How can spherical CNNs benefit ML-based diffusion MRI parameter estimation?

要約

本論文では、球面畳み込みニューラルネットワーク（S-CNN）が、拡散MRI（dMRI）から組織の微細構造のスカラーパラメータを推定する際に、従来の完全連結型ネットワーク（FCN）とは異なる利点を有することを実証する。このような微細構造パラメータは、病態の特定やその範囲を定量化するために有用である。しかし、現在の臨床現場では、わずか6枚の拡散強調画像（DWI）からなるdMRIデータを取得することが一般的であり、推定される微細構造指標の精度や正確さには限界がある。この課題を解決するために、機械学習（ML）が提案されています。しかし、既存のMLベースの手法は、dMRIの勾配サンプリングスキームの違いに対して頑健ではなく、また回転等変量でもない。また、回転等変量でもない。サンプリングスキームに対する頑健性がないため、スキームごとに新しいネットワークを学習する必要があり、複数のソースからのデータ解析が複雑になる。回転等方性の欠如の結果として考えられるのは、学習データセットが多様な微小管の向きを含んでいなければならないことである。本論文では、球形CNNが、新しいサンプリングスキームに対してロバストであり、回転平行性を提供する、説得力のある代替案であることを示す。後者は必要なトレーニングデータポイントの数を減らすために活用できることを示す。

要約(オリジナル)

This paper demonstrates spherical convolutional neural networks (S-CNN) offer distinct advantages over conventional fully-connected networks (FCN) at estimating scalar parameters of tissue microstructure from diffusion MRI (dMRI). Such microstructure parameters are valuable for identifying pathology and quantifying its extent. However, current clinical practice commonly acquires dMRI data consisting of only 6 diffusion weighted images (DWIs), limiting the accuracy and precision of estimated microstructure indices. Machine learning (ML) has been proposed to address this challenge. However, existing ML-based methods are not robust to differing dMRI gradient sampling schemes, nor are they rotation equivariant. Lack of robustness to sampling schemes requires a new network to be trained for each scheme, complicating the analysis of data from multiple sources. A possible consequence of the lack of rotational equivariance is that the training dataset must contain a diverse range of microstucture orientations. Here, we show spherical CNNs represent a compelling alternative that is robust to new sampling schemes as well as offering rotational equivariance. We show the latter can be leveraged to decrease the number of training datapoints required.

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