論文の概要: Analyzing Regional Organization of the Human Hippocampus in 3D-PLI Using Contrastive Learning and Geometric Unfolding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17744v1
• Date: Tue, 27 Feb 2024 18:25:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-28 15:07:30.554368
• Title: Analyzing Regional Organization of the Human Hippocampus in 3D-PLI Using Contrastive Learning and Geometric Unfolding
• Title（参考訳）: コントラスト学習と幾何学的展開を用いた3D-PLIにおけるヒト海馬の地域構造解析
• Authors: Alexander Oberstrass, Jordan DeKraker, Nicola Palomero-Gallagher, Sascha E. A. Muenzing, Alan C. Evans, Markus Axer, Katrin Amunts, Timo Dickscheid
• Abstract要約: 3D偏光イメージング(3D-PLI)は、高分解能で死後脳の繊維構造を可視化するための画像モダリティである。 3D-PLI画像の豊かなテクスチャは、このモダリティを特に分析し難くし、なおもアーキテクチャパターンを特徴づけるためのベストプラクティスを確立する必要がある。 本研究では,ヒト海馬の3D-PLIにおける局所構造を解析するための新しい手法を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.136619420474766
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Understanding the cortical organization of the human brain requires interpretable descriptors for distinct structural and functional imaging data. 3D polarized light imaging (3D-PLI) is an imaging modality for visualizing fiber architecture in postmortem brains with high resolution that also captures the presence of cell bodies, for example, to identify hippocampal subfields. The rich texture in 3D-PLI images, however, makes this modality particularly difficult to analyze and best practices for characterizing architectonic patterns still need to be established. In this work, we demonstrate a novel method to analyze the regional organization of the human hippocampus in 3D-PLI by combining recent advances in unfolding methods with deep texture features obtained using a self-supervised contrastive learning approach. We identify clusters in the representations that correspond well with classical descriptions of hippocampal subfields, lending validity to the developed methodology.
• Abstract（参考訳）: 人間の脳の皮質構造を理解するには、構造的および機能的イメージングデータに対する解釈可能な記述子が必要である。 3D偏光イメージング(3D-PLI)は、海馬のサブフィールドを識別する細胞体の存在を捉え、高解像度で死後脳の繊維構造を可視化するための画像モダリティである。 しかし、3d-pli画像のテクスチャが豊富であるため、特に分析が難しくなり、建築パターンを特徴付けるためのベストプラクティスを確立する必要がある。 本研究では,近年の展開法と,自己教師付きコントラスト学習法を用いて得られた深部テクスチャ特徴を組み合わせることで,ヒト海馬の3d-pliにおける地域構造を分析する新しい手法を提案する。 本研究は,海馬サブフィールドの古典的記述とよく一致する表現のクラスタを同定し,開発手法に妥当性を付与する。

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