論文の概要: Equivariant Spherical CNNs for Accurate Fiber Orientation Distribution Estimation in Neonatal Diffusion MRI with Reduced Acquisition Time

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.01925v1
• Date: Wed, 02 Apr 2025 17:36:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-03 13:24:21.331077
• Title: Equivariant Spherical CNNs for Accurate Fiber Orientation Distribution Estimation in Neonatal Diffusion MRI with Reduced Acquisition Time
• Title（参考訳）: 乳児拡散MRIにおける高精度繊維配向分布推定のための同変球状CNN
• Authors: Haykel Snoussi, Davood Karimi,
• Abstract要約: 新生児dMRIに適した回転同変球状畳み込みニューラルネットワーク(SCNN)フレームワークを提案する。 我々は、43の新生児dMRIデータセットから得られた実データを用いて、sCNNの性能を訓練し、評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.675857332621569
• License:
• Abstract: Early and accurate assessment of brain microstructure using diffusion Magnetic Resonance Imaging (dMRI) is crucial for identifying neurodevelopmental disorders in neonates, but remains challenging due to low signal-to-noise ratio (SNR), motion artifacts, and ongoing myelination. In this study, we propose a rotationally equivariant Spherical Convolutional Neural Network (sCNN) framework tailored for neonatal dMRI. We predict the Fiber Orientation Distribution (FOD) from multi-shell dMRI signals acquired with a reduced set of gradient directions (30% of the full protocol), enabling faster and more cost-effective acquisitions. We train and evaluate the performance of our sCNN using real data from 43 neonatal dMRI datasets provided by the Developing Human Connectome Project (dHCP). Our results demonstrate that the sCNN achieves significantly lower mean squared error (MSE) and higher angular correlation coefficient (ACC) compared to a Multi-Layer Perceptron (MLP) baseline, indicating improved accuracy in FOD estimation. Furthermore, tractography results based on the sCNN-predicted FODs show improved anatomical plausibility, coverage, and coherence compared to those from the MLP. These findings highlight that sCNNs, with their inherent rotational equivariance, offer a promising approach for accurate and clinically efficient dMRI analysis, paving the way for improved diagnostic capabilities and characterization of early brain development.
• Abstract（参考訳）: 拡散磁気共鳴イメージング(dMRI)を用いた脳組織の早期かつ正確な評価は、新生児の神経発達障害を特定する上で重要であるが、低信号-雑音比(SNR)、運動人工物、進行中の髄質化のために依然として困難である。 本研究では,新生児dMRIに適した回転同変球状畳み込みニューラルネットワーク(SCNN)フレームワークを提案する。 我々は、勾配方向の減少(全プロトコルの30%)で得られたマルチシェルdMRI信号から光ファイバー配向分布(FOD)を予測し、より高速でコスト効率の良い取得を可能にする。 開発人間コネクトームプロジェクト(dHCP)が提供する43の新生児dMRIデータセットの実際のデータを用いて、sCNNの性能を訓練し、評価する。 その結果,SCNNはMulti-Layer Perceptron (MLP) ベースラインと比較して平均二乗誤差 (MSE) と高角相関係数 (ACC) を著しく低減し,FOD推定の精度が向上していることが示唆された。 さらに, sCNN予測FODによるトラクトグラフィーの結果, MLPと比較すると, 解剖学的有用性, カバレッジ, コヒーレンスが改善された。 これらの結果から, sCNNは自発性回転同値で, 正確かつ臨床的に効率的なdMRI解析に有望なアプローチを提供し, 早期脳発生の診断能力の向上と特徴付けの道を開くことが示唆された。

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