論文の概要: Deep fiber clustering: Anatomically informed fiber clustering with
self-supervised deep learning for fast and effective tractography
parcellation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.00627v3
- Date: Sat, 8 Jul 2023 13:53:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-11 19:35:12.855094
- Title: Deep fiber clustering: Anatomically informed fiber clustering with
self-supervised deep learning for fast and effective tractography
parcellation
- Title（参考訳）: 深層ファイバクラスタリング : 自己教師付き深層学習による解剖学的にインフォームドされたファイバクラスタリング
- Authors: Yuqian Chen, Chaoyi Zhang, Tengfei Xue, Yang Song, Nikos Makris,
Yogesh Rathi, Weidong Cai, Fan Zhang, Lauren J. O'Donnell
- Abstract要約: 白色物質繊維クラスタリングのための新しいディープラーニングフレームワーク,Deep Fiber Clustering (DFC)を提案する。
DFCは、教師なしクラスタリング問題をドメイン固有のプレテキストタスクを用いて自己教師付き学習タスクとして解決し、ペアワイズファイバ距離を予測する。
実験により、クラスタのコンパクト性、一般化能力、解剖学的コヒーレンス、計算効率の観点から、DFCの優れた性能が示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.754116315299182
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: White matter fiber clustering is an important strategy for white matter
parcellation, which enables quantitative analysis of brain connections in
health and disease. In combination with expert neuroanatomical labeling,
data-driven white matter fiber clustering is a powerful tool for creating
atlases that can model white matter anatomy across individuals. While widely
used fiber clustering approaches have shown good performance using classical
unsupervised machine learning techniques, recent advances in deep learning
reveal a promising direction toward fast and effective fiber clustering. In
this work, we propose a novel deep learning framework for white matter fiber
clustering, Deep Fiber Clustering (DFC), which solves the unsupervised
clustering problem as a self-supervised learning task with a domain-specific
pretext task to predict pairwise fiber distances. This process learns a
high-dimensional embedding feature representation for each fiber, regardless of
the order of fiber points reconstructed during tractography. We design a novel
network architecture that represents input fibers as point clouds and allows
the incorporation of additional sources of input information from gray matter
parcellation to improve anatomical coherence of clusters. In addition, DFC
conducts outlier removal naturally by rejecting fibers with low cluster
assignment probability. We evaluate DFC on three independently acquired
cohorts, including data from 220 individuals across genders, ages (young and
elderly adults), and different health conditions (healthy control and multiple
neuropsychiatric disorders). We compare DFC to several state-of-the-art white
matter fiber clustering algorithms. Experimental results demonstrate superior
performance of DFC in terms of cluster compactness, generalization ability,
anatomical coherence, and computational efficiency.
- Abstract（参考訳）: ホワイトマター・ファイバ・クラスタリングは、健康と病気における脳の関連を定量的に分析できるホワイトマター・パーセラレーションの重要な戦略である。
専門的な神経解剖学的ラベリングと組み合わせることで、データ駆動型白質繊維クラスタリングは、個人間の白質解剖をモデル化するアトラスを作成するための強力なツールである。
広く使われているファイバクラスタリング手法は、従来の教師なし機械学習技術による優れた性能を示しているが、近年のディープラーニングの進歩は、高速で効果的なファイバクラスタリングに向けた有望な方向を示している。
本研究では,白質繊維クラスタリングのための新しい深層学習フレームワークであるdeep fiber clustering(dfc)を提案する。
このプロセスは、トラクトログラフィで再構成された繊維点の順序に関係なく、各繊維の高次元埋め込み特徴表現を学習する。
入力ファイバを点クラウドとして表現し,灰色物質パルセレーションから追加の入力情報ソースを取り込み,クラスタの解剖学的コヒーレンスを改善する新たなネットワークアーキテクチャを設計した。
さらに、DFCは、クラスタ割り当て確率の低いファイバを拒絶することで、自然に外周除去を行う。
性別,年齢(若年者および高齢者),健康状態(健康管理および複数の神経精神疾患)の220人を対象に,dfcを独立に獲得した3つのコホートについて評価した。
DFCと最先端の白質ファイバクラスタリングアルゴリズムを比較した。
実験結果は,クラスタコンパクト性,一般化能力,解剖学的コヒーレンス,計算効率において,dfcの優れた性能を示す。
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