Name: 著者スポットライト:解剖学のギャップを埋め、アルゴリズム研究の基盤を確立する
Uploaded: 2023-12-15T12:40:00
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この研究は、国立精神衛生研究所賞R01 MH131586(P.L.とM.R.へ)、R01 MH078113(M.K.へ)、およびSydney R Baer Jr財団助成金(P.L.へ)の支援を受けました。

現在のプロトコルは、Beth Israel Deaconess Medical Center の治験審査委員会によって承認されました。アーティファクトや動きのない脳MRIスキャンを受けた健康な被験者が、このプロトコルのデモンストレーションに使用され、書面によるインフォームドコンセントが得られました。32チャンネルヘッドコイルを備えた3.0T MRIスキャナー( 材料表を参照)を使用して、1 mm x 1 mm x 1.2 mmの解像?...

脳疾患におけるニューロイメージング解析の強化

プロトコルの重要なステップ このプロトコルを実装する際には、3つの重要なステップに特別な注意が必要です。まず、MR画像の品質とコントラストを確認することは、正確なセグメンテーションを確保するための鍵です。画像の品質が低すぎたり高すぎたりすると、脈絡叢の描写が不正確になる可能性があります。画像のコントラストは、画像のグレースケール値を表示する?...

脈絡叢機能 脈絡叢は、有窓毛細血管と脈絡叢上皮細胞の単層からなる脳内の高度に血管新生した構造です1。脈絡叢は、外側、第3、第4脳室に突出し、脳脊髄液(CSF)を産生し、神経パターン形成2と脳生理学3,4に重要な役割を果たします。脈絡叢は神経血管物質を分泌し、幹細胞様の貯蔵庫を包含し、有毒な代謝物の侵入を妨げる物理的障壁、物理的障壁を回避する部分を除去する酵素的障壁、および外来侵入者から保護するための免疫学的障壁として機能します5。脈絡叢は、神経新生6、シナプス可塑性7、炎症8、概日リズム9,10、腸脳軸11、認知12を調節する。さらに、末梢サイトカイン、ストレス、および感染(SARS-CoV-2を含む)は、血液CSFバリアを破壊する可能性があります13,14,15,16。したがって、脈絡叢-CSF系は、神経発達、神経回路の成熟、脳の恒常性、および修復に不可欠である17。免疫、炎症、代謝、および酵素の変化が脳に影響を与えるため、研究者は神経画像ツールを使用して、生涯にわたる脈絡叢の役割と脳障害を評価しています18,19,20。ただし、脈絡叢のセグメンテーションに一般的に使用される自動化ツールには制限があり、FreeSurferなど、脈絡叢のセグメント化が不十分になります。したがって、脈絡叢セグメンテーションのための正確な自動化ツールを開発するために使用することができる脈絡叢のグラウンドトゥルース手動セグメンテーションが決定的に必要とされている。
神経発達および脳障害における脈絡叢 脳障害における脈絡叢の役割は、主に脳を緩衝し、適切な塩分バランスを維持することであった脇役と見なされていたため、長い間無視されてきました2,21。しかし、脈絡叢は、疼痛症候群22、SARS-CoV-2 16,23,24、神経発達2、脳障害19などの脳疾患に関連する構造として注目されており、行動障害の発症におけるトランス診断効果が示唆されています。神経発達障害では、脈絡叢嚢胞は発達遅延、注意欠陥/多動性障害(ADHD)、または自閉症スペクトラム障害(ASD)のリスクの増加と関連していました25,26。さらに、側脳室脈絡叢の容積はASD27の患者で増加することがわかりました。脳障害では、脈絡叢の異常は1921年以来、精神病性障害で報告されています28,29。以前の研究では、精神病性障害患者の大規模なサンプルで、FreeSurferセグメンテーションを使用して脈絡叢の拡大が特定されています 彼らの第一度近親者と対照の両方と比較して19。これらの所見は、精神病の臨床的高リスク集団の大規模なサンプルで、手動でセグメント化された脈絡叢容積を使用して再現され、これらの患者は健康な対照と比較して脈絡叢容積が大きいことがわかった30。複合性局所疼痛症候群22、脳卒中31、多発性硬化症20,32、アルツハイマー病33,34、うつ病35における脈絡叢の拡大を示す研究が増えており、末梢と脳の免疫/炎症活動との関連を示すものもあります。これらの神経画像研究は有望です。ただし、FreeSurfer21による側脳室脈絡叢のセグメンテーションが不十分なため、自動脈絡叢体積推定の信頼性が制限されます。その結果、多発性硬化症20,32、うつ病35、アルツハイマー病34、および早期精神病36の研究は、側脳室脈絡叢を手作業でセグメント化し始めているが、これを行う方法に関する現在のガイドラインはなく、第3および第4脳室脈絡叢のセグメント化に関するガイダンスもない。
