對比QBrain與FreeSurfer軟件自動測量海馬體積

王 穎，錢天翼，蘇壯志，張澤寅，4，李坤成，5*

(1.首都醫(yī)科大學(xué)宣武醫(yī)院放射與核醫(yī)學(xué)科，北京 100053；2.北京市健宮醫(yī)院放射科，北京 100054；3.北京量健智能科技有限公司，北京 100037；4.北京市監(jiān)獄管理中心醫(yī)院放射科，北京 100054；5.磁共振成像腦信息學(xué)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100053)

海馬位于顳葉內(nèi)側(cè)，在學(xué)習(xí)、記憶、空間定位和導(dǎo)航中發(fā)揮重要作用。阿爾茨海默病(Alzheimer diseaes， AD)和癲癇等疾病可能引起海馬萎縮[1-3]，通過體積測量顯示海馬萎縮是早期診斷AD的重要指標(biāo)[4-5]。MRI以其無創(chuàng)傷、無輻射危害、軟組織對比度高及直接三維成像等顯著優(yōu)點(diǎn)成為測量腦結(jié)構(gòu)的最佳影像學(xué)方法之一，測量主要依賴手動勾畫和軟件自動分割邊界。手動勾畫可精準(zhǔn)勾勒腦結(jié)構(gòu)邊界，是公認(rèn)的“金標(biāo)準(zhǔn)”，但耗時且具有操作者依賴性；軟件自動分割邊界則以手動勾畫測量值為驗(yàn)證基礎(chǔ)自動分割腦結(jié)構(gòu)，可縮短測量時間，但其準(zhǔn)確性欠佳。目前已開發(fā)出多種自動分割測量軟件(如SPM、FreeSurfer和FSL-first等)用于該領(lǐng)域[6]，其中FreeSurfer應(yīng)用較為廣泛。我國學(xué)者基于2個中國漢族成人標(biāo)準(zhǔn)腦MRI數(shù)據(jù)庫(Chinese 3000和Chinese 1000)，運(yùn)用人工智能技術(shù)開發(fā)了QBrain腦影像量化分析軟件。本研究對比觀察QBrain與FreeSurfer測量海馬體積的效果。

1 資料與方法

1.1 研究對象 自健康中國成人頭顱高場強(qiáng)(3.0T)MRI高分辨數(shù)據(jù)庫(Chinese 1000)中隨機(jī)提取100名志愿者的數(shù)據(jù)，男50名，女50名，年齡19～69歲，平均(40.9±14.8)歲，均為右利手。納入標(biāo)準(zhǔn)：無臨床癥狀，全身查體未見明顯異常。排除標(biāo)準(zhǔn)：①合并中樞神經(jīng)系統(tǒng)或精神疾?。虎谖?、酗酒或家族遺傳病史；③心血管及神經(jīng)系統(tǒng)手術(shù)史；④存在MR檢查禁忌證，如體內(nèi)有心臟起搏器、金屬假體或鐵磁性異物等。本研究經(jīng)醫(yī)院倫理委員會審查批準(zhǔn)，并經(jīng)“中國注冊流程試驗(yàn)倫理委員”審核通過(倫理編號：ChiECRCT20190197)。

1.2 儀器與方法 Chinese 1000數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)來自10個研究中心，均采用Siemens Magnetom Prisma 3.0T MR掃描儀，配置相同的Syngo MR VD13D操作版本和80/200梯度系統(tǒng)，以磁化準(zhǔn)備雙快速梯度回波(magnetization-prepared 2 rapid gradient echo， MP2RAGE)脈沖序列進(jìn)行采集，獲取覆蓋全腦的矢狀位T1WI，掃描參數(shù)：TR 5 000 ms，TE 2.88 ms，雙反轉(zhuǎn)時間700 ms/2 500 ms，F(xiàn)OV 240 mm×256 mm，體素1.0 mm×1.0 mm×1.2 mm，帶寬為240 Hz/Px，并行采集因子為3，掃描時間約為8 min 22 s。

1.3 測量海馬體積 分割及配準(zhǔn)高分辨頭顱MRI數(shù)據(jù)，獲取三維聯(lián)動的矢狀位、冠狀位和軸位重建圖像；分別以手動勾畫、QBrain和FreeSurfer軟件3種方式分割并測量海馬體積。

