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TractShapeNet：基于3D轨迹点云的高效多形状学习
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
我们提出了TractGeoNet框架，结合几何深度学习和扩散磁共振成像进行回归。该方法通过点云表示和新损失函数提升预测性能，并识别白质纤维束中的关键区域。评估结果显示，TractGeoNet在806名受试者的数据集中优于传统回归模型，尤其在语言性能评估中表现突出。
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关键要点
- 提出了一种基于几何深度学习的框架TractGeoNet，用于扩散磁共振成像的回归。
- 该方法利用点云表示，直接利用纤维束内所有点的微结构和位置信息。
- 引入新的损失函数Paired-Siamese Regression loss，关注预测标签得分之间的相对差异。
- 提出关键区域定位算法，识别白质纤维束内高度预测的解剖区域。
- 使用806位受试者的数据集评估TractGeoNet的有效性，显示其优于传统回归模型。
- 左弓状束在语言性能评估中表现出最强的预测性。
- 定位的关键区域分布于两个半球和所有大脑叶，包括重要的语言功能脑区。
- TractGeoNet展示了几何深度学习在研究大脑白质纤维束与人类特征相关性的潜力。
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