一般的なセグメンテーションツールでは、脈絡叢は除外されます FreeSurfer37,38,39、FMRIB Software Library (FSL)40、SLANT41、FastSurfer(共著者のMartin Reuterによって開発)42,43などの脳セグメンテーションパイプラインは、アトラスベース(FSL)、アトラスベースおよび表面ベース(FreeSurfer)、およびディープラーニングセグメンテーションパラダイム(SLANTおよびFastSurfer)を採用して、皮質および皮質下構造を正確かつ確実にセグメント化します。これらのアプローチのいくつかの弱点には、処理速度、異なるスキャナーへの限定された一般化、フィールドの強度とボクセルサイズ37,44、および標準アトラス空間でのラベルマップの強制的な位置合わせが含まれます。ただし、脈絡叢をセグメント化する機能と高解像度MRIとの互換性は、FreeSurferとFastSurferによってのみ対処されます。FastSurferの背後にあるニューラルネットワークは、FreeSurfer脈絡叢ラベルでトレーニングされているため、FreeSurferの以前に説明した信頼性とカバレッジの制限を継承し、第3心室と第4心室は無視されます21。高解像度MRIの現在の制限も存在しますが、FreeSurferの高解像度ストリーム45およびFastSurferVINN43を使用してこの問題を処理できます。
現在の脈絡叢セグメンテーションツール 脈絡叢用のセグメンテーションツールは1つしかありませんが、セグメンテーションの精度には限界があります。正確な脈絡叢のセグメンテーションは、(1)心室内の位置による脈絡叢の位置(空間的に非定常)の変動、(2)細胞の不均一性、動的脈絡叢機能、病理学的変化、または部分的な体積効果によるボクセル強度、コントラスト、分解能(構造内不均一性)の違い、(3)脈絡叢のサイズに影響を与える加齢または病理学関連の心室サイズの違い、 (4)隣接する皮質下構造(海馬、扁桃体、尾状、小脳)への近接性もセグメント化が困難です。これらの課題を考えると、FreeSurferのセグメンテーションは、脈絡叢を過小評価または過大評価したり、誤ったラベル付けをしたり、無視したりすることがよくあります。
最近の3つの論文では、ガウス混合モデル(GMM)46、Axial-MLP47、およびU-Netベースの深層学習アプローチ48による信頼性の高い脈絡叢セグメンテーションのギャップが取り上げられています。各モデルは、スキャナー、サイト、人口統計、および障害の多様性が限られている最大150人の被験者のプライベートで手動でラベル付けされたデータセットを使用してトレーニングおよび評価されました。これらの出版物46,48,49は、FreeSurferの脈絡叢セグメンテーションよりも大幅な改善を達成しましたが-予測とグラウンドトゥルースの交差を2倍にすることもありますが、どちらの方法も(1)高解像度MRIで検証されておらず、(2)専用の一般化および信頼性分析があり、(3)大規模な代表的なトレーニングおよびテストデータセットを特徴としており、(4)脈絡叢セグメンテーションの課題に具体的に対処または分析しています。パーシャルボリュームエフェクト(5)は、すぐに使えるツールとして公開されています。したがって、脈絡叢セグメンテーションの現在の「ゴールドスタンダード」は、例えば、3Dスライサー50またはITK-SNAP51を使用した手動トレースであり、これは以前には説明されておらず、研究における脈絡叢の役割を調べたい研究者にとって大きな課題となっています。3D Slicerが手動セグメンテーションに選ばれたのは、著者がソフトウェアに精通していることと、さまざまなアプローチに基づいてさまざまなツールをユーザーに提供し、それらを組み合わせて目的の結果を得ることができるためです。主に画像のセグメンテーションを指向するITK-SNAPなど、他のツールを使用することができ、ツールを習得すると、ユーザーは良い結果を得ることができます。さらに、著者らは、3Dスライサー30を用いた手動セグメンテーション技術の高精度および信頼性を実証する症例対照研究を実施しており、その具体的な方法論を本明細書に記載する。

