基于 T1 加权 MRI 的稳健丘脑核团分割
图像与视频处理
2023-04-17 v1
摘要
丘脑核团的准确分割对于理解其在健康认知和病理中的作用至关重要，但由于图像对比度差，在标准 T1 加权 (T1w) 磁共振成像 (MRI) 上难以实现。白质置零 (WMn) MRI 序列改善了丘脑内对比度，但不属于临床方案或现有数据库。在此，我们引入基于直方图的多项式合成 (HIPS)，这是一种快速的预处理步骤，使用多项式近似从标准 T1w MRI 合成类 WMn 图像对比度。HIPS 被整合到我们为 WMn MRI 开发并优化的丘脑优化多图谱分割 (THOMAS) 流程中。将 HIPS-THOMAS 与基于卷积神经网络 (CNN) 的分割方法以及为 T1w 图像修改的 THOMAS (T1w-THOMAS) 进行比较。三种方法的稳健性和准确性在不同图像对比度、扫描仪制造商和场强下进行了测试。HIPS 合成图像改善了丘脑内对比度和丘脑边界，并且与 CNN 方法和 T1w-THOMAS 相比，其分割产生了显著更好的平均 Dice 系数、更低的体量误差百分比和更低的标准差。最后，使用 THOMAS，HIPS 合成图像在识别酒精使用障碍受试者相对于健康对照的丘脑核团萎缩方面与 WMn 图像同样有效，其 ROC 曲线下面积高于 T1w-THOMAS (0.79 对 0.73)。
引用
@article{arxiv.2304.07167,
title = {Robust thalamic nuclei segmentation from T1-weighted MRI},
author = {Julie P. Vidal and Lola Danet and Patrice Péran and Jérémie Pariente and Meritxell Bach Cuadra and Natalie M. Zahr and Emmanuel J. Barbeau and Manojkumar Saranathan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.07167},
year = {2023}
}
备注
5 Figures, 3 Tables, 1 Supplemental Figure, Submitted to Scientific Reports Apr 12 2023