QFIB：高速かつ効率的な脳トラクトグラム圧縮

拡散MRIファイバー追跡データセットには何百万もの3D流線が含まれている可能性があり、その表現は数十ギガバイトのメモリを重量化できます。これらの一連の流線はトラクトグラムと呼ばれ、臨床手術または研究によく使用されます。それらのサイズにより、ネットワーク上で保存、視覚化、処理、または交換が困難になります。通常の追跡アルゴリズムで流線が得られる方法を利用することにより、トラクトグラムに適した新しい圧縮アルゴリズムを提案します。私たちのアプローチは、単位ベクトル量子化法と空間変換と、圧縮時間と減圧時間、および高圧縮比を組み合わせたものに基づいています。たとえば、11.5GBのトラクトグラムを1.02GBファイルに圧縮し、11.3秒で減圧できます。さらに、私たちの方法では、個々の流線の圧縮と減圧が可能になり、重いデータセットを使用したコア外のアルゴリズムの必要性が減少します。最後に、大量のRAM（つまり、コア内の取り扱い）を必要とせずに、より大きなデータセットを処理するためのオンザフライ圧縮と減圧に向けて開きます。

Diffusion MRI fiber tracking datasets can contain millions of 3D streamlines, and their representation can weight tens of gigabytes of memory. These sets of streamlines are called tractograms and are often used for clinical operations or research. Their size makes them difficult to store, visualize, process or exchange over the network. We propose a new compression algorithm well-suited for tractograms, by taking advantage of the way streamlines are obtained with usual tracking algorithms. Our approach is based on unit vector quantization methods combined with a spatial transformation which results in low compression and decompression times, as well as a high compression ratio. For instance, a 11.5GB tractogram can be compressed to a 1.02GB file and decompressed in 11.3 seconds. Moreover, our method allows for the compression and decompression of individual streamlines, reducing the need for a costly out-of-core algorithm with heavy datasets. Last, we open a way toward on-the-fly compression and decompression for handling larger datasets without needing a load of RAM (i.e. in-core handling), faster network exchanges and faster loading times for visualization or processing.