Abstract White matter bundle segmentation using diffusion MRI fiber tractography has become the method of choice to identify white matter fiber pathways in vivo in human brains. However, like other analyses of complex data, there is considerable variability in segmentation protocols and techniques. This can result in different reconstructions of the same intended white matter pathways, which directly affects tractography results, quantification, and interpretation. In this study, we aim to evaluate and quantify the variability that arises from different protocols for bundle segmentation. Through an open call to users of fiber tractography, including anatomists, clinicians, and algorithm developers, 42 independent teams were given processed sets of human whole-brain streamlines and asked to segment 14 white matter fascicles on six subjects. In total, we received 57 different bundle segmentation protocols, which enabled detailed volume-based and streamline-based analyses of agreement and disagreement among protocols for each fiber pathway. Results show that even when given the exact same sets of underlying streamlines, the variability across protocols for bundle segmentation is greater than all other sources of variability in the virtual dissection process, including variability within protocols and variability across subjects. In order to foster the use of tractography bundle dissection in routine clinical settings, and as a fundamental analytical tool, future endeavors must aim to resolve and reduce this heterogeneity. Although external validation is needed to verify the anatomical accuracy of bundle dissections, reducing heterogeneity is a step towards reproducible research and may be achieved through the use of standard nomenclature and definitions of white matter bundles and well-chosen constraints and decisions in the dissection process.

Cerebrovascular diseases remain a critical focus of medical research due to their substantial impact on global health. Carotid stenosis, often associated with atherosclerosis and advancing age, profoundly affects cerebral blood supply and white matter integrity. This study aims to assess how age-related white matter changes (ARWMC) score, applied to cortex and Basal Ganglia, relates to cardiovascular and cerebrovascular events in patients who underwent carotid endarterectomy (CEA). Ninety patients undergoing CEA with regional anesthesia were prospectively enrolled from January 2012 to January 2022, and a post hoc analysis of patients with preoperative cerebral CT scans were reviewed, stratified by ARWMC score. Survival analysis and multivariate Cox regression were employed to assess time-dependent variables and independent predictors. A median follow-up of 51 months (Inter-quartile range [IQR [ [38.8-63.2] months) revealed higher ARWMC grades in the basal ganglia independently associated with significantly increased stroke risk (HR=5.070, 95% CI: 1.509-17.031, P=0.009), acute heart failure (HR=19.066, 95% CI: 2.038-178.375, P=0.01), major adverse cardiovascular events (MACE) (HR=2.760, 95% CI: 1.268-6.009, P=0.011), and all-cause mortality (HR=2.497, 95% CI:1.009-6.180, P=0.048). Polyvascular disease and chronic kidney disease emerged as additional predictors of MACE. Higher grades of ARWMC score in the basal ganglia were related to a significant increase in the risk of adverse cardiovascular events, such as stroke, MACE, AHF and all-cause mortality. This study suggests that ARWMC may have potential as a possible predictor of long-term cardio- and cerebrovascular events in patients undergoing CEA.