TBSS++：一种基于纤维束的空间统计新方法
图像与视频处理
2023-07-12 v1 计算机视觉与模式识别
医学物理
定量方法
摘要
扩散加权磁共振成像（dMRI）被广泛用于评估脑白质。dMRI中最常见的计算之一涉及跨被试纤维束特异性分析，即比较不同被试组之间dMRI衍生的生物标志物。这些研究的准确性和可靠性取决于能否精确比较跨被试的同一白质纤维束。这是一项复杂且易出错的计算。现有的计算方法如基于纤维束的空间统计（TBSS）存在诸多缺陷和局限，可能严重损害结果的有效性。我们提出了一种新的计算框架，通过（i）纤维束的精确分割，以及（ii）不同被试/扫描数据的精确配准，克服了现有方法的局限。该配准基于纤维取向分布。为了进一步改善跨被试数据的对齐，我们创建了详细的白质纤维束图谱。这些图谱作为无偏参考空间，所有被试的数据均配准至此进行比较。大量评估表明，与TBSS相比，我们提出的框架具有显著更高的可重复性和对数据扰动的鲁棒性。我们的方法有望在神经科学和医学研究中常规使用的跨被试dMRI研究的准确性和可重复性上实现大幅改进。
引用
@article{arxiv.2307.05387,
title = {TBSS++: A novel computational method for Tract-Based Spatial Statistics},
author = {Davood Karimi and Hamza Kebiri and Ali Gholipour},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.05387},
year = {2023}
}