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电气工程与系统科学 > 图像与视频处理

arXiv:2501.16879 (eess)
[提交于 2025年1月28日 (v1) ,最后修订 2025年6月23日 (此版本, v3)]

标题: 超高分辨率多模态MRI密集标注的整体结构脑图谱

标题: Ultra-high resolution multimodal MRI densely labelled holistic structural brain atlas

Authors:José V. Manjón, Sergio Morell-Ortega, Marina Ruiz-Perez, Boris Mansencal, Edern Le Bot, Marien Gadea, Enrique Lanuza, Gwenaelle Catheline, Thomas Tourdias, Vincent Planche, Rémi Giraud, Denis Rivière, Jean-François Mangin, Nicole Labra-Avila, Roberto Vivo-Hernando, Gregorio Rubio, Fernando Aparici, Maria de la Iglesia-Vaya, Pierrick Coupé
摘要: 在本文中,我们介绍了一种基于多模态和高分辨率MRI的人脑解剖结构整体图谱(holiAtlas),该图谱涵盖了从器官到亚结构水平的多个解剖层次,使用了从不同尺度的多个局部协议融合生成的新密集标记协议。 该图谱是通过平均来自人类连接组计划数据库的75名健康受试者的图像和分割结果构建的。 具体而言,选择了T1、T2和WMn(白质零信号)对比度的0.125 $mm^{3}$ 分辨率的MR图像用于该项目。 这些75名受试者的图像使用对称组间归一化方法进行非线性配准和平均,以构建图谱。 在最精细的层次上,所提出的图谱有350个不同的标签,这些标签来自7种不同的描绘协议。 这些标签在多个尺度上进行了分组,提供了不同细节水平下大脑的一致且连贯的整体表示。 这个多尺度和多模态的图谱可用于开发新的超高分辨率分割方法,有望提高神经疾病早期检测的准确性。 我们将其向科学界公开。
摘要: In this paper, we introduce a novel structural holistic Atlas (holiAtlas) of the human brain anatomy based on multimodal and high-resolution MRI that covers several anatomical levels from the organ to the substructure level, using a new densely labelled protocol generated from the fusion of multiple local protocols at different scales. This atlas was constructed by averaging images and segmentations of 75 healthy subjects from the Human Connectome Project database. Specifically, MR images of T1, T2 and WMn (White Matter nulled) contrasts at 0.125 $mm^{3}$ resolution were selected for this project. The images of these 75 subjects were nonlinearly registered and averaged using symmetric group-wise normalisation to construct the atlas. At the finest level, the proposed atlas has 350 different labels derived from 7 distinct delineation protocols. These labels were grouped at multiple scales, offering a coherent and consistent holistic representation of the brain across different levels of detail. This multiscale and multimodal atlas can be used to develop new ultra-high-resolution segmentation methods, potentially improving the early detection of neurological disorders. We make it publicly available to the scientific community.
主题: 图像与视频处理 (eess.IV) ; 计算机视觉与模式识别 (cs.CV)
引用方式: arXiv:2501.16879 [eess.IV]
  (或者 arXiv:2501.16879v3 [eess.IV] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2501.16879
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Sergio Morell Ortega [查看电子邮件]
[v1] 星期二, 2025 年 1 月 28 日 12:06:29 UTC (4,055 KB)
[v2] 星期四, 2025 年 3 月 13 日 12:50:31 UTC (1,655 KB)
[v3] 星期一, 2025 年 6 月 23 日 09:48:32 UTC (1,885 KB)
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