神経科学：MRIセグメンテーションのための確率論的ヒト脳組織アトラス

ヒトの神経画像化では、脳アトラスは、関心領域（ROI）を分割して、対象を共通な座標枠内で比較するために不可欠である。組織学に基づく最先端のアトラスは、優れた三次元細胞構造マップを提供するものの、脳全体にわたる確率論的な標識、つまり個々の位置が特定のROIに属する確からしさの情報を欠いている。今回我々は、ヒト全脳の確率論的組織学アトラスであるNextBrainを紹介する。我々は、人工知能を活用した手法を開発し、5例の全脳半球から得た約1万枚の組織切片を、三次元の体積画像へとアライメントし、その切片上に333のROIを描図した。また、この333のROIを磁気共鳴画像（MRI）上で自動的にセグメンテーションするための、付属のベイズ統計ツールを作成した。我々は、このアトラスの2つの応用例として、ex vivo MRIの超高分解能セグメンテーションと、in vivo MRIを用いたアルツハイマー病の脳容積測定解析を示す。我々は、生データとアラインメントデータ、オンライン可視化ツール、アトラス本体、セグメンテーションツール、そして検証に用いた高分解能のex vivo脳半球のグラウンドトゥルース描図も合わせて公開する。NextBrainによって、世界中の研究者が、より高水準な粒度で脳MRIを自動解析できるようになり、知見の特異性が高まって、健常と疾患におけるヒト脳を理解するための探求が加速すると期待される。

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