論文の概要: StreamNet: A WAE for White Matter Streamline Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.01498v1
• Date: Sat, 3 Sep 2022 20:51:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-07 15:37:45.422508
• Title: StreamNet: A WAE for White Matter Streamline Analysis
• Title（参考訳）: streamnet: white matter streamline analysisのためのwae
• Authors: Andrew Lizarraga, Katherine L. Narr, Kristy A. Donald, Shantanu H. Joshi
• Abstract要約: StreamNetは、ホワイトマター・ストリームラインの大規模なコレクションを分析するためのオートエンコーダアーキテクチャである。 本モデルでは, 個体群におけるストリームラインの分布構造を正確に把握するだけでなく, 実際のストリームラインと合成ストリームラインの再構成性能も向上できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.49970685896541
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present StreamNet, an autoencoder architecture for the analysis of the highly heterogeneous geometry of large collections of white matter streamlines. This proposed framework takes advantage of geometry-preserving properties of the Wasserstein-1 metric in order to achieve direct encoding and reconstruction of entire bundles of streamlines. We show that the model not only accurately captures the distributive structures of streamlines in the population, but is also able to achieve superior reconstruction performance between real and synthetic streamlines. Experimental model performance is evaluated on white matter streamlines resulting from T1-weighted diffusion imaging of 40 healthy controls using recent state of the art bundle comparison metric that measures fiber-shape similarities.
• Abstract（参考訳）: ホワイトマター・ストリームラインの集合の高度に異質な幾何学解析のためのオートエンコーダアーキテクチャであるStreamNetを提案する。 このフレームワークはwasserstein-1メトリックの幾何保存特性を利用して、ストリームラインのバンドル全体の直接エンコーディングと再構成を実現する。 本モデルでは, 個体群における流線分布構造を正確に把握するだけでなく, 実流線と合成流線の優れた復元性能を実現できることを示す。 繊維形状の類似度を計測するアートバンドル比較測定の最近の状況を用いて,T1強調拡散イメージングによる白色物質の流動性評価を行った。

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