Deep-MI/FastSurfer

FastSurfer – 빠른 요약

기능 – FastSurfer는 기존 FreeSurfer 워크플로우를 대체하는 딥러닝 기반 신경 영상 처리 파이프라인입니다. 고해상도 T1 강조 MRI(선택적으로 T2 포함)를 입력받아 다음을 생성합니다:

• GPU에서 몇 분 내에 전뇌 조직 및 피질 분할(95개 클래스) 수행.
• 전용 네트워크를 통해 뇌량, 소뇌, 시상하부와 같은 하위 구조 처리.
• 약 20~40분 내에 표면 재구성 및 피질 두께 맵 생성(FreeSurfer와 유사한 결과, 훨씬 빠른 속도).

중요성 – 기존 FreeSurfer는 피험자당 수 시간이 소요될 수 있으며 서브밀리미터 데이터 처리에 어려움을 겪습니다. FastSurfer의 VIN 스타일 네트워크는 해상도에 독립적이므로 0.7 mm 등방성 스캔에서도 빠르게 실행되어 대규모 연구 및 고해상도 분석을 가능하게 합니다.

설치 방법 – 사전 빌드된 Docker, Apptainer/Singularity 또는 macOS 패키지가 제공되며, 네이티브 설치도 가능합니다. 모든 컨테이너에는 필요한 소프트웨어가 포함되어 있지만, 표면 처리 단계를 위해서는 무료 FreeSurfer 라이선스가 필요합니다.

일반적인 워크플로우

1. --t1 <path> --sd <subjects_dir> --sid <id> --fs_license <file> 와 같은 플래그와 함께 run_fastsurfer.sh 를 실행합니다.
2. 모듈 선택: --seg_only (빠른 분할), --surf_only (표면 재구성) 또는 전체 파이프라인 실행.
3. 선택적 확장: FastSurfer-LIT 는 마스크가 제공될 때 병변 인페인팅을 추가합니다.

출력 – 분할 볼륨 (asegdkt, cerebnet, hypvinn), 뇌량 마스크, 표면 파일 (.surf, .thickness) 및 후속 FreeSurfer 도구용 CSV/TSV 통계 데이터.

하드웨어 – GPU 가속 모드가 기본값입니다. CPU 전용 모드도 작동하지만 훨씬 느립니다. 권장 사양: 6코어 CPU, 16 GB 이상의 RAM, NVIDIA 2016 이상(12 GB 이상의 VRAM) 또는 Apple-silicon 기반 macOS.

인용 – 논문을 발표할 경우 README에 나열된 NeuroImage 시리즈 논문(FastSurfer, FastSurferVINN, CerebNet, FastSurfer-HypVINN, FastSurfer-CC, FastSurfer-LIT)을 인용하십시오.