Unified representation of tractography and diffusion-weighted MRI data using sparse multidimensional arrays

Recently, linear formulations and convex optimization methods have been proposed to predict diffusion-weighted Magnetic Resonance Imaging (dMRI) data given estimates of brain connections generated using tractography algorithms. The size of the linear models comprising such methods grows with both dMRI data and connectome resolution, and can become very large when applied to modern data. In this paper, we introduce a method to encode dMRI signals and large connectomes, i.e., those that range from hundreds of thousands to millions of fascicles (bundles of neuronal axons), by using a sparse tensor decomposition. We show that this tensor decomposition accurately approximates the Linear Fascicle Evaluation (LiFE) model, one of the recently developed linear models. We provide a theoretical analysis of the accuracy of the sparse decomposed model, LiFE_SD, and demonstrate that it can reduce the size of the model significantly. Also, we develop algorithms to implement the optimization solver using the tensor representation in an efficient way.Fil: Caiafa, César Federico. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Instituto Argentino de Radioastronomía. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto Argentino de Radioastronomía; Argentina. Indiana University; Estados UnidosFil: Sporns, Olaf. Indiana University; Estados UnidosFil: Saykin, Andy. Indiana University; Estados UnidosFil: Pestilli, Franco. Indiana University; Estados Unidos31st Conference on Neural Information Processing SystemsLong BeachEstados UnidosNational Science Foundatio

Hierarchical complexity of the macro-scale neonatal brain

The human adult structural connectome has a rich nodal hierarchy, with highly diverse connectivity patterns aligned to the diverse range of functional specializations in the brain. The emergence of this hierarchical complexity in human development is unknown. Here, we substantiate the hierarchical tiers and hierarchical complexity of brain networks in the newborn period, assess correspondences with hierarchical complexity in adulthood, and investigate the effect of preterm birth, a leading cause of atypical brain development and later neurocognitive impairment, on hierarchical complexity. We report that neonatal and adult structural connectomes are both composed of distinct hierarchical tiers and that hierarchical complexity is greater in term born neonates than in preterms. This is due to diversity of connectivity patterns of regions within the intermediate tiers, which consist of regions that underlie sensorimotor processing and its integration with cognitive information. For neonates and adults, the highest tier (hub regions) is ordered, rather than complex, with more homogeneous connectivity patterns in structural hubs. This suggests that the brain develops first a more rigid structure in hub regions allowing for the development of greater and more diverse functional specialization in lower level regions, while connectivity underpinning this diversity is dysmature in infants born preterm

Tractography Methods in Preoperative Neurosurgical Planning, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2021, nr 3

Knowledge of the location of nerve tracts during the surgical preoperative planning stage and during the surgery itself may help neurosurgeons limit the risk of causing neurological deficits affecting the patient’s essential abilities. Development of MRI techniques has helped profoundly with in vivo visualization of the brain’s anatomy, enabling to obtain images within minutes. Different methodologies are relied upon to identify anatomical or functional details and to determine the movement of water molecules, thus allowing to track nerve fibers. However, precise determination of their location continues to be a labor-intensive task that requires the participation of highly-trained medical experts. With the development of computational methods, machine learning and artificial intelligence, many approaches have been proposed to automate and streamline that process, consequently facilitating image-based diagnostics. This paper reviews these methods focusing on their potential use in neurosurgery for better planning and intraoperative navigatio

Estimation de fonctions de densité des orientations asymétriques pour l'imagerie par résonance magnétique de diffusion

L'imagerie par résonance magnétique (IRM) de diffusion est une modalité d'acquisition permettant de mesurer le déplacement des molécules d'eau à l'intérieur d'un médium selon un ensemble de positions et de directions échantillonnées. Comme le déplacement des molécules d'eau à l'intérieur d'un élément de volume (voxel) est influencé par les configurations des axones le traversant, l'IRM de diffusion permet de sonder l'organisation structurelle du cerveau. Or, le signal de diffusion mesuré par l'IRM n'est pas aligné avec les orientations locales des axones. On doit donc d'abord le transformer en une image de fonctions de densité des orientations, décrivant la quantité apparente de fibres neuronales traversant chaque voxel selon une orientation donnée. La fonction de densité des orientations est habituellement modélisée par une fonction sphérique symétrique, assignant une même valeur scalaire à deux directions opposées sur la surface d'une sphère unitaire. Or, les trajectoires neuronales à l'intérieur d'un voxel ne sont pas nécessairement symétriques. En considérant le signal aux voxels voisins dans l'estimation de la fonction de densité des orientations pour un voxel donné, il est cependant possible d'estimer des fonctions de densité des orientations asymétriques, qui reproduisent plus fidèlement les configurations des fibres sous-jacentes. Ainsi, l'objectif de ce mémoire est de développer une nouvelle méthode de filtrage permettant de transformer une image de fonctions de densité des orientations symétriques en une image de fonctions de densités des orientations asymétriques, puis d'utiliser celle-ci afin d'étudier l'occurrence de configurations asymétriques à l'intérieur du cerveau acquis par IRM de diffusion. S'appuyant sur des mesures comme l'indice d'asymétrie, indiquant dans quelle mesure une fonction sphérique est asymétrique, et le nombre de directions de fibres, une mesure permettant la classification des fonctions sphériques asymétriques selon leur forme, des régions asymétriques sont identifiées. Ce mémoire montre que les configurations asymétriques surviennent dans au moins 40% des voxels de la matière blanche et 70% des voxels de la matière grise. Les fonctions de densité des orientations asymétriques estimées à partir de la méthode proposée capturent des trajectoires de fibres courbées, des terminaisons de trajectoires, des trajectoires en éventails, des embranchements et d'autres configurations complexes qui ne peuvent pas être représentées adéquatement en utilisant une fonction sphérique symétrique

