MEDICINE & AI

タイトル：H-SynEx: Using synthetic images and ultra-high resolution ex vivo MRI for hypothalamus subregion segmentation. 雑誌名：Artif Intell Med. 2025 Dec; 170: 103271. 概　要： 視床下部は脳の中心に位置し、睡眠、体温、食欲の制御など重要な機能に関与しています。視床下部の異常はさまざまな神経疾患に関連しているため、脳MRIからの自動画像解析が求められています。本研究では、異なるMRIシーケンスや解像度に対して再訓練なしで一般化できる自動セグメンテーション手法H-SynExを提案します。H-SynExは、超高解像度ex vivo MRIスキャンから得られたラベルマップを基に構築された合成画像で訓練され、1mm等方性in vivo画像と比較してより細かい手動セグメンテーションが可能です。 方　法： 本研究は、6つの異なるMRIシーケンス（T1、T2、プロトン密度、定量的T1、分数異方性、FLAIR）を用いたin vivo画像を対象にした検証を行いました。セグメンテーションの精度はDice係数（DSC）と平均ハウスドルフ距離（AVD）で評価され、アルツハイマー病（AD）および行動変異前頭側頭型認知症（bvFTD）の患者と対照群の視床下部サブリージョンの体積を比較するために、受信者動作特性曲線下面積（AUROC）とウィルコクソン順位和検定が使用されました。 結　果： H-SynExは、異なるMRIシーケンスからin vivoをセグメント化するために超高解像度スキャンの情報を活用することに成功しました。自動セグメンテーションは、FLAIR画像においてアルツハイマー病患者と対照群を区別することができました。 結　論： H-SynExは、視床下部のサブリージョンを高精度で自動セグメント化できる手法であり、神経疾患の研究において有用なツールとなる可能性があります。H-SynExはオープンに利用可能であり、研究者がアクセスできるようになっています。