众所周知，颅脑MRI研究的一个主要挑战是招募大量的参与者，以支持有效的科学推断和概括性。临床获得性颅脑MRI扫描的回顾性研究可以通过利用现有的卫生保健数据来补充昂贵的前瞻性神经影像学研究。例如，患有特定疾病的个人可能缺乏参与研究的支持或资源，但他们的临床数据可以匿名化以便在研究应用中二次使用。从这个角度来看，每年在临床环境中获得的数以百万计的颅脑MRI扫描是一种宝贵的、未被充分利用的资源。

然而，使用临床MRI扫描的一个主要障碍是缺乏必要的适当控制来严格检验感兴趣的患者群体中的假设。在研究环境中，习惯上招募健康的、典型的发展参与者明确为此目的。临床MRI研究可能有一个由人口统计学匹配的患者组成的对照组，这些患者接受了脑部MRI检查以排除严重的神经病理异常，并且发现MRI结果不显著。一个关键的未解决的问题是，研究和临床对照之间确定过程的差异是否会对感兴趣的患者群体产生偏差。

使用临床颅脑MRI数据的其他挑战包括它们的技术异质性和可变质量。多项研究显示，统计方法在协调MRI数据中的扫描仪和序列差异方面是成功的，基于深度学习的图像分割工具可以提供扫描质量的鲁棒性。

近日，发表在Radiology杂志的一项研究为临床获得性颅脑MRI扫描有限成像病理学(SLIP)的神经解剖学变异性提供一个基准，并评估了精心策划的临床MRI扫描的生长图与研究质量的MRI扫描之间的差异，以及受到扫描的临床指征的影响。

本项研究在对已有数据的二次分析中，通过9台3.0-T MRI扫描仪对来自城市儿童医疗保健系统(年龄≤22岁)的临床颅脑MRI SLIP进行扫描。策展过程包括对放射学报告进行手动审查，以及对无大体病理的图像进行自动和手动质量审查。使用两种图像分割管道测量全球和区域体积成像表型，并通过Pearson相关性和峰值体积年龄，定量比较临床脑生长图表与来自同一年龄范围的大量研究对照的图表。

本项研究共纳入532例患者，其中男性277例;中位年龄，10岁[IQR, 5-14岁];年龄范围(出生后28天至22岁)，扫描时间为2005年至2020年。临床脑生长图与来自研究数据集的生长图高度相关(22项研究，8346人[4947名男性];根据模型预测的正常发育轨迹，年龄范围为出生后152天至22岁(中位数r = 0.979)。

表 使用位置、形状和规模的广义加性模型估计临床颅脑MRI滑移的脑发育里程碑

本项研究表明，扫描的临床指征与临床脑图输出无明显偏差。其中，来自有限影像学病理的临床对照的脑生长图与来自研究对照的脑图高度相关，这表明精心策划的临床MRI扫描具有补充研究数据集的潜力。

原文出处：

Jenna M Schabdach,J Eric Schmitt,Susan Sotardi,et al.Brain Growth Charts for Quantitative Analysis of Pediatric Clinical Brain MRI Scans with Limited Imaging Pathology.DOI:10.1148/radiol.230096