白質構造の再現可能な拡散テンソルトラクトグラフィーのための主要な固有ベクトルフィールドセグメンテーション

この研究は、18の白い物質（WM）領域の自動描写のために、監視されていない主要な固有ベクトルフィールドセグメンテーション（PEVF）によって得られたアルゴリズム的に決定可能な安定繊維質量（SFM）マップを利用することの実現可能性をテストすることを目的としていました。）、（2）tapetum（TP）、（3）下縦束（ILF）、（4）不整合（unc）、（5）下前頭頭蓋骨（IFO）、（6）光学経路（OP）、（6）（7）優れた縦束（SLF）、（8）arcuate束皮（AF）、（9）fornix（FX）、（10）cingulum（cg）、（11）前視床放射（ATR）、（12）上視床上部視床上部視床放射（STR）、（13）後部視床放射（PTR）、（14）皮質脊髄/皮質脊柱管（CST/CPT）、（15）内側レムニスカス（ML）、（16）上Cerebellarペドゥンクル（SCP）、（17）（17）中小脳柄（MCP）および（18）下セレベラー柄（ICP）。拡散テンソルイメージング（DTI）由来の分数異方性（FA）と主要な固有ベクトルフィールドを使用して、SFMを作成して、PEVFの署名を提供するために7つの自然なクラスにカラーコーディングすることによってグループ化された線形ボクセル構造のコレクションで構成されるSFMを作成しました。古典的なアプローチでのROIの手動図面と比較して、1回のマウスクリックを使用して、ファイバートラクトグラフィーの関心領域（ROI）の選択を大幅に促進するセグメント。18個のファイバーバンドルはすべて、すべての被験者で、SFMアプローチによって提供される単一ROIを使用して、ROI選択がユーザー独立であるという事実によって特徴付けられる、すべての被験者で正常に再構築されました。本質的に自動PEVFSメソッドは堅牢で効率的であり、拡散テンソルトラクトグラフィー（DTT）の古典的なROIメソッドと好意的に比較されます。

The study was aimed to test the feasibility of utilizing an algorithmically determinable stable fiber mass (SFM) map obtained by an unsupervised principal eigenvector field segmentation (PEVFS) for automatic delineation of 18 white matter (WM) tracts: (1) corpus callosum (CC), (2) tapetum (TP), (3) inferior longitudinal fasciculus (ILF), (4) uncinate fasciculus (UNC), (5) inferior fronto-occipital fasciculus (IFO), (6) optic pathways (OP), (7) superior longitudinal fasciculus (SLF), (8) arcuate fasciculus (AF), (9) fornix (FX), (10) cingulum (CG), (11) anterior thalamic radiation (ATR), (12) superior thalamic radiation (STR), (13) posterior thalamic radiation (PTR), (14) corticospinal/corticopontine tract (CST/CPT), (15) medial lemniscus (ML), (16) superior cerebellar peduncle (SCP), (17) middle cerebellar peduncle (MCP) and (18) inferior cerebellar peduncle (ICP). Diffusion tensor imaging (DTI)-derived fractional anisotropy (FA) and the principal eigenvector field have been used to create the SFM consisting of a collection of linear voxel structures which are grouped together by color-coding them into seven natural classes to provide PEVFS signature segments which greatly facilitate the selection of regions of interest (ROIs) for fiber tractography using just a single mouse click, as compared with a manual drawing of ROIs in the classical approach. All the 18 fiber bundles have been successfully reconstructed, in all the subjects, using the single ROIs provided by the SFM approach, with their reproducibility characterized by the fact that the ROI selection is user independent. The essentially automatic PEVFS method is robust, efficient and compares favorably with the classical ROI methods for diffusion tensor tractography (DTT).