m+Medelevator.RU
← Поиск публикаций
Frontiers in neuroinformatics · 2025

СинСпайн: автоматизированный рабочий процесс для получения данных синтетического МРТ о продольном спинном мозге.

СтатьяНазвание и аннотация: Машинный перевод · не проверен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Ganzetti Marco, Valsasina Paola, Barkhof Frederik, Rocca Maria A, Filippi Massimo, Prados Ferran, Craveiro Licinio

Аннотация

Атрофия спинного мозга является ключевым биомаркером для отслеживания развития заболеваний в неврологических расстройствах, включая множественный склероз, амиотропический боковой склероз и повреждение спинного мозга. Последние достижения в области МРТ позволили улучшить диагностику атрофии, особенно в области шейки матки, облегчив продольные исследования. Однако проверка атрофических алгоритмов количественной оценки по-прежнему сопряжена с трудностями из-за ограниченности наземных данных. ЦЕЛЬ: Настоящее исследование представляет SynSpine - рабочий поток для получения данных МРТ синтетического спинного мозга (т.е. цифровых фантомов) с контролируемыми уровнями искусственной атрофии. Эти фантомы поддерживают разработку и предварительную проверку трубопроводов для сканирования спинного мозга, предназначенных для измерения дегенерации с течением времени. МЕТОДЫ: Рабочий поток состоит из двух этапов: 1) получение синтетических изображений MR путем изоляции, извлечения и расширения спинного мозга, имитации атрофии на шаблоне PAM50; 2) проведение нежесткой регистрации для приведения синтетических изображений в соответствие с местным пространством объекта, обеспечивая точную анатомическую корреспонденцию. Теоретическое применение методов активной поверхности и Редакции, применяемое в Джиме, продемонстрировало свою эффективность в обнаружении атрофии на различных уровнях имитируемой атрофии и шума.Результаты: Синспайн успешно производит синтетические изображения спинного мозга с различными уровнями атрофии. Нежесткая регистрация не оказала существенного влияния на атрофические измерения. Погрешности оценки атрофии, рассчитанные с использованием методов активной поверхности и Редакции, варьировались в зависимости как от имитируемой атрофии, так и от уровня шума, что свидетельствует о различиях в зависимости от региона. Рост шума привел к более высоким ошибкам в измерениях. ЗАКЛЮЧЕНИЕ: Эта работа представляет собой новую и модульную основу для имитации атрофии спинного мозга с использованием цифровых фантомов, предлагающую контролируемую конфигурацию для тестирования трубопроводов для анализа спинного мозга. Поскольку имитируемая атрофия может быть чрезмерно упрощена в условиях vivo, будущие исследования будут сосредоточены на укреплении реализма набора синтетических данных путем имитации дополнительных патологий, что позволит усовершенствовать ее применение для оценки атрофии спинного мозга в клинических и исследовательских контекстах.
Оригинал публикации

SynSpine: an automated workflow for the generation of longitudinal spinal cord synthetic MRI data.

BACKGROUND: Spinal cord atrophy is a key biomarker for tracking disease progression in neurological disorders, including multiple sclerosis, amyotrophic lateral sclerosis, and spinal cord injury. Recent MRI advancements have improved atrophy detection, particularly in the cervical region, facilitating longitudinal studies. However, validating atrophy quantification algorithms remains challenging due to limited ground truth data.

OBJECTIVE: This study introduces SynSpine, a workflow for generating synthetic spinal cord MRI data (i.e., digital phantoms) with controlled levels of artificial atrophy. These phantoms support the development and preliminary validation of spinal cord imaging pipelines designed to measure degeneration over time.

METHODS: The workflow consists of two phases: (1) generating synthetic MR images by isolating, extracting and scaling the spinal cord, simulating atrophy on the PAM50 template; (2) performing non-rigid registration to align the synthetic images with the subject's native space, ensuring accurate anatomical correspondence. A proof-of-concept application utilizing the Active Surface and Reg methods implemented in Jim demonstrated its effectiveness in detecting atrophy across various levels of simulated atrophy and noise.

RESULTS: SynSpine successfully generates synthetic spinal cord images with varying atrophy levels. Non-rigid registration did not significantly affect atrophy measurements. Atrophy estimation errors, estimated using Active Surface and Reg methods, varied with both simulated atrophy magnitude and noise level, exhibiting region-dependent differences. Increased noise led to higher measurement errors.

CONCLUSION: This work presents a novel and modular framework for simulating spinal cord atrophy data using digital phantoms, offering a controlled setting for testing spinal cord analysis pipelines. As the simulated atrophy may over-simplify in vivo conditions, future research will focus on enhancing the realism of the synthetic dataset by simulating additional pathologies, thus improving its application for evaluating spinal cord atrophy in clinical and research contexts.

ИП Урсолов Владлен Сергеевич

ИНН 500118482352 · ОГРНИП 314500117700049

Реквизиты и контакты