アルツハイマー病進行への応用を伴う白質線維のロバストなReebグラフモデル【JST・京大機械翻訳】

Shailja, S.; Grafton, S. T.; Manjunath, B. S.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202205526652660 整理番号：22P0317819

アルツハイマー病進行への応用を伴う白質線維のロバストなReebグラフモデル【JST・京大機械翻訳】

A robust Reeb graph model of white matter fibers with application to Alzheimer's disease progression

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発行年： 2022年03月14日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月14日
JST資料番号： O7001B 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)

ラクトグラフィーは,白質経路の幾何学を示す3Dにおいて,複雑な曲線繊維(ストリームライン)の10億を生成する。そのような大規模における生流線の分析は,時間がかかり,難治性である。さらに,トラクトグラフィー計算がノイズの多い流線を生成することはよく知られているが,これは構造的脳連結性解析におけるそれらの使用に深刻な影響を与える。これらの課題により,Reebグラフの構成を用いて,流線構造の束構造をモデル化する新しい方法を提案した。著者らの方法における3つの重要パラメータは,流線の構造とトポロジーを捕えた。(i)そのスパース性を定義する束における一対の流線間の{イプシロン}-距離;(ii)持続性を導入する束の空間長さ;(iii){デルタ}-束厚さ。まとめると,これらのパラメータは,モデルのロバスト性と粒度を制御し,流線とそれらの基礎となる解剖学的繊維構造のコンパクトな署名を提供する。合成とISMRMデータセットを用いて束構造のロバスト性を検証した。次に,Alzheimer病の進行における繊維密度を定量化することにより,効率的なトラクトグラム比較のためのツールとしてこのアプローチの可能性を実証した。ADNIデータに関する我々の結果は,種々の脳領域の最大束を局所化し,Alzheimer病の進行とともに繊維密度の著しい枯渇を示す。実装のためのソースコードはGitHub上で利用可能である。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般

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