CTtrack: A CNN+Transformer-based framework for fiber orientation estimation & tractography - 23/08/22

Doi : 10.1016/j.neuri.2022.100099 
S.M.H. Hosseini a, M. Hassanpour b, S. Masoudnia b, S. Iraji b, c, S. Raminfard b, c, M. Nazem-Zadeh b, c,
a Department of Electrical and Computer Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran 
b Research Center for Molecular and Cellular Imaging, Advanced Medical Technologies and Equipment Institute (AMTEI), Iran 
c Medical Physics and Biomedical Engineering Department, Tehran University of Medical Sciences, Tehran, Iran 

Corresponding author at: Medical Physics and Biomedical Engineering Department, Tehran University of Medical Sciences, Tehran, Iran.Medical Physics and Biomedical Engineering DepartmentTehran University of Medical SciencesTehranIran

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Abstract

In recent years, multiple data-driven fiber orientation distribution function (fODF) estimation algorithms and automatic tractography pipelines have been proposed to address the limitations of traditional methods. However, these approaches lack precision and generalizability. To tackle these shortcomings, we introduce CTtrack, a CNN+Transformer-based pipeline to estimate fODFs and perform tractography. In this approach, a convolutional neural network (CNN) module is employed to project the resampled diffusion-weighted magnetic resonance imaging (DW-MRI) data to a lower dimension. Then, a transformer model estimates the fiber orientation distribution functions using the projected data within a local block around each voxel. The proposed model represents the extracted fODFs by spherical harmonics coefficients. The predicted fiber ODFs can be used for both deterministic and probabilistic tractography. Our pipeline was tested in terms of the precision and robustness in estimating fODFs and performing tractography using both simulated and real diffusion data. The Tractometer tool was employed to compare our method with the classical and data-driven tractography approaches. The qualitative and quantitative assessments illustrate the competitive performance of our framework compared to other available algorithms.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Highlights

Novel CNN + Transformer model for fODF estimation from diffusion-weighted MRI data.
Utilizing diffusion data in a local area around each voxel to estimate fiber orientations using a transformer network.
Precise fODF estimation on real and simulated diffusion data.
Competitive performance on Tractometer, the prevalent tractography benchmark.

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Keywords : fODF estimation, Fiber tractography, Diffusion-weighted MRI, Transformer


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