GlymphVIS：利用正则化最优传输可视化类淋巴运输通路
计算机视觉与模式识别
2018-09-05 v2
摘要
类淋巴系统（GS）是一条促进脑代谢废物清除的转运通道，其功能失常与阿尔茨海默病等神经退行性疾病相关。GS的研究通过获取啮齿动物大脑的时序对比增强磁共振成像（MRI）序列，并追踪注入脑脊液的造影剂流经GS的过程来进行。我们在此提出一种新颖的可视化框架GlymphVIS，它利用正则化最优传输（OT）来研究图像采集时间点之间的流动行为。使用这种正则化OT方法，我们可以纳入扩散、处理噪声，并准确捕捉和可视化GS运输中的时变动力学。此外，与当前最先进的方法相比，我们能将跨时间点的配准均方误差和无穷范数误差降低至多5倍。我们的可视化流程产生的流动模式与专家当前对类淋巴系统的发现吻合良好。
引用
@article{arxiv.1808.08304,
title = {GlymphVIS: Visualizing Glymphatic Transport Pathways Using Regularized Optimal Transport},
author = {Rena Elkin and Saad Nadeem and Eldad Haber and Klara Steklova and Hedok Lee and Helene Benveniste and Allen Tannenbaum},
journal= {arXiv preprint arXiv:1808.08304},
year = {2018}
}
备注
MICCAI 2018, 8 pages