Anatomical standardization of the human brain in euclidean 3-space and on the cortical 2-manifold
Notice bibliographique
Résumé
Anatomical standardization (also called spatial normalization) is a key process in cross-sectional studies of brain structure and function using MRI, fMRI, PET and other imaging techniques. This process has two components: (i) specification of a 3D template brain, which defines a common coordinate space for analysis of any subsequent datasets; and (ii) a method to align the template with an individual 3D brain image, thereby associating each point of the standard template to a point on the individual. The association should be able to consistently match a particular template location to an anatomically corresponding location on each individual of a population. Standardization methods in widespread use employ a 3D affine spatial transformation to map from the individual to the template, which matches only overall size and gross shape of the input brain. A wide range of more flexible image deformation algorithms have been developed in order to better match fine detail. All such algorithms involve design choices that are subject to debate, and most have numerical parameters whose value must be specified by the user. In order to provide guidance for such choices, the first part of this thesis develops two measures of alignment consistency that are used to evaluate performance of a standardization method. The performance of different choices for algorithm design, numerical parameters, and template selection strategy for 3D normalization are compared. Since the processing of brain function occurs on a thin, highly convoluted sheet of cortex along the surface of the brain, there has been much recent interest in studying the structure and function along the brain cortex only, modelled as a 2D manifold. The second part of this thesis proposes an algorithm for highly-flexible deformation in 2D of a template cortex to an individual. The alignment consistency measures developed for 3D are reformulated for the 2D manifold and used to evaluate the algorithm design and numerical parameters. Finally, the question of whether it is better to standardize the 3D images or the 2D cortical manifold is addressed, identifying the problem classes which are best suited to each type of normalization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».