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>3D Slicer</td>
			<td>3D Slicer</td>
			<td>https://www.slicer.org/</td>
			<td>A free, open source software for visualization, processing, segmentation, registration, and analysis of medical, biomedical, and other 3D images and meshes; and planning and navigating image-guided procedures.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>FreeSurfer</td>
			<td>FreeSurfer</td>
			<td>https://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/</td>
			<td>An open source neuroimaging toolkit for processing, analyzing, and visualizing human brain MR images</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>ITK-SNAP</td>
			<td>ITK-SNAP</td>
			<td>http://www.itksnap.org/pmwiki/pmwiki.php</td>
			<td>A free, open-source, multi-platform software application used to segment structures in 3D and 4D biomedical images.&#160;</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Monai Package</td>
			<td>Monai Consortium</td>
			<td>https://docs.monai.io/en/stable/metrics.html</td>
			<td>Use for Dice Coefficient and DeepMind average Surface Distance.&#160;</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>MRI scanner</td>
			<td>GE</td>
			<td>Discovery MR750&#160;</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Psych Package</td>
			<td>R-Project</td>
			<td>https://cran.r-project.org/web/packages/psych/index.html</td>
			<td>A general purpose toolbox developed originally for personality, psychometric theory and experimental psychology.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>R Software</td>
			<td>R-Project</td>
			<td>https://www.r-project.org/</td>
			<td>R is a free software environment for statistical computing and graphics.&#160;</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>RStudio</td>
			<td>Posit</td>
			<td>https://posit.co/</td>
			<td>An RStudio integrated development environment (IDE) is a set of tools built to help you be more productive with R and Python.&#160;</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Windows or Apple OS Desktop or Laptop</td>
			<td>Any company</td>
			<td>n/a</td>
			<td>Needed for running the software used in this protocol.&#160;</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

manual segmentation of the human choroid plexus using brain mri

脈絡叢は、神経発達やさまざまな脳障害に関与しています。脈絡叢は、脳の成熟、免疫/炎症調節、および行動/認知機能に重要であることを示す証拠があります。しかし、現在の自動ニューロイメージングセグメンテーションツールは、側脳室脈絡叢を正確かつ確実にセグメンテーションするのが不十分です。さらに、脳の第3脳室と第4脳室に位置する脈絡叢をセグメント化する既存のツールはありません。したがって、脈絡叢を側脳室、第3脳室、および第4脳室でセグメント化する方法を描写するプロトコルは、神経発達障害および脳障害における脈絡叢を調べる研究の信頼性と再現性を高めるために必要です。このプロトコルは、DICOMまたはNIFTI画像に基づいて脈絡叢の3Dスライサーで個別にラベル付けされたファイルを作成するための詳細な手順を提供します。脈絡叢は、T1w画像の軸面、矢状面、および冠状面を使用して手動でセグメント化され、心室に隣接する灰白質または白質構造からボクセルが除外されるようにします。ウィンドウは、脈絡叢とその解剖学的境界の局在化を支援するために調整されます。精度と信頼性を評価する方法は、このプロトコルの一部として実証されます。手作業による脈絡叢のゴールドスタンダードセグメンテーションは、生涯にわたる脈絡叢の変化やさまざまな脳障害内での脈絡叢の変化を解明するためにオープンに共有できる、より優れた、より信頼性の高い自動セグメンテーションツールを開発するために使用できます。

