Evaluation des méthodes d'extraction des orientations locales des faisceaux de fibres par analyse quantitative de la connectivité

International audienceRecovering of the fiber orientations in each voxel constitutes an important step for the fiber tracking algorithms. In fact, the reliability of the resulted connectivity depends on how well the local fiber orientations were extracted. Based on the tractography results we evaluated and compared different methods of fiber orientations extraction. Thus, we analyzed quantitatively the resulted connectivity by using the Tractometer tool. This later allows by measuring a number of metrics to quantify the connections reliability and the tractography performance. All the methods of fiber orientations extraction were evaluated on two types of tractography algorithms, deterministic and probabilistic algorithms. Furthermore, all of these methods have been executed on two types of data, high angular resolution data acquired with 60 gradient directions and low angular resolution data, acquired with 30 gradient directions. These two types of data were corrupted with a Ricien noise of ratio SNR=20, 10. In this article, we present the results obtained by our validation and comparison work.La détection des orientations locales des faisceaux de fibres constitue une étape importante pour les algorithmes de suivi de fibres (tractographie).En effet, la fiabilité de la connectivité résultante dépend de la qualité de l'extraction de ces orientations locales de fibres. Sur la base des résultats produits au niveau de la tractographie, nous avons évalué et comparé un ensemble d'algorithmes d'extraction des orientations des faisceaux de fibres. Une analyse quantitative de la connectivité a été ainsi réalisée en utilisant un outil appelé le Tractometer. Cet outil permet grâce à un certain nombre de métriques de quantifier la fiabilité des connexions reconstruites et aussi la performance des algorithmes de suivi de fibre utilisés. Toutes les méthodes d'extraction des orientations de fibres mises en oeuvre ont été évaluées sur la base des résultats de deux types d'algorithmes de tractographie, déterministe et probabiliste. De plus, l'ensemble de ces méthodes ont été exécutées sur deux types de données de diffusion, des données à haute résolution angulaire de 60 directions de gradient et des données à basse résolution angulaire de 30 directions de gradient, ces deux jeux de données ont été corrompus par un bruit Ricien d'un rapport SNR de 20 puis de 10. Dans cet article, nous présentons les résultats obtenus par ce travail de validation et de comparaison

Crossing Fibers Detection with an Analytical High Order Tensor Decomposition

International audienceDiffusion magnetic resonance imaging (dMRI) is the only technique to probe in vivo and noninvasively the fiber structure of human brain white matter. Detecting the crossing of neuronal fibers remains an exciting challenge with an important impact in tractography. In this work, we tackle this challenging problem and propose an original and efficient technique to extract all crossing fibers from diffusion signals. To this end, we start by estimating, from the dMRI signal, the so-called Cartesian tensor fiber orientation distribution (CT-FOD) function, whose maxima correspond exactly to the orientations of the fibers. The fourth order symmetric positive definite tensor that represents the CT-FOD is then analytically decomposed via the application of a new theoretical approach and this decomposition is used to accurately extract all the fibers orientations. Our proposed high order tensor decomposition based approach is minimal and allows recovering the whole crossing fibers without any a priori information on the total number of fibers. Various experiments performed on noisy synthetic data, on phantom diffusion, data and on human brain data validate our approach and clearly demonstrate that it is efficient, robust to noise and performs favorably in terms of angular resolution and accuracy when compared to some classical and state-of-the-art approaches