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一个神经影像学角度和方法

拉梅什·c·古普塔*

药理学和毒理学路易斯维尔大学医学院的印度

*通讯作者:
拉梅什·c·古普塔
药理学和毒理学路易斯维尔大学医学院的印度
电子邮件:RameshC.Gupta@gmail.com

收到的日期:08/11/2021;接受日期:21/11/2021;发布日期:28/11/2021

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文摘

最近研发了多种方法,形成功能性神经影像数据的荟萃分析。他们中的许多人一直依赖的任务。建议延长大胆的功能磁共振成像;方法,提出了在60年代中期评估响应时间在年轻人和老年人之间的关系在各种任务称为Brinley情节。在该方法中,线性回归进行了大胆的平均活动地图接管不同扫描会话(在执行不同的任务)从每组比较(例如,老和年轻成年人)。这提供了一种相对简单的方法来执行一个荟萃分析来评估两种不同的群体考虑工作的差异。

关键字

神经影像学、方法、核磁共振、DTI

介绍

最近的磁共振成像采集技术的进步不仅专注于功能序列还在解剖的。为这一领域的一个重要贡献的最新发展扩散加权磁共振(MR)成像序列为了研究来白质连接和重要的是执行神经纤维束造影的质量为了研究首次在人类的大脑解剖连接体内。事实上,五篇文章关注这样的方法在目前的问题。使用扩散张量成像(DTI) tractography研究大脑皮层和皮层下连接枕的人类大脑。他们的结果是按照以前观察到在猴子和提供进一步支持枕的一个重要的角色在人类视觉信息处理和空间的关注。经常遇到一个难题在每-形成分析有效的连接(如结构方程建模或动态因果建模)的功能磁共振成像数据通常是一个必须提供一个初始网络模型进行验证。这个模型应该是基于已知的解剖大脑区域之间的连接。然而,这样的信息在人类仍然是不完整的。在他们的文章中,提出了使用唯一研究回顾现有的功能网络。结果是该领域的研究人员极大的兴趣。 Information is provided about the likelihood of region connections via tractography. For a number of connections the authors find anatomical connectivity that corresponds to the pro- posed functional paths. They provide compelling examples showing that the use of DTI tractography is a valuable tool to define the anatomical networks required to perform good analysis of effective connectivity. From a more methodological viewpoint, propose a model for the structure of the brain which considers anatomical connections between various cerebral regions as being geodesic with respect to a metric given by the inverse of the diffusion tensor. Using this geodesic method, they are able to construct a path connecting every pair of brain regions. However, the brain is obviously not fully connected, and consequently, they needed to determine whether a given geodesic really represents a white matter fiber tract or not. This is why they also propose an index for the probability of being a fiber, which combines a term that represents the data fit and another term that represents the data confidence. Their new algorithm is tested on simulated data and proves to be computationally fast as well as robust to local perturbation induced by fiber crossing. They also use it on real data to show its feasibility.

新方法在研究扩散系数在人类大脑的使用高角分辨率扩散成像(现成)代替DTI克服后者方法的限制在复杂的纤维交叉的地区。两篇文章提出新方法充分利用这样的收购序列。概率算法一直是首选标准简化技术,因为他们是健壮的噪音取向分布函数(odf)地图和,因为他们可以通过包口岸可能发生体素的有效决议。佩兰等人开发一个新的概率算法基于纤维ODF应用蒙特卡罗随机漫步算法。蒙特卡罗粒子运动连续奇异子领域内扩散ODF和轨迹正规化方案。他们的新算法对模拟数据进行测试。分割的白质和皮质下结构扩散加权磁共振成像,要么DTI或现成的,相当近。瓦色尔曼等人提出使用这些图像的统计活动轮廓技术odf找到一致的白质纤维束和非线性spectral-clustering算法为了段不同的纤维束。