Automatiserad segmentering av grå materia av magnetisk resonanstomografi är nödvändig för morfometriska analyser av hjärnan, särskilt när stora provstorlekar undersöks. Även om upptäckt av små strukturella hjärnskillnader i grunden kan bero på den metod som används, har både noggrannhet och tillförlitlighet hos olika automatiserade segmenteringsalgoritmer sällan jämförts. Här kvantifierades prestandan hos de segmenteringsalgoritmer som tillhandahålls av SPM8, VBM8, FSL och FreeSurfer på simulerade och verkliga magnetiska resonanstomografidata. För det första bedömdes noggrannheten genom att man jämförde segmenteringar av tjugo simulerade och 18 verkliga T1-bilder med motsvarande sanningsbilder på marken. För det andra bestämdes tillförlitligheten i tio T1-bilder från samma ämne och i tio T1-bilder av olika försökspersoner skannade två gånger. För det tredje undersöktes förbehandlingens inverkan på segmenteringsnoggrannheten. VBM8 visade en mycket hög noggrannhet och en mycket hög tillförlitlighet. FSL uppnådde den högsta noggrannheten men visade dålig tillförlitlighet och FreeSurfer visade den lägsta noggrannheten, men hög tillförlitlighet. En allmänt giltig rekommendation om hur morfometriska analyser ska genomföras är inte motiverad på grund av det stora antalet avsöknings- och analysparametrar. Vår analys tyder dock på att forskare kan optimera sina individuella bearbetningsförfaranden med avseende på den slutliga segmenteringskvaliteten och exemplifierar lämpliga prestandakriterier.
Eggert et al. REF analyserade och diskuterade flera faktorer som kan påverka MRT-segmenteringen i termer av den slutliga segmenteringskvaliteten och specifika lämpliga prestandakriterier.
Accuracy and Reliability of Automated Gray Matter Segmentation Pathways on Real and Simulated Structural Magnetic Resonance Images of the Human Brain
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}