論文の概要: Enhancing Fiber Orientation Distributions using convolutional Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.05409v2
• Date: Thu, 17 Dec 2020 18:41:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-31 06:07:23.496754
• Title: Enhancing Fiber Orientation Distributions using convolutional Neural Networks
• Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークを用いた繊維配向分布の強化
• Authors: Oeslle Lucena, Sjoerd B. Vos, Vejay Vakharia, John Duncan, Keyoumars Ashkan, Rachel Sparks, Sebastien Ourselin
• Abstract要約: 商業的に取得したMRIにおけるFODの改善について学ぶ。 パッチベースの3次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の評価 本手法により,シングルシェルdMRI取得プロトコル上でのCDDモデル推定が可能となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate local fiber orientation distribution (FOD) modeling based on diffusion magnetic resonance imaging (dMRI) capable of resolving complex fiber configurations benefits from specific acquisition protocols that sample a high number of gradient directions (b-vecs), a high maximum b-value(b-vals), and multiple b-values (multi-shell). However, acquisition time is limited in a clinical setting and commercial scanners may not provide such dMRI sequences. Therefore, dMRI is often acquired as single-shell (single b-value). In this work, we learn improved FODs for commercially acquired MRI. We evaluate patch-based 3D convolutional neural networks (CNNs)on their ability to regress multi-shell FOD representations from single-shell representations, where the representation is a spherical harmonics obtained from constrained spherical deconvolution (CSD) to model FODs. We evaluate U-Net and HighResNet 3D CNN architectures on data from the Human Connectome Project and an in-house dataset. We evaluate how well each CNN model can resolve local fiber orientation 1) when training and testing on datasets with the same dMRI acquisition protocol; 2) when testing on a dataset with a different dMRI acquisition protocol than used to train the CNN models; and 3) when testing on a dataset with a fewer number of gradient directions than used to train the CNN models. Our approach may enable robust CSD model estimation on single-shell dMRI acquisition protocols with few gradient directions, reducing acquisition times, facilitating translation of improved FOD estimation to time-limited clinical environments.
• Abstract（参考訳）: 拡散磁気共鳴イメージング(dMRI)に基づく高精度な局所繊維配向分布(FOD)モデリングは、多数の勾配方向(b-vecs)、最大b値(b-vals)、複数b値(multi-shells)をサンプリングする特定の取得プロトコルの恩恵を受けることができる。 しかし、取得時間は臨床的に制限されており、商用スキャナはそのようなdmriシーケンスを提供しない。 したがって、dMRIはしばしば単殻(単一のb値)として取得される。 本研究では,商用MRIにおけるFODの改良について述べる。 単一殻表現から複数殻のFOD表現を復元する能力に対して,パッチベースの3次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を評価し,その表現は制約付き球状デコンボリューション(CSD)から得られた球面調和からFODをモデル化する。 u-net と highresnet の 3d cnn アーキテクチャを human connectome プロジェクトと社内データセットのデータで評価する。 我々は各CNNモデルがいかに局所繊維配向を解消できるかを評価する。 1)同じdMRI取得プロトコルでデータセットのトレーニング及びテストを行う場合。 2) CNNモデルのトレーニングに使用するものとは異なるdMRI取得プロトコルでデータセットをテストする場合。 3) cnnモデルのトレーニングに使用するよりも、勾配方向の数が少ないデータセットでテストする場合。 本手法は, 単殻dMRI取得プロトコルにおいて, 傾きの少ないCDDモデル推定が可能であり, 取得時間を短縮し, FOD推定の改善を時間限定臨床環境に翻訳しやすくする。

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