Choroid plexus function 
The choroid plexus is a highly vascularized structure in the brain consisting of fenestrated capillaries and a monolayer of choroid plexus epithelial cells1. The choroid plexus projects into the lateral, third, and fourth cerebral ventricles and produces cerebrospinal fluid (CSF), which plays an important role in neural patterning2 and brain physiology3,4. The choroid plexus secretes neurovascular substances, encompasses a stem-cell like repository, and acts as a physical barrier to impede the entrance of toxic metabolites, an enzymatic barrier to remove moieties that circumvent the physical barrier, and an immunological barrier to protect against foreign invaders5. The choroid plexus modulates neurogenesis6, synaptic plasticity7, inflammation8, circadian rhythm9,10, gut brain-axis11, and cognition12. Moreover, peripheral cytokines, stress, and infection (including SARS-CoV-2) can disrupt the blood-CSF barrier13,14,15,16. Thus, the choroid plexus-CSF system is integral for neurodevelopment, neurocircuit maturation, brain homeostasis, and repair17. Since immune, inflammatory, metabolic, and enzymatic alterations impact the brain, researchers are using neuroimaging tools to assess the role of the choroid plexus across the lifespan and in brain disorders18,19,20. However, limitations exist in commonly used automated tools for choroid plexus segmentation, such as FreeSurfer, which result in the choroid plexus being poorly segmented. Thus, there is a critical need for ground truth manual segmentation of the choroid plexus that can be used to develop an accurate automated tool for choroid plexus segmentation.
Choroid plexus in neurodevelopment and brain disorders 
The role of the choroid plexus in brain disorders has long been neglected, mainly because it was regarded as a supporting player whose role was to cushion the brain and maintain a proper salt balance2,21. However, the choroid plexus has gained attention as a structure linked to brain disorders such as pain syndromes22, SARS-CoV-216,23,24, neurodevelopmental2, and brain disorders19, suggesting a transdiagnostic effect in the development of behavioral disorders. In neurodevelopmental disorders, choroid plexus cysts were associated with an increased risk of developmental delay, attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD), or autism spectrum disorder (ASD)25,26. Additionally, lateral ventricle choroid plexus volume was found to be increased in patients with ASD27. In brain disorders,choroid plexus abnormalities have been described since 1921 in psychotic disorders28,29. Previous studies have identified choroid plexus enlargement using FreeSurfer segmentation in a large sample of patients with psychotic disorders compared to both their first-degree relatives and controls19. These findings were replicated using manually segmented choroid plexus volume in a large sample of clinical high-risk for psychosis population and found that these patients had larger choroid plexus volume compared to healthy controls30. There are a growing number of studies demonstrating choroid plexus enlargement in complex regional pain syndrome22, stroke31, multiple sclerosis20,32, Alzheimer&#39;s33,34, and depression35, with some demonstrating a link between peripheral and brain immune/inflammatory activity. These neuroimaging studies are promising; however, poor lateral ventricle choroid plexus segmentation by FreeSurfer21 limits the trustworthiness of automated choroid plexus volume estimation. As a result, studies in multiple sclerosis20,32, depression35, Alzheimer&#39;s34, and early psychosis36 have begun manually segmenting the lateral ventricle choroid plexus, but there are no current guidelines for how to do this, nor is their guidance on segmenting the third and fourth ventricle choroid plexus.
Common segmentation tools exclude the choroid plexus 
Brain segmentation pipelines such as FreeSurfer37,38,39, FMRIB Software Library (FSL)40, SLANT41, and FastSurfer (developed by the co-author Martin Reuter)42,43, accurately and reliably segment cortical and subcortical structures employing atlas-based (FSL), atlas- and surface-based (FreeSurfer), and deep learning segmentation paradigms (SLANT and FastSurfer). Weaknesses of some of these approaches include processing speed, limited generalization to different scanners, field strengths and voxel sizes37,44, and forced alignment of the label map in a standard atlas space. However, the capability to segment the choroid plexus and the compatibility with high-resolution MRI is only addressed by FreeSurfer and FastSurfer. The neural networks behind FastSurfer, are trained on FreeSurfer choroid plexus labels, so they inherit FreeSurfer&#39;s previously discussed reliability and coverage limitations, with the third and fourth ventricles being ignored21. Current limitations for high-resolution MRI also exist, but FreeSurfer&#39;s high-resolution stream45 and FastSurferVINN43 can be used to handle this issue.
Current choroid plexus segmentation tools 
There is only one freely available segmentation tool for the choroid plexus, but segmentation accuracy is limited. Accurate choroid plexus segmentation can be impacted by a variety of factors, including (1) variability in choroid plexus location (spatially non-stationary) due to its location within the ventricles, (2) differences in voxel intensity, contrast, resolution (within-structure heterogeneity) due to cellular heterogeneity, dynamic choroid plexus function, pathological changes, or partial volume effects, (3) age- or pathology-related ventricular size differences impacting choroid plexus size, and (4) proximity to adjacent subcortical structures (hippocampus, amygdala, caudate, and cerebellum), which are also difficult to segment. Given these challenges, FreeSurfer segmentations often under or over-estimate, mislabel or ignore the choroid plexus.
Three recent publications addressed the gap of reliable choroid plexus segmentation with a Gaussian Mixture Model (GMM)46, an Axial-MLP47, and U-Net-based deep learning approaches48. Each model was trained and evaluated using private, manually labeled datasets of at most 150 subjects with a limited diversity of scanners, sites, demographics, and disorders. While these publications46,48,49 achieved significant improvements over FreeSurfer&#39;s choroid plexus segmentation - sometimes doubling the intersection of prediction and ground truth, neither method is (1) validated in high-resolution MRI, (2) has dedicated generalization and reliability analyses, (3) features large representative training and testing datasets, (4) specifically addresses or analyzes choroid plexus segmentation challenges such as partial volume effects, or (5) is publicly available as a ready-to-use tool. Thus, the current &#34;gold standard&#34; for choroid plexus segmentation is manual tracing, e.g., using 3D Slicer50 or ITK-SNAP51, which has not been previously described and has been a major challenge for researchers wishing to examine the role of the choroid plexus in their studies. 3D Slicer was chosen for manual segmentation due to the author&#39;s familiarity with the software and because it provides the user with various tools based on different approaches that can be combined to obtain the desired result. Other tools can be used, such as ITK-SNAP, which is primarily oriented on image segmentation, and once the tool is mastered, good results can be obtained by the user. Additionally, the authors have conducted a case-control study demonstrating the high accuracy and reliability of their manual segmentation technique using 3D Slicer30, and that specific methodology is described herein.

