論文の概要: Filtering in tractography using autoencoders (FINTA)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.04007v2
• Date: Sat, 31 Jul 2021 16:26:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-09 23:03:01.992633
• Title: Filtering in tractography using autoencoders (FINTA)
• Title（参考訳）: オートエンコーダ(finta)を用いたトラクトグラフィにおけるフィルタリング
• Authors: Jon Haitz Legarreta, Laurent Petit, Fran\c{c}ois Rheault, Guillaume Theaud, Carl Lemaire, Maxime Descoteaux and Pierre-Marc Jodoin
• Abstract要約: 拡散MRIからストリームラインをフィルタリングするオートエンコーダに基づく新しい学習法について述べる。 我々の手法はFINTAと呼ばれ、生の未計算のトラクトグラムを用いてオートエンコーダを訓練し、脳の流動性の堅牢な表現を学習する。 その結果,FINTAは従来の解剖学的手法に比べてフィルタ性能が優れていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.8135956130576965
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Current brain white matter fiber tracking techniques show a number of problems, including: generating large proportions of streamlines that do not accurately describe the underlying anatomy; extracting streamlines that are not supported by the underlying diffusion signal; and under-representing some fiber populations, among others. In this paper, we describe a novel autoencoder-based learning method to filter streamlines from diffusion MRI tractography, and hence, to obtain more reliable tractograms. Our method, dubbed FINTA (Filtering in Tractography using Autoencoders) uses raw, unlabeled tractograms to train the autoencoder, and to learn a robust representation of brain streamlines. Such an embedding is then used to filter undesired streamline samples using a nearest neighbor algorithm. Our experiments on both synthetic and in vivo human brain diffusion MRI tractography data obtain accuracy scores exceeding the 90\% threshold on the test set. Results reveal that FINTA has a superior filtering performance compared to conventional, anatomy-based methods, and the RecoBundles state-of-the-art method. Additionally, we demonstrate that FINTA can be applied to partial tractograms without requiring changes to the framework. We also show that the proposed method generalizes well across different tracking methods and datasets, and shortens significantly the computation time for large (>1 M streamlines) tractograms. Together, this work brings forward a new deep learning framework in tractography based on autoencoders, which offers a flexible and powerful method for white matter filtering and bundling that could enhance tractometry and connectivity analyses.
• Abstract（参考訳）: 現在の脳白質繊維追跡技術は、下層の解剖を正確に記述しない流線を大量に生成すること、基盤となる拡散信号によって支持されない流線を抽出すること、繊維集団を過小に表現することなど、多くの問題を示している。 本稿では,拡散MRIからストリームラインをフィルタリングするオートエンコーダを用いた新しい学習手法について述べる。 FINTA (Filtering in Tractography using Autoencoder) と呼ばれるこの手法では、生のトラクタグラムを用いてオートエンコーダを訓練し、脳のストリープラインの堅牢な表現を学習する。 このような埋め込みは、望ましくないストリームラインサンプルを最も近いアルゴリズムでフィルタリングするために使われる。 人工脳拡散MRIデータと生体内脳拡散MRIデータを用いた実験により, テストセットの90%以上の精度のスコアを得た。 その結果,fintaは従来の解剖学的手法やreobundles state-of-the-art法に比べてフィルタリング性能が優れていることがわかった。 さらに、FINTAはフレームワークの変更を必要とせず、部分的なトラクトグラムに適用可能であることを示す。 また,提案手法は,異なる追跡手法やデータセットにまたがってよく一般化し,大規模(>1M)トラクトグラムの計算時間を著しく短縮することを示した。 この研究は、オートエンコーダをベースとした、トラクトグラフィーの新しいディープラーニングフレームワークを提供する。これは、トラクトメトリーと接続性分析を強化するための、ホワイトマターフィルタリングとバンドルのための柔軟で強力な方法を提供する。

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