Deep-MI/FastSurfer

FastSurfer – クイックルック

機能 – FastSurferは、従来のFreeSurferワークフローを置き換える、ディープラーニングを活用した神経画像処理パイプラインです。高解像度のT1強調MRI（オプションでT2も可）を入力し、以下を出力します：

• GPU上で数分以内に全脳組織および皮質パセレーション（95クラス）を生成。
• 専用ネットワークにより、脳梁、小脳、視床下部などのサブ構造を処理。
• 約20〜40分で表面再構成と皮質厚マップを生成。FreeSurferと同等の精度でありながら、はるかに高速です。

重要性 – 従来のFreeSurferは被験者1人あたり数時間を要し、サブミリメートルのデータ処理に苦労することがあります。FastSurferのVINスタイルのネットワークは解像度に依存しないため、0.7 mmの等方性スキャンでも高速に動作し、大規模な研究や高解像度の解析を可能にします。

入手方法 – 事前にビルドされたDocker、Apptainer/Singularity、またはmacOSパッケージが提供されています。ネイティブインストールも可能です。すべてのコンテナには必要なソフトウェアが同梱されていますが、表面処理ステージには無料のFreeSurferライセンスが必要です。

典型的なワークフロー

1. run_fastsurfer.sh を --t1 <path> --sd <subjects_dir> --sid <id> --fs_license <file> などのフラグと共に実行します。
2. モジュールを選択します：--seg_only は高速セグメンテーションのみ、--surf_only は表面再構成のみ、またはパイプライン全体を実行します。
3. オプションの拡張機能：FastSurfer-LIT は、マスクが与えられた場合に病変のインペインティングを追加します。

出力 – セグメンテーションボリューム (asegdkt, cerebnet, hypvinn)、脳梁マスク、表面ファイル (.surf, .thickness)、および後続のFreeSurferツールで使用可能なCSV/TSV統計データ。

ハードウェア – GPU加速モードがデフォルトです。CPUのみでも動作しますが、非常に低速です。推奨環境：6コアCPU、16 GB以上のRAM、NVIDIA 2016以降（12 GB以上のVRAM）、またはApple-silicon搭載のmacOS。

引用 – 論文を発表する場合は、READMEに記載されているNeuroImageの一連の論文（FastSurfer, FastSurferVINN, CerebNet, FastSurfer-HypVINN, FastSurfer-CC, FastSurfer-LIT）を引用してください。