1.3.1 手動測量 由2名具有5年以上工作經(jīng)驗(yàn)影像科醫(yī)師在神經(jīng)影像學(xué)和解剖學(xué)專家指導(dǎo)下，參照歐洲阿爾茨海默病協(xié)會及阿爾茨海默病神經(jīng)影像學(xué)行動計(jì)劃聯(lián)合開發(fā)的海馬分割協(xié)議[7-8]，主要采用冠狀位、參考其他圖像勾畫海馬，以海馬槽下方首先出現(xiàn)的灰質(zhì)為海馬前界，自前向后逐層勾畫，直至出現(xiàn)側(cè)腦室下角內(nèi)側(cè)卵圓形灰質(zhì)結(jié)節(jié)，即海馬后界；內(nèi)側(cè)界自前向后依次為環(huán)池和胼胝體壓部外側(cè)，排除大腦后動脈、腦膜/小腦幕等；外側(cè)界為側(cè)腦室顳角；上界為海馬槽、海馬傘、脈絡(luò)膜裂或側(cè)腦室顳角；下界為海馬旁回白質(zhì)(包括下托)。海馬緊鄰杏仁核、丘腦及內(nèi)嗅皮層等重要灰質(zhì)核團(tuán)，本研究勾畫海馬結(jié)構(gòu)灰白質(zhì)均包括在內(nèi)。由1名醫(yī)師勾畫海馬邊界，另1名進(jìn)行校正，在2名醫(yī)師達(dá)成一致的前提下獲得海馬體積測量值。

1.3.2 FreeSurfer軟件測量 采用FreeSurfer 6.0軟件進(jìn)行基于個體空間的自動分割，得到海馬區(qū)域標(biāo)注標(biāo)簽結(jié)果。應(yīng)用intel Xeon E5-2680v4工作站，測量每名志愿者海馬體積耗時8～12 h，可同時并行處理28組數(shù)據(jù)。

1.3.3 QBrain軟件測量 通過圖像存儲與傳輸系統(tǒng)(picture archiving and communication systems， PACS)將數(shù)據(jù)推送至QBrain腦影像量化分析評價系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析模塊，軟件自動測量主要腦結(jié)構(gòu)體積。測量每名志愿者全腦結(jié)構(gòu)體積時間<3 min。見圖1。

1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析 采用SPSS 26.0統(tǒng)計(jì)分析軟件。以±s表示計(jì)量資料，采用配對t檢驗(yàn)分別對比FreeSurfer、QBrain與手動測量海馬體積的差異。以Pearson相關(guān)分析和組內(nèi)相關(guān)系數(shù)(intra-class correlation coefficient， ICC)評估2種自動測量方法與手動測量的相關(guān)性，r<0.40為相關(guān)性較差，0.40≤r≤0.75為相關(guān)性一般，r>0.75為相關(guān)性較好；ICC<0.50為相關(guān)性差，0.50≤ICC≤0.75為相關(guān)性尚可，0.750.90為相關(guān)性極好；采用Bland-Altman分析法進(jìn)行一致性分析，計(jì)算95%置信區(qū)間；采用戴斯系數(shù)(Dice similarity coefficient， DSC)分析相似程度，DSC>0.7為分割的重疊效果較好。P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 海馬體積 手動測量、QBrain和FreeSurfer軟件測得右側(cè)海馬體積測值均大于左側(cè)(P<0.05)。FreeSurfer軟件右側(cè)海馬測值明顯小于手動測值(t=7.504，P<0.05)；左側(cè)測值大于手動測值，但差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(t=-0.701，P=0.485)。QBrain軟件右側(cè)海馬測值明顯小于手動測值(t=4.550，P<0.05)；左側(cè)測值雖小于手動測值，但差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(t=1.184，P=0.239)。見表1。

2.2 測量方法相關(guān)性分析 FreeSurfer和QBrain軟件海馬體積測量值均與手動測值顯著相關(guān)(ICC>0.75，r>0.75)，QBrain與手動測量的相關(guān)性高于FreeSurfer，見表2。

