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J-GLOBAL ID：202202269572219289   整理番号：22A0861256

白質超強度を抽出するための3つの自由に利用可能な方法の性能:FreeSurfer,UBO検出器およびBIANCA【JST・京大機械翻訳】

Performance of three freely available methods for extracting white matter hyperintensities: FreeSurfer, UBO Detector, and BIANCA

著者 (9件)： Hotz Isabel (Division of Neuropsychology, Department of Psychology, University of Zurich, Zurich, Switzerland) ,  Hotz Isabel (University Research Priority Program (URPP), Dynamics of Healthy Aging, University of Zurich, Zurich, Switzerland) ,  Deschwanden Pascal Frederic (Division of Neuropsychology, Department of Psychology, University of Zurich, Zurich, Switzerland) ,  Liem Franziskus (University Research Priority Program (URPP), Dynamics of Healthy Aging, University of Zurich, Zurich, Switzerland) ,  Merillat Susan (University Research Priority Program (URPP), Dynamics of Healthy Aging, University of Zurich, Zurich, Switzerland) ,  Malagurski Brigitta (University Research Priority Program (URPP), Dynamics of Healthy Aging, University of Zurich, Zurich, Switzerland) ,  Kollias Spyros (Department of Neuroradiology, University Hospital Zurich, Zurich, Switzerland) ,  Jaencke Lutz (Division of Neuropsychology, Department of Psychology, University of Zurich, Zurich, Switzerland) ,  Jaencke Lutz (University Research Priority Program (URPP), Dynamics of Healthy Aging, University of Zurich, Zurich, Switzerland)
資料名： Human Brain Mapping  (Human Brain Mapping)
巻： 43  号： 5  ページ： 1481-1500  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2600A  ISSN： 1065-9471  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 推定血管起源の白質超強度(WMH)は,健康な高齢成人のMRIでしばしば見出される。WMHは加齢と認知低下とも関連している。ここでは,認知的に健康な高齢成人(ベースラインN=231,年齢範囲64~87歳)のMRIデータから成る縦データセットを用いて,WMH抽出のための3つのアルゴリズム:FreeSurfer(T1w),UBO検出器(T1w+FLAIR),およびFSLの脳強度AbNormity分類アルゴリズム(BIANCA;T1w+FLAIR)を比較し,検証した。参照として,T1w,三次元(3D)FLAIR,および2次元(2D)FLAIR画像でWMHを手動でセグメント化し,異なる自動化アルゴリズムのセグメンテーション精度を評価した。さらに,Fazkasスコアと年齢とのアルゴリズムによって提供されるWMHボリュームの関係を評価した。FreeSurferはWMH容積を過小評価し,Dice類似係数(DSC=0.434)で最悪にスコア化したが,そのWMH容積はFazkasスコアと強く相関した(r_s=0.73)。BIANCAは,3D FLAIR画像で最も高いDSC(0.602)を達成した。しかし,Fazkasスコアとの関係は,特に2D FLAIR画像(r_s=0.41)において中程度であり,多くの異常値WMH容積が,人内軌跡(2D FLAIR:Δ≦30%)を探索するときに検出された。UBO検出器は,両モダリティでDSCでBIANCAに類似して,調整訓練データセットを必要とせずに2D FLAIR(0.531)で最良のDSCに達した。さらに,それはFazkasスコアと非常に高い関連(2D FLAIR:r_s=0.80)を達成した。要約すると,著者らの結果は,WMHセグメンテーションアルゴリズムとMRモダリティの選択を慎重に行うことの重要性を強調する。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  自動化 ,  セグメンテーション ,  血管 ,  画像 ,  二次元 ,  *白質 ,  医用画像 ,  異常値 ,  三次元 ,  加齢
準シソーラス用語： 認知障害 ,  モダリティ ,  分類アルゴリズム ,  FLAIR ,  FLAIR画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 自動セグメンテーション ,  健康老化 ,  MRI ,  検証 ,  白質超強度

分類 (1件)： 神経系の診断  (GN02000H)

タイトルに関連する用語 (2件)： 白質 ,  検出器