論文の概要: A Novel Dual-Stream Framework for dMRI Tractography Streamline Classification with Joint dMRI and fMRI Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.18781v1
• Date: Mon, 24 Nov 2025 05:31:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-25 18:34:25.032825
• Title: A Novel Dual-Stream Framework for dMRI Tractography Streamline Classification with Joint dMRI and fMRI Data
• Title（参考訳）: ジョイントdMRIとfMRIデータを用いたdMRIトラクトグラフィーストリームライン分類のための新しいDual-Streamフレームワーク
• Authors: Haotian Yan, Bocheng Guo, Jianzhong He, Nir A. Sochen, Ofer Pasternak, Lauren J O'Donnell, Fan Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,dMRIとfMRIデータを共同で解析し,トラクションパーセレーションの機能的コヒーレンスを向上する,新しい双方向ストリームライン分類フレームワークを提案する。 本手法は,皮質脊髄路(CST)を4つの体 tomatotopic subdivision にパーセルする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.905089752495834
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Streamline classification is essential to identify anatomically meaningful white matter tracts from diffusion MRI (dMRI) tractography. However, current streamline classification methods rely primarily on the geometric features of the streamline trajectory, failing to distinguish between functionally distinct fiber tracts with similar pathways. To address this, we introduce a novel dual-stream streamline classification framework that jointly analyzes dMRI and functional MRI (fMRI) data to enhance the functional coherence of tract parcellation. We design a novel network that performs streamline classification using a pretrained backbone model for full streamline trajectories, while augmenting with an auxiliary network that processes fMRI signals from fiber endpoint regions. We demonstrate our method by parcellating the corticospinal tract (CST) into its four somatotopic subdivisions. Experimental results from ablation studies and comparisons with state-of-the-art methods demonstrate our approach's superior performance.
• Abstract（参考訳）: 拡散MRI(dMRI)から解剖学的に有意な白色物質を同定するためには,ストリームライン分類が不可欠である。 しかし、現在の流線型分類法は主に流線型軌跡の幾何学的特徴に依存しており、同様の経路を持つ機能的に異なるファイバートラクトを区別することができない。 そこで本研究では,dMRIとfMRI(Functional MRI)データを共同で解析し,トラクションパーセレーションの機能的コヒーレンスを向上する,新しい双方向ストリームライン分類フレームワークを提案する。 本研究では,ファイバ終端領域からのfMRI信号を処理する補助ネットワークを用いて,トレーニング済みのバックボーンモデルを用いて,フルストリームライントラジェクトリのストリームライン分類を行う新しいネットワークを設計する。 本手法は,皮質脊髄路(CST)を4つの体 tomatotopic subdivision にパーセルする。 アブレーション実験と最先端手法との比較による実験結果から,本手法の優れた性能が示された。

関連論文リスト

• Moving Beyond Diffusion: Hierarchy-to-Hierarchy Autoregression for fMRI-to-Image Reconstruction [65.67001243986981]
  我々は,スケールワイド自己回帰モデルに基づく粗大なfMRI画像再構成フレームワークであるMindHierを提案する。 MindHierは、拡散ベースのベースラインよりも優れたセマンティック忠実さ、4.67倍高速な推論、より決定論的結果を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-25T15:40:07Z)
• Adapting HFMCA to Graph Data: Self-Supervised Learning for Generalizable fMRI Representations [57.054499278843856]
  機能的磁気共鳴画像(fMRI)解析は、データセットのサイズが限られ、研究間でのドメインの変動が原因で大きな課題に直面している。 コンピュータビジョンにインスパイアされた従来の自己教師付き学習手法は、正と負のサンプルペアに依存することが多い。 本稿では,最近開発された階層関数最大相関アルゴリズム(HFMCA)をグラフ構造fMRIデータに適用することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-05T12:35:01Z)
• GRASPing Anatomy to Improve Pathology Segmentation [67.98147643529309]
  本稿では,病的セグメンテーションモデルを強化するモジュール型プラグイン・アンド・プレイフレームワークGRASPを紹介する。 2つのPET/CTデータセット上でGRASPを評価し、系統的アブレーション研究を行い、フレームワークの内部動作について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-05T12:26:36Z)
• A Novel Streamline-based diffusion MRI Tractography Registration Method with Probabilistic Keypoint Detection [9.699179134510103]
  本稿では,ディープラーニングを用いた新しい教師なし手法を提案する。 全体的な考え方は、トラクトグラフィーデータセットの空間的アライメントのために、被験者間で対応するキーポイントペアを特定することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-04T10:47:10Z)
• A Steerable Deep Network for Model-Free Diffusion MRI Registration [4.813333335683418]
  原拡散MRIデータの非厳密な登録のための新しい深層学習フレームワークを提案する。 この研究は、データ駆動型幾何対応のdMRI登録の基盤を、取得空間で直接確立する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-08T19:18:44Z)
• Enhanced MRI Representation via Cross-series Masking [48.09478307927716]
  自己教師型でMRI表現を効果的に学習するためのクロスシリーズ・マスキング(CSM)戦略 メソッドは、パブリックデータセットと社内データセットの両方で最先端のパフォーマンスを達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-10T10:32:09Z)
• Anatomy-guided fiber trajectory distribution estimation for cranial nerves tractography [14.352189425165777]
  頭蓋底の複雑な環境は、拡散方向と繊維幾何学の間のあいまいな空間的対応をもたらす。 解剖学的に誘導された繊維軌道分布を有する新しいCN同定フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-29T05:08:59Z)
• Reconstructing the somatotopic organization of the corticospinal tract remains a challenge for modern tractography methods [55.07297021627281]
  CST(Corticospinal tract)は、人間の脳において、身体の自発的な動きを制御できる重要なホワイトマター線維である。 拡散MRIトラクトグラフィーは、ヒトの健康におけるCST経路の解剖学的および変動性の研究を可能にする唯一の方法である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-09T02:05:40Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。