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2011 | OriginalPaper | Buchkapitel

Longitudinal Change Detection: Inference on the Diffusion Tensor Along White-Matter Pathways

verfasst von : Antoine Grigis, Vincent Noblet, Fréderic Blanc, Fabrice Heitz, Jérome de Seze, Jean-Paul Armspach

Erschienen in: Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention – MICCAI 2011

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Diffusion tensor magnetic resonance imaging (DT-MRI) tractography allows to probe brain connections

in vivo

. This paper presents a change detection framework that relies on white-matter pathways with application to neuromyelitis optica (NMO). The objective is to detect global or local fiber diffusion property modifications between two longitudinal DT-MRI acquisitions of a patient. To this end, estimation and testing tools on tensors along the white-matter pathways are considered. Two tests are implemented: a pointwise test that compares at each sampling point of the fiber bundle the tensor populations of the two exams in the cross section of the bundle and a fiberwise test that compares paired tensors along all the fiber bundle. Experiments on both synthetic and real data highlight the benefit of considering fiber based statistical tests compared to the standard voxelwise strategy.

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Metadaten
Titel
Longitudinal Change Detection: Inference on the Diffusion Tensor Along White-Matter Pathways
verfasst von
Antoine Grigis
Vincent Noblet
Fréderic Blanc
Fabrice Heitz
Jérome de Seze
Jean-Paul Armspach
Copyright-Jahr
2011
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-23629-7_1