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

要約

この論文では、球状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 パラメーターを推定する際に、従来の全結合ネットワーク (FCN) よりも明確な利点を提供することを示しています。
このような微細構造パラメーターは、病理を特定し、その範囲を定量化するのに役立ちます。
ただし、現在の臨床診療では一般的に、6 つの拡散強調画像 (DWI) のみで構成される dMRI データが取得されるため、推定された微細構造指標の精度と精度が制限されます。
この課題に対処するために、機械学習 (ML) が提案されています。
ただし、既存の ML ベースの方法は、さまざまな dMRI 勾配サンプリング スキームに対して堅牢ではなく、回転同変でもありません。
サンプリング スキームに対する堅牢性の欠如により、スキームごとに新しいネットワークをトレーニングする必要があり、複数のソースからのデータの分析が複雑になります。
回転等分散の欠如の結果として考えられるのは、トレーニング データセットに多様な範囲の微細構造の向きが含まれている必要があるということです。
ここでは、球状 CNN が、新しいサンプリング スキームに対して堅牢であり、回転等分散性を提供する魅力的な代替手段であることを示します。
後者を活用して、必要なトレーニング データポイントの数を減らすことができることを示します。

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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