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(guò)體積測(cè)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(wú)創(chuàng)傷、無(wú)輻射危害、軟組織對(duì)比度高及直接三維成像等顯著優(yōu)點(diǎn)成為測(cè)量腦結(jié)構(gòu)的最佳影像學(xué)方法之一，測(cè)量主要依賴手動(dòng)勾畫(huà)和軟件自動(dòng)分割邊界。手動(dòng)勾畫(huà)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(shí)且具有操作者依賴性；軟件自動(dòng)分割邊界則以手動(dòng)勾畫(huà)測(cè)量值為驗(yàn)證基礎(chǔ)自動(dòng)分割腦結(jié)構(gòu)，可縮短測(cè)量時(shí)間，但其準(zhǔn)確性欠佳。目前已開(kāi)發(fā)出多種自動(dòng)分割測(cè)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(guó)學(xué)者基于2個(gè)中國(guó)漢族成人標(biāo)準(zhǔn)腦MRI數(shù)據(jù)庫(kù)(Chinese 3000和Chinese 1000)，運(yùn)用人工智能技術(shù)開(kāi)發(fā)了QBrain腦影像量化分析軟件。本研究對(duì)比觀察QBrain與FreeSurfer測(cè)量海馬體積的效果。

1 資料與方法

1.1 研究對(duì)象 自健康中國(guó)成人頭顱高場(chǎng)強(qiáng)(3.0T)MRI高分辨數(shù)據(jù)庫(kù)(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(wú)臨床癥狀，全身查體未見(jiàn)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(huì)審查批準(zhǔn)，并經(jīng)“中國(guó)注冊(cè)流程試驗(yàn)倫理委員”審核通過(guò)(倫理編號(hào)：ChiECRCT20190197)。

1.2 儀器與方法 Chinese 1000數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)來(lái)自10個(gè)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(shí)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(shí)間約為8 min 22 s。

1.3 測(cè)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(dòng)的矢狀位、冠狀位和軸位重建圖像；分別以手動(dòng)勾畫(huà)、QBrain和FreeSurfer軟件3種方式分割并測(cè)量海馬體積。

1.3.1 手動(dòng)測(cè)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(huì)及阿爾茨海默病神經(jīng)影像學(xué)行動(dòng)計(jì)劃聯(lián)合開(kāi)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(huà)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(huà)，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(dòng)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(huà)海馬結(jié)構(gòu)灰白質(zhì)均包括在內(nèi)。由1名醫(yī)師勾畫(huà)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(cè)量值。

1.3.2 FreeSurfer軟件測(cè)量 采用FreeSurfer 6.0軟件進(jìn)行基于個(gè)體空間的自動(dòng)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(cè)量每名志愿者海馬體積耗時(shí)8～12 h，可同時(shí)并行處理28組數(shù)據(jù)。

1.3.3 QBrain軟件測(cè)量 通過(guò)圖像存儲(chǔ)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(píng)價(jià)系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析模塊，軟件自動(dòng)測(cè)量主要腦結(jié)構(gòu)體積。測(cè)量每名志愿者全腦結(jié)構(gòu)體積時(shí)間<3 min。見(jiàn)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(duì)t檢驗(yàn)分別對(duì)比FreeSurfer、QBrain與手動(dòng)測(cè)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(píng)估2種自動(dòng)測(cè)量方法與手動(dòng)測(cè)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(dòng)測(cè)量、QBrain和FreeSurfer軟件測(cè)得右側(cè)海馬體積測(cè)值均大于左側(cè)(P<0.05)。FreeSurfer軟件右側(cè)海馬測(cè)值明顯小于手動(dòng)測(cè)值(t=7.504，P<0.05)；左側(cè)測(cè)值大于手動(dòng)測(cè)值，但差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(t=-0.701，P=0.485)。QBrain軟件右側(cè)海馬測(cè)值明顯小于手動(dòng)測(cè)值(t=4.550，P<0.05)；左側(cè)測(cè)值雖小于手動(dòng)測(cè)值，但差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(t=1.184，P=0.239)。見(jiàn)表1。

2.2 測(cè)量方法相關(guān)性分析 FreeSurfer和QBrain軟件海馬體積測(cè)量值均與手動(dòng)測(cè)值顯著相關(guān)(ICC>0.75，r>0.75)，QBrain與手動(dòng)測(cè)量的相關(guān)性高于FreeSurfer，見(jiàn)表2。

2.3 測(cè)量方法一致性分析 FreeSurfer與QBrain軟件左、右側(cè)海馬體積測(cè)量值與手動(dòng)勾畫(huà)測(cè)值的一致性均較好，見(jiàn)圖2。

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

表1 海馬體積測(cè)值比較(±s，mm3)

表1 海馬體積測(cè)值比較(±s，mm3)

測(cè)量方法左側(cè)海馬右側(cè)海馬t值P值手動(dòng)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(dòng)測(cè)量比較P<0.05

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

2.4 測(cè)量方法相似度分析 FreeSurfer軟件海馬體積測(cè)值與手動(dòng)測(cè)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(dòng)測(cè)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(dòng)測(cè)量是海馬等腦結(jié)構(gòu)體積測(cè)量的“金標(biāo)準(zhǔn)”，但較耗時(shí)，且勾畫(huà)解剖邊界時(shí)易受操作者主觀因素影響。為減少測(cè)量用時(shí)，現(xiàn)已開(kāi)發(fā)出多種自動(dòng)分割軟件，以FreeSurfer軟件應(yīng)用最為廣泛，其測(cè)量準(zhǔn)確度已可滿足臨床應(yīng)用[9]。FreeSurfer軟件通過(guò)傳統(tǒng)圖像分割方法分析MRI，處理過(guò)程包括去頭骨、B1偏差場(chǎng)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(shí)過(guò)長(zhǎng)，難以用于臨床。QBrain軟件基于高分辨力中國(guó)漢族成人數(shù)據(jù)庫(kù)(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(píng)價(jià)系統(tǒng)，可自動(dòng)精準(zhǔn)分割96個(gè)腦區(qū)，用時(shí)<3 min即可快速測(cè)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(dòng)連接，醫(yī)生在撰寫(xiě)影像報(bào)告的同時(shí)即可獲知腦結(jié)構(gòu)測(cè)量值。

本研究勾畫(huà)海馬結(jié)構(gòu)時(shí)，將其灰白質(zhì)均包含在內(nèi)，結(jié)果顯示FreeSurfer軟件海馬測(cè)值與手動(dòng)測(cè)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(dòng)測(cè)值的相關(guān)性高于FreeSurfer，提示其測(cè)量準(zhǔn)確率更高。本研究中，F(xiàn)reeSurfer軟件對(duì)于左側(cè)海馬的測(cè)值大于手動(dòng)測(cè)值，而右側(cè)則小于手動(dòng)測(cè)值，與既往研究[14]有所不同，原因有待進(jìn)一步觀察；QBrain對(duì)左右側(cè)海馬的測(cè)值則均小于手動(dòng)測(cè)值。右側(cè)海馬測(cè)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(dòng)測(cè)量一致性均較高，提示二者均可替代手動(dòng)方法進(jìn)行海馬體積測(cè)量；采用DSC評(píng)估2種自動(dòng)分割海馬測(cè)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(cè)量準(zhǔn)確性更高。

總之，QBrain腦影像量化分析評(píng)價(jià)系統(tǒng)與FreeSurfer均為測(cè)量海馬體積的可靠方法，QBrain海馬體積測(cè)值與手動(dòng)測(cè)值的相關(guān)性更佳，且用時(shí)短，值得臨床推廣應(yīng)用。