信頼できる確率的トラクトグラフィーには、いくつの流線が必要ですか？微細構造測定と神経外科的計画のためのソリューション

拡散MRIトラクトグラフィーは、一般的に白質トラクトを描写するために使用されます。これらの描写は、脳神経外科の計画、または微細構造測定をとることができる関心領域を特定するために使用できます。確率的トラクトグラフィーは、実行されるたびに異なる描写を生成し、潜在的に微細構造測定または再現性のない解剖学的描写につながる可能性があります。このシナリオを回避するには、十分に多数の流線を生成する必要がありますが、「十分」を構成するものは評価が困難であるため、通常、任意の方法または定性的な方法で合理的なカウントが選択されます。この研究では、トラクトグラフィーの信頼性に影響を与えるいくつかの要因を調査し、この信頼性を推定するための2つの方法を詳述しています。最初の方法は、信頼できる微細構造測定を実現するために必要な流線の数を自動的に推定しますが、2番目の方法では、臨床的に使用できるよりも信頼できる二等層のトラックマップを達成するために必要な流線の数を推定します。これらの方法を使用して、40のHuman Connectomeプロジェクトデータセットの3つの解剖学的地域の定量的再現性基準の範囲を達成するために必要な流線の数を計算しました。実際の再現性は、計算された数の流線でトラクトグラムを繰り返し生成することによりチェックされました。必要な流線の数は、解剖学的地域、画像解像度、拡散方向の数、望ましい信頼性の程度、目的の微細構造測定、および/またはトラクトグラムがバイナリボリュームにどのように変換されたかの詳細によって強く異なることがわかりました。提案された方法は、ターゲットの再現性を達成する合理化カウントを一貫して予測しました。科学界がより繰り返し可能なトラクトグラフィーをより簡単に達成できるようにするために、実装が利用可能になります。

Diffusion MRI tractography is commonly used to delineate white matter tracts. These delineations can be used for planning neurosurgery or for identifying regions of interest from which microstructural measurements can be taken. Probabilistic tractography produces different delineations each time it is run, potentially leading to microstructural measurements or anatomical delineations that are not reproducible. Generating a sufficiently large number of streamlines is required to avoid this scenario, but what constitutes "sufficient" is difficult to assess and so streamline counts are typically chosen in an arbitrary or qualitative manner. This work explores several factors influencing tractography reliability and details two methods for estimating this reliability. The first method automatically estimates the number of streamlines required to achieve reliable microstructural measurements, whilst the second estimates the number of streamlines required to achieve a reliable binarised trackmap than can be used clinically. Using these methods, we calculated the number of streamlines required to achieve a range of quantitative reproducibility criteria for three anatomical tracts in 40 Human Connectome Project datasets. Actual reproducibility was checked by repeatedly generating the tractograms with the calculated numbers of streamlines. We found that the required number of streamlines varied strongly by anatomical tract, image resolution, number of diffusion directions, the degree of reliability desired, the microstructural measurement of interest, and/or the specifics on how the tractogram was converted to a binary volume. The proposed methods consistently predicted streamline counts that achieved the target reproducibility. Implementations are made available to enable the scientific community to more-easily achieve reproducible tractography.