本文通过ChatGLM/GPT进行辅助对近期Bio-protocol 期刊发表的方案进行解读和概括，若感兴趣请点击“阅读原文”查看详细的实验流程及试材。如果解读中有任何错误或遗漏，敬请指正。
磁共振图像的精准测量在脑部研究中至关重要，但由于噪声和图像分辨率等因素，往往难以准确划定脑部结构。传统的手动测量不仅费时费力，而且重复性差，影响实验效率。为了简化这一过程，提高测量的准确性，科学家们不断探索更优质的方法。在这方面，2025年1月5日，Bio-protocol 期刊在线发表了丹麦哥本哈根大学（University of Copenhagen）Ryszard S. Gomolka团队题为“Automatic Adaptive Algorithm for Delineation of Cerebral-Spinal Fluid Regions for Non-contrast Magnetic Resonance Imaging Volumetry and Cisternography in Mice”的方法文章。
磁共振成像(MRI)是一种非侵入性的医学成像技术，利用强磁场和射频波生成体内结构的详细图像。MRI通过测量人体内不同组织对磁场和射频波的响应差异来创建图像。该技术特别擅长成像软组织，如大脑、脊髓、肌肉和器官，并能提供高分辨率的解剖信息。
本文提出了一种全自动的适应性算法，能够在非对比的鼠脑3D-CISS图像中精确分割脑脊液（CSF）空间，避免了手动分割的时间消耗和重复性差的问题。
该算法通过计算图像强度的累积分布，并基于对比度计算进行切片式区域生长，有效区分CSF区域，确保了分割结果的准确性和稳定性。
算法在矢状面、轴向面和冠状面上分别独立细化CSF区域，提供了更高的分割精度，适应不同的脑结构特点。
小鼠脑部研究
该算法可用于小鼠脑部的自动分割，特别是在缺乏外部对比剂的情况下，帮助研究者进行脑脊液空间的定量分析，从而揭示不同小鼠模型的生物学差异。脑脊液空间测量
通过精确分割CSF空间，算法可用于定量分析脑脊液体积变化，助力研究与神经退行性疾病、脑损伤等相关的脑脊液变化。影像分析中的自动化
该方法可以应用于其他类型的3D医学影像（如μCT、CT图像）中的自动化分割，提升影像分析效率，减少人为操作误差。
温馨提示：积极引用本文不仅是对作者创新技术和科研共享的最佳肯定，也是确保实验可复现性的重要方式。
Gomolka, R. S. (2025). Automatic Adaptive Algorithm for Delineation of Cerebral-Spinal Fluid Regions for Non-contrast Magnetic Resonance Imaging Volumetry and Cisternography in Mice. Bio-protocol 15(1): e5148. DOI: 10.21769/BioProtoc.5148.
Gomolka, R. S., Hablitz, L. M., Mestre, H., Giannetto, M., Du, T., Hauglund, N. L., Xie, L., Peng, W., Martinez, P. M., Nedergaard, M., et al. (2023). Loss of aquaporin-4 results in glymphatic system dysfunction via brain-wide interstitial fluid stagnation. eLife. 12: e82232.
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