Sistemas tecnológicos para la manipulación de imágenes radiológicas en el estudio de la sustancia blanca cerebral

[ES]Como objetivo global del trabajo de tesis será; aportar conocimiento sobre la capacidad tecnológica para el estudio de la sustancia blanca y la manipulación de diferentes softwares radiológicos para su estudio. Como objetivos específicos: - Llevar a cabo una revisión de las técnicas de imagen radiológicas y de softwares comerciales para el estudio de la sustancia blanca. - Analizar diferentes softwares para el estudio anatomo-radiológico de la sustancia blanca cerebral, valorando las ventajas e inconvenientes de los mismos. – Valorar la utilidad de estos medios tecnológicos en la práctica clínica, así como en el ámbito de la docencia. - Valorar a través de encuestas, el grado de utilización y de conocimiento de softwares comerciales por parte del radiólogo para el tratamiento de la imagen radiológica

Tractographie de la matière blanche par réseaux de neurones récurrents

La matière blanche du cerveau fait encore l'objet de nombreuses études. Grâce à l'IRM de diffusion, on peut étudier de façon non invasive la connectivité du cerveau avec une précision sans précédent. La reconstruction de la matière blanche --- la tractographie --- n'est pas parfaite cependant. En effet, la tractographie tend à reconstruire tous les chemins possibles au sein de la matière blanche; l'expertise des neuroanatomistes est donc requise pour distinguer les chemins qui sont possibles anatomiquement de ceux qui résultent d'une mauvaise reconstruction. Cette connaissance est difficile à exprimer et à codifier sous forme de règles logiques. L'intelligence artificielle a refait surface dans les années 1990 --- suite à une amélioration remarquable de la vitesse des processeurs --- en tant que solution viable à plusieurs problèmes qui étaient considérés comme fondamentalement > et quasi impossibles à résoudre pour une machine. Celle-ci représente un outil unique pour intégrer l'expertise des neuroanatomistes dans le processus de reconstruction de la matière blanche, sans avoir à fournir de règles explicitement. Un modèle peut ainsi apprendre la définition d'un chemin valide à partir d'exemples valides, pour ensuite reproduire ce qu'il a appris, sans répéter les erreurs classiques. Plus particulièrement, les réseaux de neurones récurrents sont une famille de modèles créés spécifiquement pour le traitement de séquences de données. Comme une fibre de matière blanche est représentée par une séquence de points, le lien se fait naturellement. Malgré leur potentiel énorme, l'application des réseaux récurrents à la tractographie fait face à plusieurs problèmes techniques. Cette thèse se veut très exploratoire, et détaille donc les débuts de l'utilisation des réseaux de neurones récurrents pour la tractographie par apprentissage, des problèmes qui sont apparus suite à la création d'une multitude d'algorithmes basés sur l'intelligence artificielle, ainsi que des solutions développées pour répondre à ces problèmes. Les résultats de cette thèse ont démontré le potentiel des réseaux de neurones récurrents pour la reconstruction de la matière blanche, en plus de contribuer à l’avancement du domaine grâce à la création d’une base de données publique pour la tractographie par apprentissage

Tractographie par apprentissage par renforcement

L'Imagerie par Résonance Magnétique de diffusion (IRMd) est présentement la seule technique non-invasive permettant d'étudier la structure de la matière blanche dans le cerveau humain. L'IRMd permet une reconstruction indirecte de la matière blanche grâce à la modélisation du mouvement de l'eau et la tractographie. La tractographie a été décrite comme un problème mal-posé; malgré les nombreux algorithmes développés, il demeure très difficile d'évaluer la connectivité globale du cerveau selon des actions basées sur des informations locales. Motivées par l'explosion des performances de l'apprentissage profond supervisé, des tentatives ont été faites afin d'utiliser cet outil pour concevoir des algorithmes de tractographie exempts des problèmes affligeant la tractographie classique. Cependant ces méthodes, apprenant de données provenant des algorithmes classiques, sont à ce jour vouées à reproduire les même erreurs. Parallèlement, l'apprentissage profond par renforcement a récemment connu des avancées extraordinaires menant à des percées telles que AlphaGo. L'apprentissage profond par renforcement, par opposition à l'apprentissage profond supervisé, permet à l'algorithme d'apprendre par exploration, ne requérant qu'un signal récompensant les actions adéquates de l'agent apprenant. Dans ce mémoire, nous aborderons la possibilité d'apprendre à un algorithme d'apprentissage profond par renforcement à reconstruire les chemins de la matière blanche sans avoir recourt à des données biaisées par les algorithmes classiques. Nous poserons le problème de la tractographie dans le contexte de l'apprentissage par renforcement, décrirons les pièges à éviter lors de la conception d'un tel algorithme, puis proposerons une méthode permettant d'obtenir des résultats compétitifs aux algorithmes de tractographie existants