基于分块自适应阈值的纤维取向分布估计及其在 HCP 青年成人数据中的应用
应用统计
2021-06-30 v2 神经元与认知
摘要
由于近期技术进步，现在可以收集大型脑成像数据集。此类数据高度复杂，从中提取有意义的信息仍然具有挑战性。因此，迫切需要有计算可扩展性且能提供捕捉神经元结构及其功能的准确估计的统计方法。我们提出了一种基于扩散 MRI 数据估计纤维取向分布（FOD）的快速方法。该方法将任意体素处观测到的 dMRI 信号建模为底层 FOD 的卷积含噪版本，并利用球谐基表示 FOD，其中球谐系数通过使用 James-Stein 型估计量进行自适应非线性收缩。为了通过增强 FOD 的局域峰值进一步提高估计精度，作为第二步施加了超分辨率锐化过程。所得的估计 FOD 可输入纤维追踪算法以重建白质纤维束。我们使用合成数据以及来自人类连接组计划（Human Connectome Project）的数据说明了整体方法。
引用
@article{arxiv.2004.04258,
title = {Estimating Fiber Orientation Distribution through Blockwise Adaptive Thresholding with Application to HCP Young Adults Data},
author = {Seungyong Hwang and Thomas C. M. Lee and Debashis Paul and Jie Peng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.04258},
year = {2021}
}