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在本文中，我们遵循最近建立的实践，将由此产生的子结构称为子区域或子区域，尽管以前的解剖学命名法为海马角(CA) 保留了子区域。最近，通过手动编辑颅内掩模（在MNI 空间中）增强的基于SPM12 的分割实现了与黄金标准的一致，并且优于FS5.3（Malone 等人，2015）。子区域自相关与其大小之间的一致性可能反映了上面总结的较小子区域测量的较低可靠性（第2.2.3 节）。

同样，使用海马分区信息（来自FS5.3 和FS6.0）的线性判别分析在区分阿尔茨海默病患者与健康对照方面优于总海马体积（Iglesias 等，2015）。在这方面，穆勒等人。 (2018) 比较了四种自动分割协议，包括基于T1WI 和T2WI 的协议以及手动分割，特别注重提高对疾病影响的敏感性。

开发算法时使用的高分辨率3 Tesla T2WI（0.19 mm 等距）与其应用于较低分辨率（1 mm 等距）T1WI 之间存在不匹配。次区域分割的总体技术成功率受到安装先决条件的影响，这些先决条件很少明确说明（例如，Schmidt 等人（2018）中的FS6.0 为96.5%），因此由于报告的异质性而无法可靠地量化。估计可以达到95%以上。

尽管如此，海马分区数据的多变量分析仍然很少使用，但已开始显示出有希望的结果，例如预测MDD 治疗反应(Cao et al. 2018)。这提高了手动分割在CA2/3、前海马和海马与CA1 之间的转换方面的一致性（即有效性）（Iglesias et al. 2015）。该工具当前的版本是FreeSurfer 7.1，该版本的海马分区工具与6.0版本[FS6.0]相比没有明显的变化。

Tesla 的（偏置场校正）T1 加权输入图像以及轴向和矢状颜色子区域分割示例。图像以（未平滑的）1 毫米等距分辨率显示，分区覆盖范围以0.333 毫米等距分辨率显示。这种模式被Quattrini等人进一步证实并扩展到FS6.0的Dice重叠指数。 (2020)，他还得出结论，300 mm3 的海马子区域实现了最佳的重测重现性。 （参见图2a 中的典型尺寸排名）。

在经验水平上，低分辨率T1WI 可以检测预期的生物效应，例如MCI 和对照之间的良好区分，即使此功能表现不佳（Iglesias 等，2015）。各位参赛者： 有关微软-摩根士丹利杯2011金融超级计算挑战赛的技术问题，请先查看竞赛论坛。

同样，8 至30 岁之间的皮层下大脑结构（包括整个海马体）和4 至22 岁之间的海马亚区域（Krogsrud 等人，2009）也有非线性发育轨迹的报道。2014）。

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