抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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テムプレートベースのセグメンテーション技術は,胎児MR画像における深部脳構造を標的とするために使用されてきた。本研究では,妊娠第3期の間に得られたT2強調画像における皮質下構造セグメンテーションの最適戦略を決定するために,2つの登録アルゴリズムを比較した。妊娠期間35~39週の単胎妊娠(n=9)の成人女性を募集した。胎児MRIを1.5Tおよび3Tスキャナで実施した。自動胎児脳セグメンテーションと体積再構成アルゴリズムを,NiftyMICソフトウェアを用いてすべての被験者で実施した。皮質および皮質下構造(妊娠36週)のアトラスを,ANTs(自動正規化ツール)およびFLIRT(FMRIBs線形画像登録ツール)を用いて,自然空間に登録した。小脳と視床を手動でセグメント化した。Dice係数を計算し,自動手法の信頼性を検証し,ANTs(非線形)とFLIRT(アフィン)登録アルゴリズム間の性能を,金標準マニュアルセグメンテーションと比較した。Wilcoxon検定を用いて,自動ラベルに対するDice-κ値を比較した。手動セグメント化マスクに対する小脳と視床マスクを比較すると,ANTsとFLIRTの中央値Dice-κ係数は0.76(四分位範囲[IQR]=0.56~0.83)と0.65(IQR=0.5~0.73)であった。Wilcoxon試験(Z=4.9,P<0.01)は,ANTs登録法が胎児小脳と視床に対してFLIRTより良好に機能することを示した。非線形レジストレーション法はアフィン変換に比べて改善された結果を与えることを見出した。非線形レジストレーション法は,第三トリメスター胎児で取得したMR画像における皮質下セグメンテーションにとって好ましい可能性がある。【JST・京大機械翻訳】