Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > eess > arXiv:2501.16879v1

帮助 | 高级搜索

电气工程与系统科学 > 图像与视频处理

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

标题: 超高分辨率多模态MRI密集标注的整体大脑图谱

标题: Ultra-high resolution multimodal MRI dense labelled holistic 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holiAtlas,这是一个整体的、多模态的和高分辨率的人类大脑图谱。 该图谱涵盖了人类大脑解剖的不同细节层次,从器官到亚结构层次,使用了一种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,使用对称组间归一化方法对0.125$mm^{3}$分辨率下的T1、T2和WMn(白质 null)对比的MR图像进行非线性配准和平均,以构建图谱。 在最精细的层次上,holiAtlas协议有350个不同的标签,这些标签来源于10种不同的描绘协议。 这些标签在不同尺度上进行了分组,以一致和连贯的方式提供大脑在不同层次的整体视图。 这个多尺度和多模态的图谱可以用于开发新的超高分辨率分割方法,这些方法可能有助于神经系统疾病的早期检测。
摘要: In this paper, we introduce holiAtlas, a holistic, multimodal and high-resolution human brain atlas. This atlas covers different levels of details of the human brain anatomy, from the organ to the substructure level, using a new dense labelled protocol generated from the fusion of multiple local protocols at different scales. This atlas has been constructed 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 that were nonlinearly registered and averaged using symmetric group-wise normalisation to construct the atlas. At the finest level, the holiAtlas protocol has 350 different labels derived from 10 different delineation protocols. These labels were grouped at different scales to provide a holistic view of the brain at different levels in a coherent and consistent manner. This multiscale and multimodal atlas can be used for the development of new ultra-high resolution segmentation methods that can potentially leverage the early detection of neurological disorders.
评论: 22页
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:2501.16879v1 [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)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • HTML(实验性)
  • 其他格式
许可图标 查看许可
当前浏览上下文:
eess.IV
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2025-01
切换浏览方式为:
cs
cs.CV
eess

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号