著者スポットライト:解剖学のギャップを埋め、アルゴリズム研究の基盤を確立する 

脳MRIを用いたヒト脈絡叢の手動セグメンテーション

We aim to establish an accessible and standardized protocol for manually segmenting the choroid plexus within the lateral third and fourth ventricles of the brain. We hope to address any common questions or problems that can arise when manually segmenting the choroid plexus, especially considering the complex nature of its location within the brain. Developing this protocol will lead to the creation of a large enough data set consisting of ground truth segmentation maps that we can then use to train and develop algorithms that can accurately and automatically segment the choroid plexus.In the future, this will lead to studies that investigate the role of the choroid plexus within various neurologic and neuropsychiatric disorders.

提案された方法は、側脳室脈絡叢の反復的な改良を受けており、169人の健康な対照と340人の患者のコホートで広範なテストが含まれています 精神病のリスクが臨床的に高い30。上述した技術を用いて、著者らは、DC = 0.89、avgHD = 3.27 mm3、および単一評価者ICC = 0.9730で高い評価者内精度および信頼性を獲得し、本明細書に記載のプロトコルの強度を実証した。
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脳における脈絡叢の重要な役割にもかかわらず、この構造の神経画像研究は、信頼性の高い自動セグメンテーションツールがないため、ほとんどありません。現在のプロトコルは、脈絡叢のゴールドスタンダードの手動セグメンテーションを確実にすることを目的としています 将来の神経画像研究に情報を提供できる。

The choroid plexus has been implicated in neurodevelopment and a range of brain disorders. Evidence demonstrates that the choroid plexus is critical for ...

