセットで検証し、その結果を元の断面定式化と 2 つのベンチマーク縦断方法で得られた結果と比較します。
結果は、この方法がより高いテスト再テストの信頼性を達成する一方で、患者グループ間の縦断的な疾患効果の違いに対してより敏感であることを示しています。
実装は、オープンソースのニューロ イメージング パッケージ FreeSurfer の一部として公開されています。

要約(オリジナル)

In this paper we describe and validate a longitudinal method for whole-brain segmentation of longitudinal MRI scans. It builds upon an existing whole-brain segmentation method that can handle multi-contrast data and robustly analyze images with white matter lesions. This method is here extended with subject-specific latent variables that encourage temporal consistency between its segmentation results, enabling it to better track subtle morphological changes in dozens of neuroanatomical structures and white matter lesions. We validate the proposed method on multiple datasets of control subjects and patients suffering from Alzheimer’s disease and multiple sclerosis, and compare its results against those obtained with its original cross-sectional formulation and two benchmark longitudinal methods. The results indicate that the method attains a higher test-retest reliability, while being more sensitive to longitudinal disease effect differences between patient groups. An implementation is publicly available as part of the open-source neuroimaging package FreeSurfer.

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