論文の概要: Assessing Streamline Plausibility Through Randomized Iterative
Spherical-Deconvolution Informed Tractogram Filtering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.04843v1
- Date: Tue, 10 May 2022 12:36:30 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2022-05-14 14:37:05.718702
- Title: Assessing Streamline Plausibility Through Randomized Iterative
Spherical-Deconvolution Informed Tractogram Filtering
- Title（参考訳）: ランダム化反復球面デコンボリューションインフォームドトラクトグラムフィルタによるラインプラズビリティの評価
- Authors: Antonia Hain (1), Daniel J\"orgens (2 and 3), Rodrigo Moreno (3) ((1)
Saarland University, Faculty of Mathematics and Computer Science,
Saarbr\"ucken, Germany, (2) Division of Brain, Imaging, and Behaviour,
Krembil Research Institute, Toronto Western Hospital, University Health
Network, Toronto, Canada, (3) KTH Royal Institute of Technology, Department
of Biomedical Engineering and Health Systems, Stockholm, Sweden)
- Abstract要約: トラクトグラフィーは脳接続研究において欠かせない部分となっている。
最先端のトラクトグラフィー法によって生成されたトラクトグラムの流動性は解剖学的には不可能である。
本研究では, トラクトグラムのテクスト球面インフォームドフィルタ (SIFT) について検討する。
本稿では,各ストリームに対して複数の評価値を取得するために,無作為に選択されたトラクトグラムサブセットにSIFTを適用することを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Tractography has become an indispensable part of brain connectivity studies.
However, it is currently facing problems with reliability. In particular, a
substantial amount of nerve fiber reconstructions (streamlines) in tractograms
produced by state-of-the-art tractography methods are anatomically implausible.
To address this problem, tractogram filtering methods have been developed to
remove faulty connections in a postprocessing step. This study takes a closer
look at one such method, \textit{Spherical-deconvolution Informed Filtering of
Tractograms} (SIFT), which uses a global optimization approach to improve the
agreement between the remaining streamlines after filtering and the underlying
diffusion magnetic resonance imaging data. SIFT is not suitable to judge the
plausibility of individual streamlines since its results depend on the size and
composition of the surrounding tractogram. To tackle this problem, we propose
applying SIFT to randomly selected tractogram subsets in order to retrieve
multiple assessments for each streamline. This approach makes it possible to
identify streamlines with very consistent filtering results, which were used as
pseudo ground truths for training classifiers. The trained classifier is able
to distinguish the obtained groups of plausible and implausible streamlines
with accuracy above 80%. The software code used in the paper and pretrained
weights of the classifier are distributed freely via the Github repository
https://github.com/djoerch/randomised_filtering.
- Abstract（参考訳）: トラクトグラフィーは脳接続研究において不可欠である。
しかし、現在信頼性の問題に直面している。
特に、最先端のトラクトグラフィー法によって生成されたトラクトグラムの神経線維再構築(流線)は解剖学的には不可能である。
この問題に対処するため, トラクトグラムフィルタリング法が開発され, 後処理工程における故障接続を除去した。
本研究は, フィルタ後の残流線と基礎となる拡散磁気共鳴画像データとの整合性を改善するために, 大域的最適化手法を用いた, トラクトグラムの球面デコンボリューションインフォームドフィルタ (SIFT) について, より詳しく検討する。
SIFTは, 周囲のトラクトグラムの大きさや構成に依存するため, 個々の流線型の妥当性を判定するには適していない。
この問題に対処するために、各ストリームラインに対する複数の評価を取得するために、ランダムに選択されたトラクトグラムサブセットにSIFTを適用することを提案する。
このアプローチにより、トレーニング分類器の擬似基底真理として使われた非常に一貫したフィルタリング結果で、ストリームラインを識別することができる。
訓練された分類器は、得られた妥当で目立たない流線群を80%以上の精度で識別することができる。
論文で使用されているソフトウェアコードと分類器の事前トレーニングされた重みは、githubリポジトリhttps://github.com/djoerch/randomized_filteringを介して自由に配布される。
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