Multi-dimensional Parameter Space Exploration for Streamline-specific Tractography

要約

トラクトグラフィーの暗黙の課題の 1 つは、特定のデータセットまたはバンドルに適切なパラメーターを選択することです。
この課題に取り組むために、流線固有パラメータ (SSP) を使用してトラクトグラフィーの多次元パラメータ空間を探索します。
私たちは 1) 合成データのストリームラインごとのパラメーターを使用して最先端の確率的追跡方法を検証し、2) 実世界のデータを使用してストリームラインの受け入れに焦点を当ててパラメーター空間への洞察を得る方法を示します。
SSP を使用してパラメーター空間のパターンを明らかにする方法を示すことで、現在のトラクトグラフィーに対する SSP の潜在的な付加価値を実証します。

要約(オリジナル)

One of the unspoken challenges of tractography is choosing the right parameters for a given dataset or bundle. In order to tackle this challenge, we explore the multi-dimensional parameter space of tractography using streamline-specific parameters (SSP). We 1) validate a state-of-the-art probabilistic tracking method using per-streamline parameters on synthetic data, and 2) show how we can gain insights into the parameter space by focusing on streamline acceptance using real-world data. We demonstrate the potential added value of SSP to the current state of tractography by showing how SSP can be used to reveal patterns in the parameter space.

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