Abstract-Diffusion Tensor Imaging (DTI) är en magnetisk resonanstomografi metod som kan användas för att mäta lokal information om strukturen av vit materia i den mänskliga hjärnan. Genom att kombinera DTI-data med beräkningsmetoderna för MR-traktaografi kan neuroforskare uppskatta de platser och storlekar på nervpaket (white materia banor) som går genom den mänskliga hjärnan. Neuroscientists har använt visualiseringstekniker för att bättre förstå traktatografi data, men de kämpar ofta med överflöd och komplexitet av banorna. I den här artikeln beskriver vi en ny uppsättning interaktionstekniker som gör det lättare att utforska och tolka sådana vägar. Speciellt, vår applikation tillåter neuroforskare att placera och interaktivt manipulera box eller ellipsoidformade regioner för att selektivt visa vägar som passerar genom specifika anatomiska områden. Dessa regioner kan användas i samordning med ett enkelt och flexibelt frågespråk som möjliggör godtyckliga kombinationer av dessa frågor med hjälp av booleska logiska operatörer. En representation av kortikalytan tillhandahålls för att specificera frågor om vägar som kan vara relevanta för gråsubstansstrukturer och för att visa aktiveringsinformation som erhållits från funktionell magnetisk resonanstomografi. Genom att förhandsberäkna vägarna och deras statistiska egenskaper får vi den hastighet som krävs för interaktiva fråge- och svarssessioner med hjärnforskare. Vi undersöker några frågor som forskare har ställt om data om traktatografi och visar hur vårt system kan användas för att svara på dessa frågor på ett effektivt sätt.
En ny uppsättning interaktionstekniker som introducerats i Sherbondy et al. REF gör det möjligt att utforska hjärnans konnektivitet och tolkningsvägar.
Exploring connectivity of the brain's white matter with dynamic queries
{'venue': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'journal': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}