論文の概要: TractShapeNet: Efficient Multi-Shape Learning with 3D Tractography Point Clouds
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.22099v2
- Date: Wed, 30 Oct 2024 19:43:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-01 09:55:02.891419
- Title: TractShapeNet: Efficient Multi-Shape Learning with 3D Tractography Point Clouds
- Title（参考訳）: TractShapeNet: 3Dトラクトグラフィ点雲を用いた効率的なマルチ形状学習
- Authors: Yui Lo, Yuqian Chen, Dongnan Liu, Jon Haitz Legarreta, Leo Zekelman, Fan Zhang, Jarrett Rushmore, Yogesh Rathi, Nikos Makris, Alexandra J. Golby, Weidong Cai, Lauren J. O'Donnell,
- Abstract要約: トラクトグラフィーのポイントクラウド表現を利用した新しいフレームワークTractShapeNetを導入し、5つの形状測度を計算した。
形状測定計算実験により,提案したTractShapeNetは,他のクラウドベースニューラルネットワークモデルよりも優れていることが示された。
その結果,より高速かつ効率的な形状測定計算が実現できることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.93585584930809
- License:
- Abstract: Brain imaging studies have demonstrated that diffusion MRI tractography geometric shape descriptors can inform the study of the brain's white matter pathways and their relationship to brain function. In this work, we investigate the possibility of utilizing a deep learning model to compute shape measures of the brain's white matter connections. We introduce a novel framework, TractShapeNet, that leverages a point cloud representation of tractography to compute five shape measures: length, span, volume, total surface area, and irregularity. We assess the performance of the method on a large dataset including 1065 healthy young adults. Experiments for shape measure computation demonstrate that our proposed TractShapeNet outperforms other point cloud-based neural network models in both the Pearson correlation coefficient and normalized error metrics. We compare the inference runtime results with the conventional shape computation tool DSI-Studio. Our results demonstrate that a deep learning approach enables faster and more efficient shape measure computation. We also conduct experiments on two downstream language cognition prediction tasks, showing that shape measures from TractShapeNet perform similarly to those computed by DSI-Studio. Our code will be available at: https://github.com/SlicerDMRI/TractShapeNet.
- Abstract（参考訳）: 脳画像学的研究により、拡散MRI画像幾何学的形状記述子は、脳の白質経路とその脳機能との関係について研究することができることが示されている。
本研究では,脳の白質結合の形状測定に深層学習モデルを活用する可能性について検討する。
トラクトグラフィーの点雲表現を利用した新しいフレームワークTractShapeNetを導入し,長さ,幅,体積,表面積,不規則性の5つの形状を計算した。
健常成人1065名を対象に,本手法の有効性について検討した。
形状測定計算実験により,提案したTractShapeNetはピアソン相関係数と正規化誤差指標の両方において,他の点クラウドベースニューラルネットワークモデルよりも優れていることを示した。
本稿では,従来の形状計算ツールであるDSI-Studioと比較する。
その結果,より高速かつ効率的な形状測定計算が実現できることが示唆された。
また、2つの下流言語認知予測タスクについても実験を行い、TractShapeNetの形状測定はDSI-Studioで計算されたものと類似していることを示した。
私たちのコードは、https://github.com/SlicerDMRI/TractShapeNet.comで利用可能です。
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