要約
脊髄損傷（SCI）は、永久的な麻痺や感覚運動機能の喪失を引き起こす壊滅的な発生率であり、脊髄内に病変が形成される可能性があります。
磁気共鳴画像法 (MRI) スキャンから得られるイメージング バイオマーカーは、SCI 患者の機能回復を予測し、最適な治療戦略の選択に役立ちます。
現在、ほとんどの研究ではこれらの MRI 由来のバイオマーカーを手動で定量化していますが、これは主観的で退屈な作業です。
この研究では、(i) \texttt{SCIsegV2} と呼ばれる髄内 SCI 病変の自動セグメンテーションのための汎用ツール、および (ii) セグメント化された病変から組織ブリッジの幅を自動的に計算する方法を提案します。
組織架橋は、損傷に隣接する損傷を免れた脊椎組織を表しており、SCI 患者の機能回復に関連しています。
このツールは、さまざまな SCI 段階 (急性、亜急性、慢性) および病因 (外傷性 SCI、虚血性 SCI、および変性性頚髄症) の患者で構成される 7 施設からの異種データセットでトレーニングおよび検証されました。
自動的に定量化された組織ブリッジは手動で計算された組織ブリッジと大きな差異はなく、提案された自動ツールを使用して関連する MRI バイオマーカーを導出できることが示唆されました。
\texttt{SCIsegV2} と自動組織ブリッジ計算はオープンソースであり、\texttt{sct\_deepseg -task seg\_sc\_lesion\_t2w\_sci} および \ を介して Spinal Cord Toolbox (v6.4 以降) で利用できます。
texttt{sct\_analyze\_lesion} の機能がそれぞれあります。
要約(オリジナル)
Spinal cord injury (SCI) is a devastating incidence leading to permanent paralysis and loss of sensory-motor functions potentially resulting in the formation of lesions within the spinal cord. Imaging biomarkers obtained from magnetic resonance imaging (MRI) scans can predict the functional recovery of individuals with SCI and help choose the optimal treatment strategy. Currently, most studies employ manual quantification of these MRI-derived biomarkers, which is a subjective and tedious task. In this work, we propose (i) a universal tool for the automatic segmentation of intramedullary SCI lesions, dubbed \texttt{SCIsegV2}, and (ii) a method to automatically compute the width of the tissue bridges from the segmented lesion. Tissue bridges represent the spared spinal tissue adjacent to the lesion, which is associated with functional recovery in SCI patients. The tool was trained and validated on a heterogeneous dataset from 7 sites comprising patients from different SCI phases (acute, sub-acute, and chronic) and etiologies (traumatic SCI, ischemic SCI, and degenerative cervical myelopathy). Tissue bridges quantified automatically did not significantly differ from those computed manually, suggesting that the proposed automatic tool can be used to derive relevant MRI biomarkers. \texttt{SCIsegV2} and the automatic tissue bridges computation are open-source and available in Spinal Cord Toolbox (v6.4 and above) via the \texttt{sct\_deepseg -task seg\_sc\_lesion\_t2w\_sci} and \texttt{sct\_analyze\_lesion} functions, respectively.
arxiv情報
| 著者 | Enamundram Naga Karthik,Jan Valošek,Lynn Farner,Dario Pfyffer,Simon Schading-Sassenhausen,Anna Lebret,Gergely David,Andrew C. Smith,Kenneth A. Weber II,Maryam Seif,RHSCIR Network Imaging Group,Patrick Freund,Julien Cohen-Adad |
| 発行日 | 2024-07-24 13:29:17+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
提供元, 利用サービス
arxiv.jp, Google