评估人类外侧膝状体核(LGN)有效分割的精准度与效率优化研究

来自国际研究团队针对MRI中难以辨识的视觉通路关键结构——外侧膝状体核(LGN)，创新性探究了质子密度(PD)扫描重复次数对分割精度的影响。通过四名评估者对五名受试者进行1-40次PD扫描平均图像的手动分割，并与专家标记对比，发现16次PD扫描即可达到最优分割效果，自动化分割结果与人工评估相当。该研究为优化MRI扫描协议、平衡成本与精度提供了重要依据。

　　

视觉通路的精妙运作往往隐藏在难以捕捉的皮层下微小结构中，传统磁共振成像(MRI)的T₁/T₂扫描对此束手无策。科学家们将目光聚焦于外侧膝状体核(Lateral Geniculate Nucleus, LGN)——这个视觉信号中转站的研究通常需要重复40次质子密度(Proton Density, PD)扫描才能获得清晰图像，耗时又烧钱。

一支研究团队设计了精巧实验：四位评估者对五名受试者的PD扫描图像进行阶梯式分割测试（1/2/4/8/16/24/32/40次平均），同时邀请专家仅对40次PD图像进行金标准标注。有趣的是，当PD扫描达到16次时，评估者与专家的分割重合度便达到平台期，更多扫描次数只是徒增成本。更妙的是，顶尖的自动分割算法表现竟与人类评估者不相上下。

这项研究如同给MRI实验室装了智能调节阀——16次PD扫描这个甜蜜点既能保证LGN分割精度，又能腾出宝贵扫描时间进行功能MRI研究，或将改写视觉神经科学的实验范式。