2023年1月23日来自英国普利茅斯大学研究团队在Brain Stimulation杂志发表文章，发布了一个新颖的工具箱，用于从T1加权磁共振（MR）图像生成计算机断层扫描（CT）图像，用于规划人类的经颅超声刺激（TUS）研究。

这个经过验证的开源工具箱允许使用现有的 T1 加权 MR 图像创建定制的头骨模型，用于 TUS 研究中的声学模拟，用于神经导航。该工具箱使用3D残差U-Net，在110个受试者上预先训练，并在37个单独的数据集上细化，从T100加权MR图像合成1 keV伪CT图像。该工具箱填补了现有方法的空白，有助于推广TUS的**实践和可重复性。该工具箱在MONAI中实现，MONAI是一个用于医学成像的开源深度学习框架。

关键要点

• 该工具箱从 T1 加权磁共振 （MR） 图像生成计算机断层扫描 （CT） 图像，用于经颅超声刺激 （TUS） 研究。

• 它旨在让研究人员为TUS研究中的声学模拟生成个性化的头骨模型。

• CT 图像被认为是颅骨成像的黄金标准，但由于辐射暴露和 CT 扫描仪的使用受限，获取 CT 图像可能很困难。

• 该工具箱使用预先训练的 3D 残差 U-Net 从 T1 加权 MR 图像合成伪 CT 图像。

• 该网络在多个数据集上进行训练和验证，以提高其可推广性。

• 经颅模拟的工具箱和随附代码是开源的，已被全球几位TUS研究人员使用。

• 该工具箱旨在对新手和专家用户都很有用，可用于在他们自己的数据集上迁移学习应用程序。