新智元|FastSurfer深度学习脑部成像工具：1分钟脑部分割，1小时皮质重建！
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脑部成像分析是一件很费时费力的事情 。
这就像玩拼图对你来说很简单 ， 但是搭复杂的乐高可能会困难一些 ， 更别说不规则的脑部成像 。 多年以来 ， 生物影像学的研究生院都致力于提高脑部成像检测的成本与效率 ， 这对解决脑部医学问题非常重要 。
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近日 ， 德国研究人员发表了一篇叫做《FastSurfer - A fast and accurate deep learning based neuroimaging pipeline》的文章 ， 介绍了FastSurfer——一种基于深度学习的快速、准确的神经成像工作流 。
以往的研究人员在做脑部成像分析时一般利用了FreeSurfer 。 FastSurfer为体积分析和基于表面的厚度分析提供了完整的FreeSurfer替代方案 ， 主要包括了：
1、FastSurferCNN-一种先进的深度学习架构 ， 能够在不到1分钟的时间内将全脑分割为95个类别 ， 模仿了FreeSurfer的解剖学分割和皮质碎裂（DKTatlas）
2、recon-surf——基于FreeSurfer的全表面重建工作流 ， 可在大约60分钟内完成皮质表面重建 ， 皮质标签映射以及传统的逐点和ROI厚度分析 。
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重建大脑？只知道FreeSurfer可不行 ， 或许你该试试FastSurfer！
传统的神经图像分析面临着计算量大、耗时多的问题 ， 很难进行推广 。 FreeSurfer是现行医疗影像学中比较普遍使用的软件 ， 但在性能方便依旧有待优化 。
FastSurfer可能可以解决这样的问题 。 德国研究人员提出了一种快速 ， 准确的基于深度学习的神经影像方法 ， 用于结构化人脑MRI扫描的自动处理 。 这种方法为体积分析（不到1分钟）和基于表面的厚度分析（仅在1小时左右的运行时间内）提供了完整的FreeSurfer替代方案 。
就运行速度而言 ， 一个完整的FreeSurfer运行在CPU上大约需要7小时（并行4小时） ， 具体取决于图像质量 ， 疾病严重程度等 。 FastSurfer仅在1分钟内（在GPU上 ， 在CPU上14分钟）就实现了体积分割（皮下和皮层区域） ， 在1.7小时（并行0.9小时）内完成包括皮层ROI厚度测量在内的表面处理 ， 包括球形配准 ， 在CPU上3.7小时（平行1.6小时）内对表面贴图进行潜在的后续组分析 。
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在OASIS1重测数据集的测试中 ， FastSurfer的表现相对较好 ， 其ICC（组内相关系数）大多都在0.8-1之间 ， 且较高 。
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特别地 ， 对痴呆症中群体差异的敏感性是我们评估的重要组成部分 。 FreeSurfer和FastSurfer的敏感性差异 ， 通过评估其在OASIS1中分离诊断组的能力（AD与CN）来确定（p） 。
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在FastSurfer分析流中 ， 皮质厚度的差异更加明显 ， 即敏感性更强烈 。
测试中 ， FastSurfer不但比传统方法快几个数量级 ， 且提高了可靠性和敏感性 。 因此是成为将来进行大规模分析任务的可靠工具 。
FastSurferCNN：深度学习架构让机器能够将全脑分割为95个类别
深度学习框架第一个要做的工作就是提供准确的3D全脑分割 。 研究人员利用一种新颖的光谱方法（使用Laplace特征函数快速绘制皮层）执行皮质表面重建和快速球面映射 。
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