Diffusion Weighted Image Co-registration: Investigation of Best Practices
Notice bibliographique
Résumé
1. Abstract The registration or alignment of diffusion weighted images (DWI) with other imaging modalities is a critical step in neuroimaging analysis. Within-subject T1-DWI co-registration is particularly instrumental. DWI-derived scalar images are commonly used as intermediates for T1-DWI co-registration, and the resulting registration transforms are applied to all other scalar images for analysis. The ideal registration intermediate should register well to T1 and other multimodal images and be practically easy to obtain. It is however, currently unclear which DWI-derived scalar image serves as the best intermediate. We aim to determine the best, practical, intermediate for image co-registration. T1 and DWI images were acquired from 20 healthy subjects. DWIs were acquired with 60 directions. Six DWI-derived scalar images were compared including: 1) fractional anisotropy (FA); 2) generalized FA (GFA); 3) B0 images; 4) mean DWIs with the B0 image (MDWI); 5) anisotropic power (AP) images. AP showed the smallest variability in registration improvements across all the tested DWI derived scalar images, and show the highest average percent changes with CC registration cost function (CC=1.2%, MI=15%). In contrast, the FA and GFA transforms resulted in significantly poorer registration across DWI types. The AP image was the DWI-derived scalar image that provided the most consistent registration to all other images. Practically, it is generated easily and so could be implemented in basic and clinical research pipelines currently using other intermediates. Given these findings, it is recommended that AP images be used for T1–DWI co-registration, and that FA and GFA images in particular be avoided.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,062 | 0,193 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».