A Novel Deep Learning Tractography Fiber Clustering Framework for Functionally Consistent White Matter Parcellation Using Multimodal Diffusion MRI and Functional MRI

📄 arXiv: 2411.01859v2 📥 PDF

作者: Jin Wang, Bocheng Guo, Yijie Li, Junyi Wang, Yuqian Chen, Jarrett Rushmore, Nikos Makris, Yogesh Rathi, Lauren J O'Donnell, Fan Zhang

分类: eess.IV, cs.CV

发布日期: 2024-11-04 (更新: 2024-12-14)

备注: 5 pages, 3 figures

💡 一句话要点

提出Deep Multi-view Fiber Clustering (DMVFC)框架，用于功能一致的白质分割。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 白质分割 纤维束聚类 扩散磁共振成像 功能磁共振成像 多模态融合 深度学习 脑网络

📋 核心要点

  1. 现有纤维束聚类方法主要依赖纤维的几何信息，忽略了纤维束上的重要功能信号。
  2. DMVFC框架通过联合dMRI和fMRI数据，整合纤维几何特征和fMRI BOLD信号，实现功能一致的白质分割。
  3. 实验表明，DMVFC优于现有方法，能够获得功能上有意义且一致的白质分割结果。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新的深度学习纤维束聚类框架，即深度多视角纤维聚类(DMVFC)，它利用扩散磁共振成像(dMRI)和功能磁共振成像(fMRI)的联合数据来实现功能一致的白质(WM)分割。DMVFC能够有效地整合WM纤维的几何特征以及沿纤维束的fMRI BOLD信号。该框架包括两个主要组成部分：1)一个多视角预训练模块，用于分别计算纤维几何信息和功能信号的嵌入特征；2)一个协同微调模块，用于同时优化这两种嵌入。实验结果表明，与两种最先进的纤维聚类方法相比，DMVFC在实现功能上有意义且一致的WM分割结果方面表现出优越的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决白质分割中，传统方法仅依赖纤维几何信息而忽略功能信号的问题。现有方法无法充分利用fMRI数据提供的功能信息，导致分割结果的功能一致性较差。

核心思路：论文的核心思路是将dMRI提供的纤维几何信息和fMRI提供的功能信号相结合，利用深度学习方法学习纤维的嵌入表示，从而实现功能一致的白质分割。通过多视角学习，分别提取几何特征和功能特征，再进行融合。

技术框架：DMVFC框架包含两个主要模块：多视角预训练模块和协同微调模块。首先，多视角预训练模块分别从纤维几何信息和fMRI BOLD信号中提取嵌入特征。然后，协同微调模块同时优化这两种嵌入，使它们能够更好地反映纤维的功能连接。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将dMRI和fMRI数据融合到纤维聚类任务中，并设计了多视角学习框架来分别提取几何特征和功能特征。与现有方法相比，DMVFC能够更好地利用多模态数据，从而获得功能一致性更好的白质分割结果。

关键设计：多视角预训练模块使用自编码器学习纤维几何信息和fMRI BOLD信号的嵌入表示。协同微调模块使用对比学习损失函数，鼓励具有相似功能连接的纤维具有相似的嵌入表示。具体的网络结构和参数设置在论文中有详细描述，但摘要中未提供。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，DMVFC在功能一致性白质分割任务中优于两种最先进的纤维聚类方法。具体性能提升数据未知，但摘要强调了DMVFC在实现功能上有意义且一致的WM分割结果方面的优越性。这表明DMVFC能够更好地利用多模态数据，从而获得更准确的白质分割结果。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于神经科学研究，例如研究不同脑区之间的功能连接，以及疾病对白质结构和功能的影响。此外，该方法还可用于临床诊断，例如辅助诊断神经系统疾病，评估治疗效果等。未来，该方法可以进一步扩展到其他脑网络分析任务中。

📄 摘要（原文）

Tractography fiber clustering using diffusion MRI (dMRI) is a crucial strategy for white matter (WM) parcellation. Current methods primarily use the geometric information of fibers (i.e., the spatial trajectories) to group similar fibers into clusters, overlooking the important functional signals present along the fiber tracts. There is increasing evidence that neural activity in the WM can be measured using functional MRI (fMRI), offering potentially valuable multimodal information for fiber clustering. In this paper, we develop a novel deep learning fiber clustering framework, namely Deep Multi-view Fiber Clustering (DMVFC), that uses joint dMRI and fMRI data to enable functionally consistent WM parcellation. DMVFC can effectively integrate the geometric characteristics of the WM fibers with the fMRI BOLD signals along the fiber tracts. It includes two major components: 1) a multi-view pretraining module to compute embedding features from fiber geometric information and functional signals separately, and 2) a collaborative fine-tuning module to simultaneously refine the two kinds of embeddings. In the experiments, we compare DMVFC with two state-of-the-art fiber clustering methods and demonstrate superior performance in achieving functionally meaningful and consistent WM parcellation results.