王 颖，钱天翼，苏壮志，张泽寅，4，李坤成，5*

(1.首都医科大学宣武医院放射与核医学科，北京 100053；2.北京市健宫医院放射科，北京 100054；3.北京量健智能科技有限公司，北京 100037；4.北京市监狱管理中心医院放射科，北京 100054；5.磁共振成像脑信息学北京市重点实验室，北京 100053)

海马位于颞叶内侧，在学习、记忆、空间定位和导航中发挥重要作用。阿尔茨海默病(Alzheimer diseaes， AD)和癫痫等疾病可能引起海马萎缩[1-3]，通过体积测量显示海马萎缩是早期诊断AD的重要指标[4-5]。MRI以其无创伤、无辐射危害、软组织对比度高及直接三维成像等显著优点成为测量脑结构的最佳影像学方法之一，测量主要依赖手动勾画和软件自动分割边界。手动勾画可精准勾勒脑结构边界，是公认的“金标准”，但耗时且具有操作者依赖性；软件自动分割边界则以手动勾画测量值为验证基础自动分割脑结构，可缩短测量时间，但其准确性欠佳。目前已开发出多种自动分割测量软件(如SPM、FreeSurfer和FSL-first等)用于该领域[6]，其中FreeSurfer应用较为广泛。我国学者基于2个中国汉族成人标准脑MRI数据库(Chinese 3000和Chinese 1000)，运用人工智能技术开发了QBrain脑影像量化分析软件。本研究对比观察QBrain与FreeSurfer测量海马体积的效果。

1 资料与方法

1.1 研究对象 自健康中国成人头颅高场强(3.0T)MRI高分辨数据库(Chinese 1000)中随机提取100名志愿者的数据，男50名，女50名，年龄19～69岁，平均(40.9±14.8)岁，均为右利手。纳入标准：无临床症状，全身查体未见明显异常。排除标准：①合并中枢神经系统或精神疾病；②吸毒、酗酒或家族遗传病史；③心血管及神经系统手术史；……