巨大な繊維セットの冗長性削減のためのファイバー密度コアセット

最先端の拡散加重磁気共鳴画像法（DW-MRI）白質のプロトコルとそれに続く高度なトラクトグラフィー技術は、白質（WM）経路の印象的な再構成を生み出します。これらの経路には、多くの場合、何百万もの軌跡（繊維）が含まれています。いくつかのアプリケーションでは、多くの繊維が不可欠ですが、他のアプリケーション（視覚化、登録、いくつかのタイプの被験者間比較）は、はるかに小さなセットを使用して満足のいく結果を達成でき、大きな繊維セットの計算負荷によって過負荷になる可能性があります。このペーパーでは、繊維密度コレセット（FDC）と呼ばれる意味のあるサブセットを抽出するための新しい非常に効率的なアルゴリズムを提案します。縮小セットは、脳の主要な構造を表すように最適化されています。FDCは、コアセットという名前の効率的な幾何学近似パラダイムに基づいています。これは、大きな計算時間および/またはメモリを必要とするタスクで多くの成功を示す最適化スキームです。FDCは、繊維のクラスタリングとダウンサンプリングの還元セットを選択するために、一般的に使用される2つの方法と比較されました。還元セットは、3Dインジケーター構造比較（3D-ISC）と呼ばれる完全なセットとの新しい構造比較を含む、いくつかの方法で評価されました。この比較は、ヒトコネクトームプロジェクトから得られた15人の健康な個人の高角度分解能拡散イメージング（HARDI）スキャンに適用されました。FDCは、15人の被験者すべてで一貫して最も満足のいくサブセットを生成しました。また、メモリの使用量が少なく、従来の繊維削減スキームよりも走行時間が大幅に低くなりました。

State of the art Diffusion Weighted Magnetic Resonance Imaging (DW-MRI) protocols of white matter followed by advanced tractography techniques produce impressive reconstructions of White Matter (WM) pathways. These pathways often contain millions of trajectories (fibers). While for several applications the high number of fibers is essential, other applications (visualization, registration, some types of across-subject comparison) can achieve satisfying results using much smaller sets and may be overburdened by the computational load of the large fiber sets. In this paper we propose a novel, highly efficient algorithm for extracting a meaningful subset of fibers, which we term the Fiber-Density-Coreset (FDC). The reduced set is optimized to represent the main structures of the brain. FDC is based on an efficient geometric approximation paradigm named coresets, an optimization scheme showing much success in tasks requiring large computation time and/or memory. FDC was compared to two commonly used methods for selecting a reduced set of fibers: fiber-clustering and downsampling. The reduced sets were evaluated by several methods, including a novel structural comparison to the full sets called 3D indicator structure comparison (3D-ISC). The comparison was applied to High Angular Resolution Diffusion Imaging (HARDI) scans of 15 healthy individuals obtained from the Human Connectome Project. FDC produced the most satisfying subsets, consistently in all 15 subjects. It also displayed low memory usage and significantly lower running time than conventional fiber reduction schemes.