CortexMorph: fast cortical thickness estimation via diffeomorphic registration using VoxelMorph

要約

皮質帯の厚さはさまざまな神経学的および精神医学的状態に関連しており、多くの場合、MRI 研究における Freesurfer などの表面ベースの方法を通じて推定されます。
DiReCT 法は、軟膜表面に向かう灰白質界面の微分同相変形を使用して皮質の厚さを計算し、表面ベースの方法に代わるものを提供します。
合成皮質厚さファントムを使用した最近の研究では、DiReCT と深層学習ベースのセグメンテーションの組み合わせが、Freesurfer よりもサブボクセル皮質の薄化に対してより敏感であることが実証されました。
T1 強調画像の解剖学的セグメンテーションには数秒かかるようになりましたが、DiReCT の既存の実装は反復的な画像位置合わせ方法に依存しており、ボリュームごとに最大 1 時間かかる場合があります。
一方、VoxelMorph のような学習ベースの変形可能な画像レジストレーション手法は、レジストレーション精度を向上させながら、従来の手法よりも高速であることが示されています。
この論文は、DiReCT に必要な変形場を直接回帰するために教師なし深層学習を採用する新しい方法である CortexMorph を提案します。
CortexMorph を深層学習ベースのセグメンテーション モデルと組み合わせることで、皮質萎縮を検出する能力を維持しながら、T1 強調画像から領域ごとの厚さを数秒で推定することが可能になります。
我々は、OASIS-3 データセットと Rusak らの合成皮質厚ファントムでこの主張を検証します。

要約(オリジナル)

The thickness of the cortical band is linked to various neurological and psychiatric conditions, and is often estimated through surface-based methods such as Freesurfer in MRI studies. The DiReCT method, which calculates cortical thickness using a diffeomorphic deformation of the gray-white matter interface towards the pial surface, offers an alternative to surface-based methods. Recent studies using a synthetic cortical thickness phantom have demonstrated that the combination of DiReCT and deep-learning-based segmentation is more sensitive to subvoxel cortical thinning than Freesurfer. While anatomical segmentation of a T1-weighted image now takes seconds, existing implementations of DiReCT rely on iterative image registration methods which can take up to an hour per volume. On the other hand, learning-based deformable image registration methods like VoxelMorph have been shown to be faster than classical methods while improving registration accuracy. This paper proposes CortexMorph, a new method that employs unsupervised deep learning to directly regress the deformation field needed for DiReCT. By combining CortexMorph with a deep-learning-based segmentation model, it is possible to estimate region-wise thickness in seconds from a T1-weighted image, while maintaining the ability to detect cortical atrophy. We validate this claim on the OASIS-3 dataset and the synthetic cortical thickness phantom of Rusak et al.

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