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首页> 外文会议>European Conference on Computer Vision(ECCV 2004) pt.4; 20040511-20040514; Prague; CZ >Inferring White Matter Geometry from Diffusion Tensor MRI: Application to Connectivity Mapping
【24h】

Inferring White Matter Geometry from Diffusion Tensor MRI: Application to Connectivity Mapping

机译：从扩散张量MRI推断白质几何：在连接映射中的应用

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We introduce a novel approach to the cerebral white matter connectivity mapping from diffusion tensor MRI. DT-MRI is the unique non-invasive technique capable of probing and quantifying the anisotropic diffusion of water molecules in biological tissues. We address the problem of consistent neural fibers reconstruction in areas of complex diffusion profiles with potentially multiple fibers orientations. Our method relies on a global modelization of the acquired MRI volume as a Riemannian manifold M and proceeds in 4 majors steps: First, we establish the link between Brownian motion and diffusion MRI by using the Laplace-Beltrami operator on M. We then expose how the sole knowledge of the diffusion properties of water molecules on M is sufficient to infer its geometry. There exists a direct mapping between the diffusion tensor and the metric of M. Next, having access to that metric, we propose a novel level set formulation scheme to approximate the distance function related to a radial Brownian motion on M. Finally, a rigorous numerical scheme using the exponential map is derived to estimate the geodesies of M, seen as the diffusion paths of water molecules. Numerical experimentations conducted on synthetic and real diffusion MRI datasets illustrate the potentialities of this global approach.
机译：我们介绍了一种新的方法，从扩散张量MRI到大脑白质连通性映射。 DT-MRI是独特的非侵入性技术，能够探测和量化生物组织中水分子的各向异性扩散。我们解决了在复杂扩散分布图区域中可能具有多个纤维方向的一致神经纤维重建问题。我们的方法依赖于获得的MRI体积作为黎曼流形M的全局建模，并分4个主要步骤进行：首先，通过在M上使用Laplace-Beltrami算子建立布朗运动与扩散MRI之间的联系。对水分子在M上的扩散特性的唯一了解足以推断其几何形状。在扩散张量和M的度量之间存在直接映射。接下来，在访问该度量后，我们提出了一种新的水平集公式化方案，以近似与M上的径向布朗运动有关的距离函数。最后，给出了一个严格的数值推导了使用指数图的方法来估计M的大地测量学，将其视为水分子的扩散路径。在合成和真实扩散MRI数据集上进行的数值实验说明了这种整体方法的潜力。

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