Segmentazione del intero-cervello e analisi del punto di svolta di anatomico del cervello MRI — applicazione in premanifesti sulla malattia di Huntington

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9 giugno 2018

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9 giugno 2018

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Dan Wu¹ , Andreia V. Faria¹ , Laurent Younes²^,³^,⁴ , Christopher A. Ross⁵ , Susumu Mori¹^,⁶ , Michael I. Miller²^,³^,⁷

¹The Russell H. Morgan Department of Radiology and Radiological Science, Johns Hopkins University School of Medicine, ²Center for Imaging Science, Johns Hopkins University, ³Institute for Computational Medicine, Johns Hopkins University, ⁴Department of Applied Mathematics and Statistics, Johns Hopkins University, ⁵Division of Neurobiology, Departments of Psychiatry, Neurology, Neuroscience and Pharmacology, and Program in Cellular and Molecular Medicine, Johns Hopkins University School of Medicine, ⁶F.M. Kirby Research Center for Functional Brain Imaging, Kennedy Krieger Institute, ⁷Department of Biomedical Engineering, Johns Hopkins University

Questo articolo descrive un modello statistico per analisi di dati di MRI volumetrica, che identifica il "punto di svolta" quando l'atrofia del cervello inizia in pre malattia di Huntington. Intero-cervello mapping dei punti di cambiamento viene realizzato sulla base dei volumi di cervello ottenute tramite una pipeline di segmentazione basata su Atlante delle immagini di T1-weighted.