脑结构三维形状建模与分析

Summary

我们引入了一种半自动方案，用于大脑结构的形状分析，包括使用开放软件进行图像分割，以及使用自动建模包进行进一步组式形状分析。在这里，我们演示了3D形状分析协议的每一步，其中海马分割从大脑MR图像。

Abstract

大脑结构的统计形状分析被用来研究其结构变化与病理过程之间的关系。我们开发了一个软件包，用于准确和可靠的形状建模和基于组的分析。在这里，我们介绍了一个用于形状分析的管道，从单个三维形状建模到定量组形状分析。我们还使用开放式软件包描述了预处理和分段步骤。这个实用的指南将帮助研究人员在大脑结构的3D形状分析中节省时间和精力。

Introduction

大脑结构的形状分析已成为研究其形态变化在病理过程中，如神经退行性疾病和^老化1的首选工具。需要采用各种计算方法，1）从医学图像中准确划定目标结构的边界，2）以3D曲面网格的形式重建目标形状;3）通过形状参数化或曲面配准在单个形状模型中构建主体间对应关系，4）定量评估个人或群体之间的区域形状差异。在过去的几年中，许多方法已经引入神经成像研究，每个这些步骤。然而，尽管该领域取得了显著进展，但目前没有多少框架适用于研究。在本文中，我们使用自定义的形状建模工具和公开提供的图像分割工具描述大脑结构形状分析的每个步骤。

在这里，我们演示了大脑结构的形状分析框架，通过左右海马的形状分析使用成人对照和阿尔茨海默病患者的数据集。海马的萎缩被认为是神经退行性^{疾病2、3、4}中的关键成像生物标志^物。在我们的形状分析框架中，我们采用了目标结构的模板模型和形状建模过程中的模板到图像可变形的配准。模板模型对总体中目标结构的一般形状特征进行编码，并且它还提供了一个基线，用于通过各个模型与模板模型的传递关系量化各个模型之间的形状差异。在模板到图像的配准中，我们开发了一种拉普拉克表面变形方法，将模板模型与单个图像中的目标结构拟合，同时最大限度地减少模板^{模型5、6、7}

Protocol

脑MR图像是根据当地机构审查委员会和道德委员会批准的协议获得的。

注：形状建模和分析工具可从 NITRC 存储库下载：https://www.nitrc.org/projects/dtmframework/。GUI 软件 （DTMModeling.exe） 可在提取后执行。

Discussion

总之，我们描述了大脑结构形状分析的软件管道，包括（1）使用开放工具进行MR图像分割（2）使用可变形模板模型进行个体形状重建，以及（3）定量形状差异通过与模板模型的传递形状对应进行测量。在错误发现率（FDR）校正下进行统计分析，以调查与神经病理过程相关的大脑结构形态变化的意义。

我们的建模管道内部使用内部工具从主题图像构建模板模型。模板构造的步.......

Materials

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