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用于将功能磁共振成像数据投影到皮质表面的解剖学信息卷积核。

Anatomically informed convolution kernels for the projection of fMRI data on the cortical surface.

作者信息

Operto Grégory, Bulot Rémy, Anton Jean-Luc, Coulon Olivier

机构信息

Laboratoire LSIS, UMR 6168, CNRS, Marseille, France.

出版信息

Med Image Comput Comput Assist Interv. 2006;9(Pt 2):300-7. doi: 10.1007/11866763_37.

DOI:10.1007/11866763_37
PMID:17354785
Abstract

We present here a method that aims at producing representations of functional brain data on the cortical surface from functional MRI volumes. Such representations are required for subsequent cortical-based functional analysis. We propose a projection technique based on the definition, around each node of the grey/white matter interface mesh, of convolution kernels whose shape and distribution rely on the geometry of the local anatomy. For one anatomy, a set of convolution kernels is computed that can be used to project any functional data registered with this anatomy. The method is presented together with experiments on synthetic data and real statistical t-maps.

摘要

我们在此介绍一种方法,其目的是从功能磁共振成像(fMRI)体积数据生成大脑功能数据在皮质表面的表示。后续基于皮质的功能分析需要这样的表示。我们提出一种投影技术,该技术基于围绕灰质/白质界面网格的每个节点定义卷积核,其形状和分布依赖于局部解剖结构的几何形状。对于一种解剖结构,计算出一组卷积核,可用于投影与此解剖结构配准的任何功能数据。该方法与对合成数据和真实统计t图的实验一起呈现。

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引用本文的文献

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