2.3 測量方法一致性分析 FreeSurfer與QBrain軟件左、右側(cè)海馬體積測量值與手動勾畫測值的一致性均較好，見圖2。

圖1 志愿者男，65歲 A、B.手動于矢狀位(A)及冠狀位(B)圖像上勾畫海馬輪廓； C、D.以QBrain軟件矢狀位(C)及冠狀位(D)圖像上自動勾畫海馬輪廓； E、F.以FreeSurfer于矢狀位(E)及冠狀位(F)圖像上自動勾畫海馬輪廓 (顏色標(biāo)記為勾畫區(qū)域)

表1 海馬體積測值比較(±s，mm3)

表1 海馬體積測值比較(±s，mm3)

測量方法左側(cè)海馬右側(cè)海馬t值P值手動3 911.79±412.764 196.18±424.22-4.30<0.001Freesurfer軟件3 927.69±363.004 019.74±372.21*-15.74<0.001QBrain軟件3 890.80±339.684 105.17±344.91*-16.67<0.001 注:*:與手動測量比較P<0.05

圖2 測量方法的一致性分析Bland-Altman圖 A、B.FreeSurfer軟件與手動測量左(A)、右側(cè)(B)海馬體積； C、D.分QBrain軟件與手動測量左(C)、右側(cè)(D)海馬體積

2.4 測量方法相似度分析 FreeSurfer軟件海馬體積測值與手動測值的DSC為0.73±0.93，QBrain為0.95±0.91(P=0.907)。

表2 FreeSurfer、QBrain軟件與手動測量海馬體積的相關(guān)性分析

3 討論

海馬緊鄰杏仁核、丘腦及內(nèi)嗅皮層等重要灰質(zhì)核團(tuán)。手動測量是海馬等腦結(jié)構(gòu)體積測量的“金標(biāo)準(zhǔn)”，但較耗時，且勾畫解剖邊界時易受操作者主觀因素影響。為減少測量用時，現(xiàn)已開發(fā)出多種自動分割軟件，以FreeSurfer軟件應(yīng)用最為廣泛，其測量準(zhǔn)確度已可滿足臨床應(yīng)用[9]。FreeSurfer軟件通過傳統(tǒng)圖像分割方法分析MRI，處理過程包括去頭骨、B1偏差場校正、體數(shù)據(jù)配準(zhǔn)、灰白質(zhì)分割及面數(shù)據(jù)配準(zhǔn)等[10]，但耗時過長，難以用于臨床。QBrain軟件基于高分辨力中國漢族成人數(shù)據(jù)庫(Chinese 1000)，覆蓋18～80歲成人全年齡段，是采用人工智能技術(shù)編制的腦影像量化分析評價系統(tǒng)，可自動精準(zhǔn)分割96個腦區(qū)，用時<3 min即可快速測量全腦不同結(jié)構(gòu)體積，顯示腦體積異常改變，有助于準(zhǔn)確判斷具體腦結(jié)構(gòu)的偏側(cè)化及其異常改變。QBrain可與醫(yī)院PACS自動連接，醫(yī)生在撰寫影像報告的同時即可獲知腦結(jié)構(gòu)測量值。

本研究勾畫海馬結(jié)構(gòu)時，將其灰白質(zhì)均包含在內(nèi)，結(jié)果顯示FreeSurfer軟件海馬測值與手動測量結(jié)果相似并呈顯著相關(guān)，與既往研究[11-13]一致；而QBrain軟件與手動測值的相關(guān)性高于FreeSurfer，提示其測量準(zhǔn)確率更高。本研究中，F(xiàn)reeSurfer軟件對于左側(cè)海馬的測值大于手動測值，而右側(cè)則小于手動測值，與既往研究[14]有所不同，原因有待進(jìn)一步觀察；QBrain對左右側(cè)海馬的測值則均小于手動測值。右側(cè)海馬測值大于左側(cè)，提示海馬體積呈右偏側(cè)化。本研究中，2種軟件與手動測量一致性均較高，提示二者均可替代手動方法進(jìn)行海馬體積測量；采用DSC評估2種自動分割海馬測量值的空間重疊，結(jié)果顯示FreeSurfer的DSC>0.7，QBrain的DSC>0.9，提示QBrain測量準(zhǔn)確性更高。

總之，QBrain腦影像量化分析評價系統(tǒng)與FreeSurfer均為測量海馬體積的可靠方法，QBrain海馬體積測值與手動測值的相關(guān)性更佳，且用時短，值得臨床推廣應(yīng)用。