Improving Fiber Alignment in HARDI by Combining Contextual PDE Flow with Constrained Spherical Deconvolution
Notice bibliographique
Résumé
We propose two strategies to improve the quality of tractography results computed from diffusion weighted magnetic resonance imaging (DW-MRI) data. Both methods are based on the same PDE framework, defined in the coupled space of positions and orientations, associated with a stochastic process describing the enhancement of elongated structures while preserving crossing structures. In the first method we use the enhancement PDE for contextual regularization of a fiber orientation distribution (FOD) that is obtained on individual voxels from high angular resolution diffusion imaging (HARDI) data via constrained spherical deconvolution (CSD). Thereby we improve the FOD as input for subsequent tractography. Secondly, we introduce the fiber to bundle coherence (FBC), a measure for quantification of fiber alignment. The FBC is computed from a tractography result using the same PDE framework and provides a criterion for removing the spurious fibers. We validate the proposed combination of CSD and enhancement on phantom data and on human data, acquired with different scanning protocols. On the phantom data we find that PDE enhancements improve both local metrics and global metrics of tractography results, compared to CSD without enhancements. On the human data we show that the enhancements allow for a better reconstruction of crossing fiber bundles and they reduce the variability of the tractography output with respect to the acquisition parameters. Finally, we show that both the enhancement of the FODs and the use of the FBC measure on the tractography improve the stability with respect to different stochastic realizations of probabilistic tractography. This is shown in a clinical application: the reconstruction of the optic radiation for epilepsy surgery planning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».