评估对抗算法对MRI分析中大脑体积测量准确度的影响
Dong-Woo Ryu1, ChungHwee Lee1, Hyuk-Je Lee1
1Department of Neurology, College of Medicine, The Catholic University of Korea, Seoul, Korea.
Dementia and neurocognitive disorders
|August 8, 2024
概括
三种脑图像破坏方法可靠地匿名数据,而不会影响脑体积分析,确保数据隐私和研究完整性.
科学领域:
- 神经成像是一种神经成像.
- 医疗图像分析 医学图像分析
- 数据隐私在研究中的数据隐私
背景情况:
- 变形过程对于匿名化脑图像至关重要,以保护患者的隐私.
- 人们担心,破坏后续脑成像分析的准确性可能会受到影响.
研究的目的:
- 为了评估三个不同的破坏方法的可靠性,用于自动化大脑体积测量.
- 为了确定破坏是否影响神经成像研究中的大脑体积测量.
主要方法:
- 10名患有主观认知能力下降的患者接受了3D T1加权MRI.
- 应用了三个破坏工具 (mri_deface,生物图像套件,Defacer).
- 使用QBraVo和FreeSurfer量化大脑体积,并进行ICC和平均差异分析.
主要成果:
- 在所有破坏方法中,观察到总内,总大脑和心室体积的高类内相关系数 (ICC).
- 所有区域大脑体积都表现出高的ICC与测试的破坏算法.
- 在原始和被破坏的图像之间没有发现区域大脑体积的显著平均差异.
结论:
- 评估的破坏算法并没有显著改变大脑体积测量结果.
- 这些方法支持在神经成像中强大的数据匿名化,而不会影响分析完整性.
