ConFiG:拡散MRIシミュレーションのための現実的軸索パッキングを生成するための文脈的線維成長【JST・京大機械翻訳】

Callaghan Ross; Alexander Daniel C.; Palombo Marco; Zhang Hui

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202203025724790 整理番号：22P0125921

ConFiG:拡散MRIシミュレーションのための現実的軸索パッキングを生成するための文脈的線維成長【JST・京大機械翻訳】

ConFiG: Contextual Fibre Growth to generate realistic axonal packing for diffusion MRI simulation

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発行年： 2020年03月23日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年03月23日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

本論文では,自然繊維生成を模倣することにより,白質数値ファントムを生成するアプローチである,文脈的ファイバ成長(ConFiG)を提示した。ConFiGは,実際の軸索誘導機構によって動機づけられた単純な規則に従って,1対1の繊維を成長させる。これらの単純な規則は,ユーザ指定密度と方位分布のような形態学的ターゲットに合致しながら,ファイバ成長により調整可能な微細構造特徴を持つファントムを生成するConFiGを可能にする。ファイバ束と配向分散を交差する一連のファイバ構成でファントムを生成することにより,充填ファイバに基づく最先端の手法とConFiGを比較した。結果は,ConFiGが,特に交差繊維を有する複雑な構成において,最先端よりも20%高い密度を有するファントムを生成することを示した。さらに,ConFiGファントムの微細構造形態は実際の組織に匹敵し,実際の組織からの電子顕微鏡推定値に近い直径と配向分布,および複雑な繊維断面を捕捉することを示した。ConFiGファントムからシミュレートした信号は実際の拡散MRIデータによく整合し,ConFiGファントムが現実的拡散MRIデータを生成するために使用できることを示した。これは,微細構造モデリング手法を開発し,検証するための現実的な合成拡散MRIデータを生成するConFiGの実現可能性を示した。【JST・京大機械翻訳】

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光導波路,光ファイバ,繊維光学 , 医用素材 , 神経の基礎医学

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