Mar, 2024
CINA: 胎儿大脑时空表示的条件隐式神经图谱
CINA: Conditional Implicit Neural Atlas for Spatio-Temporal Representation of Fetal Brains
Maik Dannecker, Vanessa Kyriakopoulou, Lucilio Cordero-Grande, Anthony N. Price, Joseph V. Hajnal...
TL;DR我们引入了一种条件隐式神经图谱 (CINA)，用于从正常和病理性胎儿脑的磁共振图像 (MRI) 中生成时空图谱，完全不依赖于仿射或非刚性配准。CINA 在训练过程中学习了胎儿大脑的普遍表示，并将个体特定信息编码为潜在代码。在训练完毕后，CINA 可以构建一个忠实的图谱，其中包含任何妊娠时期和训练领域内涵盖的解剖变异的胎儿大脑的组织概率图。因此，CINA 能够表示正常和病理性大脑。此外，训练完的 CINA 模型可通过对潜在代码进行测试时优化，适应未见过的被试的脑 MRI。然后，CINA 可以生成适用于特定被试的概率组织图。我们在来自 dHCP 和 FeTA 数据集的共 198 例正常和异常胎儿大脑的磁共振图像上评估了我们的方法。我们展示了 CINA 表示胎儿大脑图谱的能力，该图谱可以在妊娠时期和脑解剖变异（如脑室容积或皮质折叠程度）上灵活进行条件。这使得它成为对正常和病理性大脑建模的合适工具。我们通过组织分割和年龄预测来量化我们图谱的准确性，并将其与现有基线进行比较。CINA 在正常大脑和脑室扩大的病理性大脑方面表现出更高的准确性。此外，CINA 在胎儿大脑年龄预测中得分的平均绝对误差为 0.23 周，进一步证实了胎儿大脑发育的准确表示。