《NMR in Biomedicine》：Automated Surface-Based Segmentation of Deep Gray Matter Regions Based on Diffusion Tensor Images Reveals Unique Age Trajectories Over the Healthy Lifespan
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许多研究已证明深部灰质（GM）体积在发育和衰老过程中存在独特轨迹，提示但未测量微结构改变。仅少数研究在深部GM中测量了扩散张量成像（DTI）参数，或在大队列的宽年龄范围内报告了这些数值。由于许多临床方案不采集T1加权图像，且T1加权与扩散图像之间的配准容易出错
许多研究已证明深部灰质（GM）体积在发育和衰老过程中存在独特轨迹，提示但未测量微结构改变。仅少数研究在深部GM中测量了扩散张量成像（DTI）参数，或在大队列的宽年龄范围内报告了这些数值。由于许多临床方案不采集T1加权图像，且T1加权与扩散图像之间的配准容易出错，本研究提出一种完全基于DTI计算的参数图（parametric maps）的自动分割技术，从而无需额外结构成像即可高效进行大队列深部GM的DTI研究。该算法通过将三维（3D）模型变形至扩散加权图像（DWI）和DTI图上可见的边界，分割五个皮层下GM结构。这种仅基于DTI的方法与标准T1加权分割进行了比较，使用了1.5 mm各向同性测试-重测扩散数据（n=24）。方法间Dice系数在10个结构中的5个较高（>0.7），但在左/右苍白球、左/右杏仁核和右海马较低。所提出的仅DTI分割在定性上更准确，且对全部10个结构产生更小的体积。随后，将该分割方法应用于“寿命”队列（n=357，5–90岁，203名女性），以评估体积、各向异性分数（FA）和平均扩散率（MD）的年龄变化。对于全部五个结构，MD轨迹呈二次函数，先下降约在30–35岁后上升。对于苍白球和海马，FA轨迹在5至约25岁保持平坦，随后在5–90岁范围内开始下降；杏仁核FA线性下降，纹状体FA线性上升，丘脑FA保持恒定。值得注意的是，DTI的轨迹与深部GM体积的轨迹不同。所提出的仅DTI自动深部GM分割方法将促进深部GM的DTI分析（这在大多数研究中通常未测量），并将有益于那些没有T1加权扫描的研究，例如许多临床人群。
**研究背景与问题**
深部灰质（deep gray matter, GM）结构（如苍白球、纹状体、丘脑、海马、杏仁核）的体积在健康寿命中呈现非线性轨迹：儿童期至青春期增长，约15–25岁达峰，此后随衰老下降。然而，这些体积变化仅反映了宏观结构改变，微观结构（microstructural）变化的研究相对匮乏。扩散张量成像（diffusion tensor imaging, DTI）可提供各向异性分数（fractional anisotropy, FA）和平均扩散率（mean diffusivity, MD）等互补参数，但现有DTI研究多局限于手动勾画感兴趣区（ROI），耗时且难以覆盖全结构。常用自动分割方法需依赖额外采集的T1加权图像（T1w），但配准易受空间扭曲和分辨率差异影响，且T1w图像在苍白球、丘脑等边界处灰白质对比度不足，导致分割误差。因此，开发一种仅基于DTI图像的自动分割方法，可避免配准问题，并适用于未采集T1w的临床方案。
**研究内容与结论**
研究人员提出了一种基于表面的自动分割算法，利用DTI参数图（FA+MD复合图和平均b1000 DWI）的边界对比度，通过3D网格变形分割五个深部GM结构（苍白球、纹状体、丘脑、海马、杏仁核）。方法在1.5 mm各向同性测试-重测数据（n=24）中验证，与FreeSurfer T1w分割相比，Dice系数在丘脑和纹状体较高（>0.70），而在苍白球和杏仁核较低（<0.70）。可重复性良好（重测Dice系数0.79–0.94）。随后应用于寿命队列（n=357，5–90岁），发现：MD轨迹呈U形（约30–35岁最低），FA轨迹因结构而异（苍白球和海马呈倒U形，杏仁核线性下降，纹状体线性上升，丘脑稳定）。这些DTI轨迹与体积轨迹不同，表明DTI提供了深部GM微结构成熟与衰老的独特信息。论文发表在《NMR in Biomedicine》。
