用于束特异性纤维追踪的纤维束取向映射
计算机视觉与模式识别
2018-06-15 v1
摘要
尽管主要白质纤维束在大量神经科学与医学研究中备受关注，但从扩散 MRI 纤维图中在较大队列中手动剖分它们耗时费力、需要专家知识且难以复现。纤维束取向映射（TOM）是一种新颖概念，基于从原始纤维取向分布函数（fODF）峰值到一组纤维束取向映射（亦缩写为 TOM）的学习映射，来促进束特异性纤维追踪。每个 TOM 表示已知纤维束之一，每个体素至多包含一个取向向量。TOM 可作为纤维追踪的先验甚至直接输入。我们使用编码-解码全卷积神经网络架构来学习所需映射。与先前用于特定束重建的概念相比，本方法避免了全脑纤维追踪、图谱配准或聚类等多种繁琐处理步骤。我们在来自 Human Connectome Project 的共 105 名受试者的 20 个不同纤维束上将其与四种最先进的束识别方法比较。结果即使在困难纤维束上也具解剖学说服力，同时达到低角度误差、前所未有的运行时间与顶尖精度值（Dice）。我们的代码与数据公开可用。
引用
@article{arxiv.1806.05580,
title = {Tract orientation mapping for bundle-specific tractography},
author = {Jakob Wasserthal and Peter F. Neher and Klaus H. Maier-Hein},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.05580},
year = {2018}
}
备注
Accepted at MICCAI 2018