バイオマーカー

科学分野:

• 神経画像、医用画像解析、計算神経科学

背景:

• 手動による脳Segmentationはゴールドスタンダードですが、時間がかかり、術者間信頼性が低いという問題があります。自動Segmentationパイプラインは、より迅速で信頼性の高い代替手段を提供しますが、パフォーマンスは様々です。QyScore®は、灰白質および白質のSegmentationのために設計された医用画像プラットフォームです。

研究 の 目的:

• QyScore®のパフォーマンスを、最先端のSegmentationパイプラインであるFreeSurfer、FSL、およびANTsと比較すること。複数の脳領域にわたるSegmentation精度を評価すること。

主な方法:

• Segmentationのために54件のT1強調MRI画像を使用しました。Segmentationは、QyScore® v1.13、FreeSurfer v7.4.1、FSL v6.0.6.2、およびANTs v2.5（デフォルトパラメータを使用）を用いて実行されました。3名の専門神経放射線科医によるコンセンサス手動Segmentationを真値としました。Segmentation精度を比較するためにDice Similarity Coefficients（DSC）を使用しました。

主要な成果:

• QyScore®は、全脳灰白質、白質、脳幹、扁桃体、被殻、および側脳室において最も高いSegmentation精度を達成しました。FSLは海馬Segmentationで最も良好な結果を示し、QyScore®がそれに僅差で続きました。QyScore®とANTsは堅牢な前処理を示し、エラーはありませんでしたが、FreeSurferとFSLは被験者のかなりの割合でパラメータ最適化が必要でした。

結論:

• QyScore®は、ほとんどの脳領域で優れたSegmentation精度を示し、他の主要なパイプラインを上回りました。QyScore®とANTsは堅牢であり、エラーなしで多様な医用画像を処理します。QyScore®の精度と堅牢性は、ヘルスケアおよび臨床試験における臨床診断とモニタリングに価値があることを示しています。