NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
AmaçBu çalışma, beyin MRG taramalarında hipotalamus ve intrakraniyal hacmin (ICV) otomatik segmentasyonu için grafiksel bir kullanıcı arayüzü (GUI) geliştirmeyi ve değerlendirmeyi amaçladı. Arayüz, son kullanıcılar için erişilebilirlik ve kullanım kolaylığına odaklanarak, araştırma uygulamaları için verimli ve doğru segmentasyonu kolaylaştırmak için tasarlanmıştır.MethodsWe, açıklamalı beyin MR taramalarında eğitilmiş derin öğrenme tabanlı segmentasyon modellerini entegre eden Gradio kütüphanesini kullanarak web tabanlı bir GUI geliştirdi. Model, hipotalamus ve ICV'yi tanımlamak için bir U-Net mimarisi kullanmaktadır. GUI, kullanıcıların yüksek çözünürlüklü MRI taramaları yüklemelerine, segmentasyon sonuçlarını görselleştirmelerine, hipotalamik hacim ve ICV hesaplamalarına ve bireysel segmentasyon sonuçlarını manuel olarak düzeltmelerine olanak tanır. Yaygın erişilebilirliği sağlamak için, arayüzü ngrok kullanarak dağıttık ve kullanıcıların araca paylaşılan bir bağlantı aracılığıyla erişmelerini sağladık. Yaklaşımın evrenselliği için bir örnek olarak, araç Parkinson hastalığı (PD) ve 39 kontrolleri olan 90 hasta grubuna uygulandı.SonuçlarGUI, hipotalamus ve ICV'nin segmentlenmesinde yüksek kullanılabilirlik ve verimlilik gösterdi, PD hastaları ve kontrolleri arasında gözlemlenen normalleştirilmiş hipotalamik hacimde önemli bir fark yoktu, daha önce yayınlanan bulgularla tutarlıydı. Hasta hacmi başına ortalama işlem süresi hipotalamus için 18 s ve 6 GB NVidia GeForce GTX 1060 GPU'da ICV segmentasyonu için 44 s idi. Ngrok tabanlı dağıtım, farklı cihazlar ve işletim sistemleri arasında kesintisiz erişime izin verir, ortalama 5 s'den az bir bağlantı süresine sahiptir.ConclusionGelişmiş GUI, nörogörüntülemede uygulamalar için güçlü ve erişilebilir bir araç sağlar. Sezgisel arayüzün, doğru derin öğrenme tabanlı segmentasyonun ve ngrok üzerinden kolay konuşlandırmanın kombinasyonu, beyin MR analizinde kullanıcı dostu araçlara duyulan ihtiyacı giderir. Bu yaklaşım, nörogörüntüleme araştırmalarında iş akışlarını düzene sokma potansiyeline sahiptir.
Özgün kaynak özetini okuyun
PurposeThis study aimed to develop and evaluate a graphical user interface (GUI) for the automated segmentation of the hypothalamus and intracranial volume (ICV) in brain MRI scans. The interface was designed to facilitate efficient and accurate segmentation for research applications, with a focus on accessibility and ease of use for end-users.MethodsWe developed a web-based GUI using the Gradio library integrating deep learning-based segmentation models trained on annotated brain MRI scans. The model utilizes a U-Net architecture to delineate the hypothalamus and ICV. The GUI allows users to upload high-resolution MRI scans, visualize the segmentation results, calculate hypothalamic volume and ICV, and manually correct individual segmentation results. To ensure widespread accessibility, we deployed the interface using ngrok, allowing users to access the tool via a shared link. As an example for the universality of the approach, the tool was applied to a group of 90 patients with Parkinson's disease (PD) and 39 controls.ResultsThe GUI demonstrated high usability and efficiency in segmenting the hypothalamus and the ICV, with no significant difference in normalized hypothalamic volume observed between PD patients and controls, consistent with previously published findings. The average processing time per patient volume was 18 s for the hypothalamus and 44 s for the ICV segmentation on a 6 GB NVidia GeForce GTX 1060 GPU. The ngrok-based deployment allowed for seamless access across different devices and operating systems, with an average connection time of less than 5 s.ConclusionThe developed GUI provides a powerful and accessible tool for applications in neuroimaging. The combination of the intuitive interface, accurate deep learning-based segmentation, and easy deployment via ngrok addresses the need for user-friendly tools in brain MRI analysis. This approach has the potential to streamline workflows in neuroimaging research.
Bilimsel değerlendirme
Araştırma sorusu
Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.
Yöntem ve örneklem
Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.
Temel bulgular
Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.
Sınırlılıklar
Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.
Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.