論文の概要: Spherical convolutional neural networks can improve brain microstructure estimation from diffusion MRI data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.09887v3
• Date: Mon, 26 Feb 2024 09:33:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-28 04:27:42.089142
• Title: Spherical convolutional neural networks can improve brain microstructure estimation from diffusion MRI data
• Title（参考訳）: 球状畳み込みニューラルネットワークは拡散MRIデータから脳の微細構造推定を改善する
• Authors: Leevi Kerkel\"a, Kiran Seunarine, Filip Szczepankiewicz, and Chris A. Clark
• Abstract要約: 拡散磁気共鳴イメージングは脳組織の微細構造に敏感である。 測定された信号から臨床および科学的に関係する微細構造特性を推定することは、機械学習が解決するのに役立つ非常に難しい逆問題である。 我々は、効率的にシミュレートされた雑音データから地中構造パラメータ値を予測するために、球面畳み込みニューラルネットワークを訓練した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.35998666903987897
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion magnetic resonance imaging is sensitive to the microstructural properties of brain tissue. However, estimating clinically and scientifically relevant microstructural properties from the measured signals remains a highly challenging inverse problem that machine learning may help solve. This study investigated if recently developed rotationally invariant spherical convolutional neural networks can improve microstructural parameter estimation. We trained a spherical convolutional neural network to predict the ground-truth parameter values from efficiently simulated noisy data and applied the trained network to imaging data acquired in a clinical setting to generate microstructural parameter maps. Our network performed better than the spherical mean technique and multi-layer perceptron, achieving higher prediction accuracy than the spherical mean technique with less rotational variance than the multi-layer perceptron. Although we focused on a constrained two-compartment model of neuronal tissue, the network and training pipeline are generalizable and can be used to estimate the parameters of any Gaussian compartment model. To highlight this, we also trained the network to predict the parameters of a three-compartment model that enables the estimation of apparent neural soma density using tensor-valued diffusion encoding.
• Abstract（参考訳）: 拡散磁気共鳴イメージングは脳組織の微細構造に敏感である。 しかし、測定された信号から臨床および科学的に関係する微細構造特性を推定することは、機械学習が解決する上で非常に困難な逆問題である。 本研究では,最近開発した回転不変球形畳み込みニューラルネットワークが,構造パラメータ推定を改善するかどうかについて検討した。 本研究では, 球形畳み込みニューラルネットワークを訓練し, 効果的にシミュレーションされた雑音データから地盤パラメータ値を予測し, 臨床で得られた画像データに適用し, ミクロ構造パラメータマップを生成する。 ネットワークは球面平均法や多層パーセプトロンよりも優れており,多層パーセプトロンよりも回転ばらつきの少ない球面平均法よりも高い予測精度を実現している。 神経組織の拘束的2成分モデルに着目したが,ネットワークとトレーニングパイプラインは一般化可能であり,任意のガウスコンパートメントモデルのパラメータを推定することができる。 これを強調するために,テンソル値拡散符号化を用いた視神経ソマ密度の推定を可能にする3成分モデルのパラメータを予測できるようにネットワークを訓練した。

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