全体脳セグメンテーションと解剖学的脳 MRI の変化点分析-Premanifest ハンチントン病のアプリケーション

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2018年6月9日

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2018年6月9日

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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

本稿では、「変更点」を識別する premanifest ハンチントン病で脳の萎縮が始まるとき、体積の MRI データ分析のための統計モデルについて説明します。T1 強調画像のアトラスに基づくセグメンテーションパイプラインを使用して得られた脳ボリュームに基づいて変更点の全体脳機能マッピングを実現します。