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定量生物学 > 定量方法

arXiv:2507.10601 (q-bio)
[提交于 2025年7月12日 ]

标题: AGFS-Tractometry:一种新的基于图谱的细粒度纤维追踪方法,用于利用扩散MRI纤维追踪进行沿纤维的组统计比较

标题: AGFS-Tractometry: A Novel Atlas-Guided Fine-Scale Tractometry Approach for Enhanced Along-Tract Group Statistical Comparison Using Diffusion MRI Tractography

Authors:Ruixi Zheng, Wei Zhang, Yijie Li, Xi Zhu, Zhou Lan, Jarrett Rushmore, Yogesh Rathi, Nikos Makris, Lauren J. O'Donnell, Fan Zhang
摘要: 扩散磁共振成像(dMRI)纤维追踪目前是唯一一种用于在体映射大脑白质(WM)连接的方法。 纤维追踪分析技术(Tractometry)是一种先进的纤维追踪分析技术,用于沿纤维轨迹的特征分析,以研究纤维轨迹上的形态和微观结构特性。 纤维追踪分析已经成为研究不同群体(例如,健康与疾病)之间局部沿轨迹差异的重要工具。 在本研究中,我们提出了一种新的基于图谱引导的细尺度纤维追踪分析方法,即AGFS-Tractometry,该方法利用纤维空间信息和置换检验来增强群体之间的沿轨迹统计分析。 AGFS-Tractometry有两个主要贡献。 首先,我们创建了一个新的基于图谱引导的纤维轨迹特征模板,该模板能够实现受试者特定纤维轨迹的一致性、细尺度沿轨迹分割。 其次,我们提出了一种新的非参数置换检验群体比较方法,以实现在所有沿轨迹分割区域的同时分析,同时校正多重比较。 我们在具有已知群体差异的合成数据集和在体真实数据上进行了实验评估。 我们将AGFS-Tractometry与两种最先进的纤维追踪分析方法进行了比较,包括自动纤维轨迹量化(AFQ)和BUndle ANalytics(BUAN)。 我们的结果表明,所提出的AGFS-Tractometry在检测局部白质差异方面具有更高的敏感性和特异性。 在真实数据分析实验中, AGFS-Tractometry可以识别出更多具有显著差异的区域,这些区域在解剖学上与现有文献一致。 总体而言,这些结果展示了AGFS-Tractometry检测细微或空间局部化白质群体水平差异的能力。 创建的纤维特征模板和相关代码可在以下地址获取:https://github.com/ZhengRuixi/AGFS-Tractometry.git.
摘要: Diffusion MRI (dMRI) tractography is currently the only method for in vivo mapping of the brain's white matter (WM) connections. Tractometry is an advanced tractography analysis technique for along-tract profiling to investigate the morphology and microstructural properties along the fiber tracts. Tractometry has become an essential tool for studying local along-tract differences between different populations (e.g., health vs disease). In this study, we propose a novel atlas-guided fine-scale tractometry method, namely AGFS-Tractometry, that leverages tract spatial information and permutation testing to enhance the along-tract statistical analysis between populations. There are two major contributions in AGFS-Tractometry. First, we create a novel atlas-guided tract profiling template that enables consistent, fine-scale, along-tract parcellation of subject-specific fiber tracts. Second, we propose a novel nonparametric permutation testing group comparison method to enable simultaneous analysis across all along-tract parcels while correcting for multiple comparisons. We perform experimental evaluations on synthetic datasets with known group differences and in vivo real data. We compare AGFS-Tractometry with two state-of-the-art tractometry methods, including Automated Fiber-tract Quantification (AFQ) and BUndle ANalytics (BUAN). Our results show that the proposed AGFS-Tractometry obtains enhanced sensitivity and specificity in detecting local WM differences. In the real data analysis experiments, AGFS-Tractometry can identify more regions with significant differences, which are anatomically consistent with the existing literature. Overall, these demonstrate the ability of AGFS-Tractometry to detect subtle or spatially localized WM group-level differences. The created tract profiling template and related code are available at: https://github.com/ZhengRuixi/AGFS-Tractometry.git.
评论: 31页和7图
主题: 定量方法 (q-bio.QM) ; 计算机视觉与模式识别 (cs.CV); 机器学习 (cs.LG); 图像与视频处理 (eess.IV); 方法论 (stat.ME)
引用方式: arXiv:2507.10601 [q-bio.QM]
  (或者 arXiv:2507.10601v1 [q-bio.QM] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.10601
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来自: Ruixi Zheng [查看电子邮件]
[v1] 星期六, 2025 年 7 月 12 日 15:48:02 UTC (4,843 KB)
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