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DOI: 10.3791/57256-v
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
Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.
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.
L'obiettivo generale di questa pipeline di analisi delle immagini è quello di eseguire l'analisi volumetrica quantitativa delle immagini RM pesate in T1 e di identificare i punti di cambiamento critici quando inizia l'atrofia cerebrale nelle malattie neurodegenerative. Questo metodo può aiutare a rispondere a domande chiave nell'analisi quantitativa dei cambiamenti anatomici cerebrali durante il decorso della malattia neurodegenerativa. Ad esempio, l'ordine e il modello di atrofia cerebrale nella malattia di Huntington.
Il vantaggio principale di questa tecnica è che la combinazione della segmentazione basata su Atlante e dell'analisi dei punti di cambiamento fornisce informazioni spazio-temporali uniche sulla degenerazione cerebrale da un'ampia popolazione di studi. L'analisi volumetrica della risonanza magnetica cerebrale è stata ottenuta da MRICloud, che fornisce una segmentazione e quantificazione delle immagini completamente automatizzata attraverso il calcolo remoto e l'interfaccia utente basata sul web. L'analisi del punto di cambiamento della risonanza magnetica cerebrale ci fornisce una visione sistematica della progressione della malattia in tutto il cervello.
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