Ett av de mest utmanande problemen i modern neuroimaging är detaljerad karakterisering av neurodegeneration. Kvantifiera rumsliga och longitudinella atrofimönster är en viktig komponent i denna process. Dessa spatiotemporala signaler kommer att bidra till att skilja mellan relaterade sjukdomar, såsom frontotemporal demens (FTD) och Alzheimers sjukdom (AD), som manifesterar sig i samma riskpopulation. Här utvecklar vi en ny symmetrisk bildnormaliseringsmetod (SyN) för att maximera korskorrelationen inom utrymmet för diffeomorphiska kartor och tillhandahålla de Euler-Lagrange ekvationer som krävs för denna optimering. Vi övergår sedan till en noggrann utvärdering av vår metod. Vår utvärdering använder guldstandard, mänsklig kortikal segmentering för att jämföra SyN:s prestanda med en relaterad elastisk metod och med den vanliga ITK-implementeringen av Thirion's Demons algoritm. Den nya metoden jämförs gynnsamt med båda tillvägagångssätten, särskilt när avståndet mellan mallhjärnan och målhjärnan är stort. Vi rapporterar sedan korrelationen mellan volymer som vunnits av algoritmiska kortikalmärkningar av FTD och kontrollpersoner med de som vunnits av den manuella mätaren. Denna jämförelse visar att av de tre testade metoderna är SyN:s volymmätningar de mest korrelerade med volymmätningar som erhålls genom expertmärkning. Denna studie visar att SyN, med korskorrelering, är en tillförlitlig metod för att normalisera och göra anatomiska mätningar av volymetrisk MRI hos patienter och äldre personer i riskzonen. Publicerad av Elsevier B.V.
Standardsymmetrisk normalisering (SyN) REF maximerar korskorrelationen inom utrymmet för diffeomorphiska kartor under iterationer.
Symmetric diffeomorphic image registration with cross-correlation: Evaluating automated labeling of elderly and neurodegenerative brain
{'venue': 'Medical image analysis', 'journal': 'Medical image analysis', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics']}