$DPF^*$: improved Depth Potential Function for scale-invariant sulcal depth estimation

要約

人間の脳の形状は複雑で非常に多様であり、脳の大きさ、皮質の折り畳み、年齢の間の相互作用が文献で十分に文書化されています。
しかし、全体的な脳のサイズが解剖学的 MRI から得られる皮質表面の幾何学的特徴にどのような影響を与えるかを調査した研究はほとんどありません。
この研究では、基礎研究と臨床応用の両方で大きな注目を集めている画像表現型である溝の深さに焦点を当てます。
私たちは、次のことによってこの分野に重要な貢献をしています。1) 脳の大きさが溝の深さの測定にどのような影響を与えるかについての最初の定量的分析を提供します。
2) 問題の独自の形式化に基づいて、溝の深さを推定するためのスケール不変の新しい方法を導入します。
3) 検証フレームワークを提示し、コードとベンチマーク データをコミュニティと共有します。
4) 受胎後 26 週間から成人までの発育期間にわたる 1,987 人の被験者の大規模サンプルを使用して、新しい溝の深さの測定の生物学的関連性を実証します。

要約(オリジナル)

The shape of human brain is complex and highly variable, with interactions between brain size, cortical folding, and age well-documented in the literature. However, few studies have explored how global brain size influences geometric features of the cortical surface derived from anatomical MRI. In this work, we focus on sulcal depth, an imaging phenotype that has gained significant attention in both basic research and clinical applications. We make key contributions to the field by: 1) providing the first quantitative analysis of how brain size affects sulcal depth measurements; 2) introducing a novel, scale-invariant method for sulcal depth estimation based on an original formalization of the problem; 3) presenting a validation framework and sharing our code and benchmark data with the community; and 4) demonstrating the biological relevance of our new sulcal depth measure using a large sample of 1,987 subjects spanning the developmental period from 26 weeks post-conception to adulthood.

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