私たちは、脳の外側第3および第4脳室内の脈絡叢を手動でセグメント化するためのアクセス可能で標準化されたプロトコルを確立することを目指しています。脈絡叢を手動でセグメント化する際に発生する可能性のある一般的な質問や問題、特に脳内のその場所の複雑な性質を考慮して、対処したいと考えています。このプロトコルを開発することで、グラウンドトゥルースセグメンテーションマップで構成される十分な大きさのデータセットが作成され、脈絡叢を正確かつ自動的にセグメント化できるアルゴリズムのトレーニングと開発に使用できます。将来的には、これはさまざまな神経学的および神経精神医学的障害における脈絡叢の役割を調査する研究につながります。

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Research

JoVE Journal

Neuroscience

Manual Segmentation of the Human Choroid Plexus Using Brain MRI

The choroid plexus has been implicated in neurodevelopment and a range of brain disorders. Evidence demonstrates that the choroid plexus is critical for brain maturation, immune/ inflammatory regulation, and behavioral/cognitive functioning. However, current automated neuroimaging segmentation tools are poor at accurately and reliably segmenting the lateral ventricle choroid plexus. Furthermore, there is no existing tool that segments the choroid plexus located in the third and fourth ventricles of the brain. Thus, a protocol delineating how to segment the choroid plexus in the lateral, third, and fourth ventricle is needed to increase the reliability and replicability of studies examining the choroid plexus in neurodevelopmental and brain disorders. This protocol provides detailed steps to create separately labeled files in 3D Slicer for the choroid plexus based on DICOM or NIFTI images. The choroid plexus will be manually segmented using the axial, sagittal, and coronal planes of T1w images making sure to exclude voxels from gray or white matter structures bordering the ventricles. Windowing will be adjusted to assist in the localization of the choroid plexus and its anatomical boundaries. Methods for assessing accuracy and reliability will be demonstrated as part of this protocol. Gold standard segmentation of the choroid plexus using manual delineations can be used to develop better and more reliable automated segmentation tools that can be openly shared to elucidate changes in the choroid plexus across the lifespan and within various brain disorders.

Despite the crucial role of the choroid plexus in the brain, neuroimaging studies of this structure are scarce due to the lack of reliable automated segmentation tools. The present protocol aims to ensure gold-standard manual segmentation of the choroid plexus that can inform future neuroimaging studies.

神経科学

Segmentation of the Choroid Plexus Using Manual Delineations

To begin, import digital imaging and communications in medicine or DICOM data by clicking on the DCM button located at the upper left corner of the toolbar and clicking the import DICOM files button. To adjust the brightness of an image, click adjust window and level of volume or left click on the image and drag the mouse up or down. Then left click on the image slice and move the mouse to the left or right to adjust the contrast.Refer to the deep gray matter nuclei or the contrast scale bars signal intensity and ensure that it remains consistent throughout the segmentation to choose the suitable contrast for the choroid plexus. To start the segmentation of the lateral third and fourth ventricle choroid plexus, select the segment editor from the module's dropdown menu. Now click on the dropdown menu for segmentation to select different segmentations and rename the selected one.Use the master volume dropdown and pick the NIfTI or DICOM sets that need editing. Click the add button two times to include two segments for the lateral ventricle choroid plexus. Double click on their titles and rename them as right lateral ventricle choroid plexus and left lateral ventricle choroid plexus.Click on the add button once more to introduce segments for the choroid plexus of the third and fourth ventricles. Afterward, rename them as the third ventricle choroid plexus and the fourth ventricle choroid plexus respectively. Begin with the lateral ventricle choroid plexus in the axial plane and ensure to position images based on the bicommissural line.Use the trigonum collaterale as a reference point to locate the lateral ventricle choroid plexus. To start manual segmentation, select either the paint or draw tool located in the effects section of the segment editor. While using the paint tool, select the desired brush diameter for painting.Use the red nucleus level to determine when to stop segmenting the choroid plexus in the lateral ventricles. To locate the third ventricle choroid plexus, commence in the sagittal plane, and use the foramen of Monro, fornix, corpus callosum, thalamus, and internal cerebral vein as landmarks. Similarly, for the fourth ventricle choroid plexus, begin in the sagittal plane and use the superior cerebellar peduncle, pons and medulla as reference points to pinpoint the choroid plexus in the fourth ventricle.From the modules dropdown menu, navigate to quantification and select segment statistics. Then under the input section, select the newly created segmentation map for quantification under the segmentation tool and select the MRI volume from the scaler volume. For the output table, select the table option under output and hit apply.A table displaying the choroid plexus volume in different units will appear. Click on the save button located in the top left part of the toolbar to store the generated files. Preserve the segmentation files in the formats nrrd, nii.gz, or tsv.