論文の概要: A computational geometry approach for modeling neuronal fiber pathways
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.01175v1
- Date: Mon, 2 Aug 2021 21:16:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-04 14:01:59.715134
- Title: A computational geometry approach for modeling neuronal fiber pathways
- Title（参考訳）: 神経線維経路モデリングのための計算幾何学的アプローチ
- Authors: S. Shailja, Angela Zhang, and B.S. Manjunath
- Abstract要約: トラクトグラフィーは、脳内の白質経路の幾何学を示す3次元の複雑な神経線維を構成する。
ホワイトマターファイバの接続を容易にすることを目的とした,計算幾何学に基づくトラクトグラフィー表現を開発した。
アルツハイマー病患者からの拡散MRIデータを用いて,本モデルからトラクトグラフィーの特徴を抽出し,アルツハイマー病患者と健常者との鑑別を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.741721423684305
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose a novel and efficient algorithm to model high-level topological
structures of neuronal fibers. Tractography constructs complex neuronal fibers
in three dimensions that exhibit the geometry of white matter pathways in the
brain. However, most tractography analysis methods are time consuming and
intractable. We develop a computational geometry-based tractography
representation that aims to simplify the connectivity of white matter fibers.
Given the trajectories of neuronal fiber pathways, we model the evolution of
trajectories that encodes geometrically significant events and calculate their
point correspondence in the 3D brain space. Trajectory inter-distance is used
as a parameter to control the granularity of the model that allows local or
global representation of the tractogram. Using diffusion MRI data from
Alzheimer's patient study, we extract tractography features from our model for
distinguishing the Alzheimer's subject from the normal control. Software
implementation of our algorithm is available on GitHub.
- Abstract（参考訳）: 神経線維の高レベルトポロジー構造をモデル化する新規で効率的なアルゴリズムを提案する。
トラクトグラフィーは、脳内の白質経路の幾何学を示す3次元の複雑な神経線維を構成する。
しかし,ほとんどのトラクトグラフィー解析手法は時間がかかり,難易度が高い。
ホワイトマターファイバの接続を容易にすることを目的とした,計算幾何学に基づくトラクトグラフィー表現を開発した。
神経線維経路の軌跡から、幾何学的に重要な事象を符号化し、3次元脳空間における点対応を計算する軌跡の進化をモデル化する。
軌道間距離は、トラクトグラムの局所的あるいは大域的表現を可能にするモデルの粒度を制御するパラメータとして用いられる。
アルツハイマー病患者研究の拡散mriデータを用いて, 本モデルから気道像の特徴を抽出し, アルツハイマー病患者を正常なコントロールと区別する。
アルゴリズムのソフトウェア実装はgithubで公開されている。
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