Deep-MI/FastSurfer

何を解決するか

FastSurferは、神経画像解析におけるFreeSurferの高速でディープラーニングベースの代替手段を提供します。脳MRI処理において、体積解析の時間は数分に、表面ベースの厚さ解析は約1時間にまで短縮されながらも、精度を維持します。

動作方法

このパイプラインは2つの主要なコンポーネントに分かれています：

1. セグメンテーション (seg)：ディープラーニングネットワークを使用して高速なセグメンテーションと体積計算を実行します。全脳（asegdkt）、脳梁（cc）、小脳（cereb）、視床下部（hypothal）の専用モジュールを含みます。
2. 表面再構成 (recon-surf)：皮質表面の再構成、皮質ラベルのマッピング、点単位およびROIの厚さ解析を実行します。この部分では内部的に一部のFreeSurferバイナリを使用しています。

さらに、FastSurfer-LIT拡張機能により、病変マスクが提供された場合に病変の補完（インペイント）が可能になり、脳画像における腫瘍や腔の処理を支援します。

対象ユーザー

神経画像や神経科学の研究者が、集団データの集約やグループ比較のためにMR画像から脳統計を計算する必要がある場合に最適です。

特徴

• 高速性：体積解析を数分、表面解析を約1時間に短縮。
• 包括的なセグメンテーション：全脳、小脳、視床下部、脳梁の専用モジュールを備える。
• 解像度対応：最高0.7mmの等方的高解像度画像に対応。
• 柔軟なデプロイ：Docker、Singularity/Apptainer、macOSパッケージ、またはネイティブLinuxインストールで利用可能。
• 病変対応：FastSurfer-LITによる病変インペイントの実験的サポート。