**主要关键技术方法**
研究人员首先对扩散数据进行预处理（包括非中心卡方分布校正、去噪、吉布斯伪影校正、运动和涡流畸变矫正），并拟合张量模型生成FA和MD图。提出FA+MD（1000×）复合图，将FA和MD相加以同时增强灰质-白质和灰质-脑脊液边界。分割算法基于3D网格变形：初始网格由非线性配准获得的概率图谱生成，随后通过外部图像力（驱动网格向平均b1000 DWI或FA+MD复合图的最大强度梯度移动）和外部图谱力（基于概率图谱调节边界约束）使网格贴合目标结构边界。内部力维持表面光滑。对于海马和杏仁核，先联合分割再采用期望最大化（EM）算法（ANTs Atropos）分离。所有数据来自阿尔伯塔大学规范脑成像数据库（University of Alberta Normative Brain Imaging Database），包括测试-重测队列（n=24）和寿命队列（n=357，5–90岁，203名女性）。
**研究结果**
**3.1 深部GM在原生DTI上的分割评估**：定性评估显示，对苍白球、纹状体、丘脑的分割在所有24名受试者中准确，但海马和杏仁核偶有错误（如海马侧向扩展到皮质，杏仁核前边界包含皮质）。
**3.2 与标准T1加权分割方法的比较**：相比FreeSurfer T1w分割，所提方法对所有10个结构生成更小体积（差异范围-9%至-38%，p<0.001）。方法间Dice系数：左/右丘脑最高（0.80/0.84），左/右苍白球（0.64/0.69）和右海马（0.69）较低，左/右杏仁核最低（0.50/0.59）。定性分析显示FreeSurfer常将内囊白质体素纳入苍白球和丘脑分割，而DTI方法因FA图对比度优势可排除这些体素。
**3.3 可重复性分析**：测试-重测Dice系数0.79（左杏仁核）至0.94（左/右丘脑）。组内相关系数（ICC）对较大结构（纹状体0.92–0.97，丘脑0.96–0.98）较高，对小结构（苍白球0.80–0.83，杏仁核0.67–0.75）较低，但扫描间体积无显著差异（p>0.05）。重测数据中相同的分割错误可重复出现。
**3.4 深部GM DTI指标及体积与年龄的关系**：寿命队列中，FA值从高到低依次为丘脑（0.25）、苍白球（0.23）、杏仁核（0.18）、纹状体（0.16）、海马（0.14）；MD值从低到高为苍白球（0.78×10
-3 mm
2/s）、纹状体（0.81）、杏仁核（0.86）、丘脑（0.87）、海马（0.93）。年龄轨迹：所有五个结构MD呈二次或三次U形拟合（最低点约30–40岁）；FA轨迹——苍白球和海马呈二次拟合（5–60岁平坦后下降），杏仁核线性下降，纹状体线性上升，丘脑呈稳定三次轨迹。体积轨迹：DTI分割与FreeSurfer T1w分割的轨迹在纹状体、丘脑、海马、杏仁核大致相似，但苍白球在儿童期至青春期出现矛盾趋势（DTI显示增长，T1w显示下降），可能因T1w对比度随髓鞘化而变化。
**3.5 深部GM DTI指标的性别差异**：男性所有五个结构体积均大于女性（p<0.001）。MD在男性中较高（除杏仁核外四个结构，p<0.001），而FA无显著性别差异。发育和衰老轨迹在两性间相似，但体积轨迹存在定性差异（如男性苍白球、丘脑、杏仁核在30–50岁体积增长更多）。
**讨论与结论**
研究人员提出一种仅基于DTI的自动深部GM分割方法，利用FA+MD复合图和平均b1000 DWI的对比度进行3D网格变形，避免了T1w图像的需求和配准误差。与FreeSurfer T1w分割相比，该方法在边界清晰区域（如丘脑）一致性高，而在对比度不足区域（如苍白球、杏仁核）差异较大，但DTI方法在内部囊边界处具有对比度优势。寿命队列中，深部GM的MD和FA轨迹呈现区域特异性，且与体积轨迹不同，表明DTI能捕捉到体积测量无法反映的微结构变化。研究结论部分翻译如下：
**结论**：本文提出一种完全自动化的分割方法，直接利用扩散图像测量五个深部GM结构（苍白球、纹状体、丘脑、海马、杏仁核）的DTI参数。该分割利用平均b1000 DWI和FA+MD复合图的对比度，将3D网格变形至各目标结构边界。与标准T1w FreeSurfer分割相比，该方法对五个深部GM结构生成相似的分割，且由于FA+MD复合图在内外囊区域具有优越的灰白质对比度，可能优于T1w分割方法。在包含357名参与者（5–90岁）的典型发育和衰老队列中，每个深部GM结构的FA和MD均观察到独特的发育和衰老轨迹，且与其体积轨迹不同，提示DTI可提供深部GM脑成熟的额外信息。该自动仅DTI分割无需T1w成像，具有明显优势，将有益于未来在发育、衰老或临床人群中对深部GM扩散特性开展研究，尤其是当T1w图像增加总采集时间或并非常规采集时。
