Deep-MI/FastSurfer

해결하는 문제

FastSurfer는 신경영상 분석을 위한 FreeSurfer의 빠르고 딥러닝 기반 대안을 제공합니다. 뇌 MRI 처리에서 체적 분석 시간을 분 단위로, 표면 기반 두께 분석 시간을 약 1시간으로 획기적으로 단축하면서도 정확도를 유지합니다.

작동 방식

이 파이프라인은 두 가지 주요 구성 요소로 나뉩니다:

1. 세그멘테이션 (seg): 딥러닝 네트워크를 사용하여 빠른 세그멘테이션과 체적 계산을 수행합니다. 전체 뇌(asegdkt), 대뇌동맥(cc), 소뇌(cereb), 시상하부(hypothal) 전용 모듈을 포함합니다.
2. 표면 재구성 (recon-surf): 피질 표면을 재구성하고, 피질 레이블을 매핑하며, 점 단위 및 ROI 두께 분석을 수행합니다. 이 부분은 내부적으로 일부 FreeSurfer 바이너리를 사용합니다.

또한, FastSurfer-LIT 확장 기능을 통해 병변 마스크가 제공되면 병변 보정(인페인팅)이 가능하여 뇌 영상에서 종양이나 공동을 처리하는 데 도움을 줍니다.

대상 사용자

집단 데이터 집계나 그룹 비교를 위해 MR 이미지에서 뇌 통계를 계산해야 하는 신경영상 및 신경과학 연구자에게 적합합니다.

주요 특징

• 고속성: 체적 분석을 분 단위로, 표면 분석을 약 1시간으로 단축.
• 포괄적인 세그멘테이션: 전체 뇌, 소뇌, 시상하부, 대뇌동맥 전용 모듈 포함.
• 해상도 지원: 최대 0.7mm 등방성 고해상도 이미지 지원.
• 유연한 배포: Docker, Singularity/Apptainer, macOS 패키지, 또는 네이티브 Linux 설치로 이용 가능.
• 병변 처리: FastSurfer-LIT를 통한 병변 인페인팅 실험적 지원.