[論文レビュー] Pseudo-CTs from T1-weighted MRI for planning of low-intensity transcranial focused ultrasound neuromodulation: an open-source tool

Siti N. Yaakub, Tristan A. White+4 more|arXiv (Cornell University)|Sep 24, 2022

Ultrasound and Hyperthermia Applications被引用数 6

ひとこと要約

本論文では、正確な頭部焦点化超音波（TUS）ニューロモドゥレーション計画のため、T1強調MRIスキャンから患者固有の疑似CT画像を生成するオープンソースのディープラーニングツールを提示する。洗練された3次元畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いて、頭部全体で平均絶対誤差109.8 HU、頭蓋骨部で319.3 HUの高い正確性を達成した疑似CTを生成し、参照CTスキャンとほぼ同一の音響シミュレーションを可能にした。焦点圧力差は無視できるほど小さく（0.48対0.50 MPa）、バイナリーヘッドマスクを上回る性能を示した（0.28 MPa）。

ABSTRACT

Background: Individual skull models of bone density and geometry are important when planning the expected transcranial ultrasound acoustic field and estimating mechanical and thermal safety in low-intensity transcranial ultrasound stimulation (TUS) studies. Computed tomography (CT) images have typically been used to estimate skull acoustic properties. However, obtaining CT images in research participants may be prohibitive due to exposure to ionising radiation and limited access to CT scanners within research groups. Objective: We present a validated open-source tool for researchers to obtain individual skull estimates from T1-weighted MR images, for use in acoustic simulations. Methods: We refined a previously trained and validated 3D convolutional neural network (CNN) to generate 100 keV pseudo-CTs. The network was pretrained on 110 individuals and refined and tested on a database of 37 healthy control individuals. We compared simulations based on reference CTs to simulations based on our pseudo-CTs and binary skull masks, a common alternative in the absence of CT. Results: Compared with reference CTs, our CNN produced pseudo-CTs with a mean absolute error of 109.8 +/- 13.0 HU across the whole head and 319.3 +/- 31.9 HU in the skull. In acoustic simulations, the focal pressure was statistically equivalent for simulations based on reference CT and pseudo-CT (0.48 +/- 0.04 MPa and 0.50 +/- 0.04 MPa respectively) but not for binary skull masks (0.28 +/- 0.05 MPa). Conclusions: We show that our network can produce pseudo-CT comparable to reference CTs in healthy individuals, and that these can be used in acoustic simulations.

研究の動機と目的

• 電離線被曝とスキャナーアクセス制限のため、TUS計画におけるCTスキャンの取得が困難であるという課題に対処すること。
• 研究参加者においてCTを必要としないよう、T1強調MRIから個々の頭蓋骨の音響特性を推定する手法を開発すること。
• バイナリーヘッドマスクの代わりに患者固有の疑似CTを用いることで、低強度TUSにおける音響シミュレーションの正確性を向上させること。
• 研究者が標準的なMRIシーケンスから信頼性の高い疑似CTを生成できるように、検証済みのオープンソースツールを提供すること。
• 頭蓋骨に起因する超音波の歪みを正確にモデル化することで、より安全で正確なTUSニューロモドゥレーション計画を実現すること。

提案手法

• 事前学習済みの3次元U-Netベースの畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を微調整し、T1強調MRIボリュームから100 keVの疑似CTヘンスフィールドユニット（HU）を予測するようにした。
• 110名の被験者を用いた学習と、MRI・CTスキャンが併記された37名の健康被験者からなるテストコhortを用いたさらに精密な最適化を実施した。
• 一般化性能の向上と頭蓋骨HU推定誤差の低減を目的とした段階的学習戦略を採用した。
• 訓練済みモデルを用いて、新しい被験者のT1-MRIデータから疑似CTを生成し、音響シミュレーションの入力として利用した。
• 有限差分時間領域（FDTD）法を用いて、3種類の入力（参照CT、疑似CT、バイナリーヘッドマスク）を用いた音響シミュレーションを実施した。
• 3種類の入力タイプ間で焦点圧力分布とピーク圧力を比較することで、シミュレーションの正確性を検証した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ディープラーニングモデルは、T1強調MRIから患者固有の頭蓋骨HU値を正確に反映する疑似CT画像を生成できるか？
• RQ2 疑似CTに基づく音響シミュレーションの正確性は、参照CTスキャンに基づくものと比較して、焦点圧力および場分布の観点でどの程度か？
• RQ3 一般的に頭蓋骨特性の代理として用いられるバイナリーヘッドマスクは、TUSシミュレーションにおける焦点圧力をどの程度低く評価しているか、あるいは歪めているか？
• RQ4 提示されたオープンソースツールは、シミュレーションの正確性に影響を与えることなく、CTの代替として信頼性を持ってTUSニューロモドゥレーション計画に使用できるか？
• RQ5 頭蓋骨領域および頭部全体における予測された疑似CTと参照CTとの間の定量的誤差はどの程度か？

主な発見

• CNNで生成された疑似CTは、頭部全体で平均絶対誤差109.8 ± 13.0 HU、頭蓋骨部で319.3 ± 31.9 HUを達成した。
• 疑似CTを用いた音響シミュレーションでは、焦点圧力が0.50 ± 0.04 MPaを示し、参照CTに基づくシミュレーション（0.48 ± 0.04 MPa）と統計的に差がなかった。
• バイナリーヘッドマスクを用いたシミュレーションでは、顕著に低い焦点圧力（0.28 ± 0.05 MPa）が得られ、音響焦点強度が著しく低く評価されていることが示された。
• 疑似CTは、頭蓋骨の幾何学的および減衰特性を高い空間忠実度で再現しており、超音波伝搬の正確なモデル化を可能にした。
• このツールは公開されたオープンソースソリューションとして入手可能であり、CTスキャナへのアクセスが制限される研究分野においても広く利用可能である。
• 本手法は、最小限の被曝リスクで患者固有の音響シミュレーションを可能にし、縦断的および臨床的TUS研究に適している。