Geodesic Regression Characterizes 3D Shape Changes in the Female Brain During Menstruation

要約

女性は閉経後にアルツハイマー病やその他の神経疾患のリスクが高くなりますが、女性の脳の健康と性ホルモンの変動を結びつける研究は限られています。
私たちは、性ホルモンの変動中に脳内で起こる 3D 形状の変化を定量化するツールを開発することで、この関連性を調査しようとしています。
3D 離散面の空間での測地線回帰は、脳の形状の進化を特徴付ける原理的な方法を提供します。
ただし、現在の形式では、このアプローチは実際に使用するには計算コストが高すぎます。
この論文では、3D 離散表面の形状空間に対する測地線回帰を加速する近似スキームを提案します。
また、各近似をいつ使用できるかについての経験則も提供します。
これらの近似の速度と精度のトレードオフを定量化するために合成データでアプローチをテストし、精度をほとんど犠牲にせずに、実務者が非常に大幅な速度向上を期待できることを示します。
最後に、この方法を実際の脳の形状データに適用し、女性の海馬が月経周期中にプロゲステロンの関数としてどのように形状を変化させるかについての最初の特徴付けを行います。この特徴付けは、私たちの近似スキームによって (実際に) 可能になりました。
私たちの研究は、生物医学とコンピューター ビジョンの分野における包括的で実用的な形状解析への道を切り開きます。
私たちの実装は GitHub: https://github.com/bioshape-lab/my28brains で公開されています。

要約(オリジナル)

Women are at higher risk of Alzheimer’s and other neurological diseases after menopause, and yet research connecting female brain health to sex hormone fluctuations is limited. We seek to investigate this connection by developing tools that quantify 3D shape changes that occur in the brain during sex hormone fluctuations. Geodesic regression on the space of 3D discrete surfaces offers a principled way to characterize the evolution of a brain’s shape. However, in its current form, this approach is too computationally expensive for practical use. In this paper, we propose approximation schemes that accelerate geodesic regression on shape spaces of 3D discrete surfaces. We also provide rules of thumb for when each approximation can be used. We test our approach on synthetic data to quantify the speed-accuracy trade-off of these approximations and show that practitioners can expect very significant speed-up while only sacrificing little accuracy. Finally, we apply the method to real brain shape data and produce the first characterization of how the female hippocampus changes shape during the menstrual cycle as a function of progesterone: a characterization made (practically) possible by our approximation schemes. Our work paves the way for comprehensive, practical shape analyses in the fields of bio-medicine and computer vision. Our implementation is publicly available on GitHub: https://github.com/bioshape-lab/my28brains.

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