Морфометрия мозга
 | Эту статью может потребовать очистки Википедии , чтобы она соответствовала стандартам качества . Конкретная проблема: кто-то оставил кучу сносок LaTeX в качестве комментариев, требуется преобразование; Citizendium:CZ:Ref (что бы это ни было) тоже нуждается в преобразовании. ( январь 2021 г. ) |
Морфометрия мозга — это раздел как морфометрии , так и наук о мозге , занимающийся измерением структур мозга и их изменений во время развития , старения, обучения, болезней и эволюции . Поскольку подобная аутопсии диссекция живого мозга, , обычно невозможна , морфометрия мозга начинается с данных неинвазивной нейровизуализации , обычно получаемых с помощью магнитно-резонансной томографии (МРТ). Эти данные рождаются в цифровом виде , что позволяет исследователям дополнительно анализировать изображения мозга, используя передовые математические и статистические методы, такие как количественная оценка формы или многомерный анализ . Это позволяет исследователям количественно оценивать анатомические особенности мозга с точки зрения формы, массы и объема (например, гиппокампа или первичной и вторичной зрительной коры ), а также получать более конкретную информацию, такую как коэффициент энцефализации , плотность серого вещества. и связность белого вещества, гирификация , толщина коры или количество спинномозговой жидкости . Эти переменные затем могут быть картируются в объеме мозга или на его поверхности, что дает удобный способ оценить их структуру и масштабы с течением времени, у разных людей или даже между различными биологическими видами . Эта область быстро развивается вместе с методами нейровизуализации, которые предоставляют лежащие в основе данные, но также развивается частично независимо от них, как часть развивающейся области нейроинформатики , которая занимается разработкой и адаптацией алгоритмов для анализа этих данных.
Фон
[ редактировать ]Терминология
[ редактировать ]Термин «картирование мозга» часто используется взаимозаменяемо с «морфометрией мозга», хотя «картирование» в более узком смысле, заключающееся в проецировании свойств мозга на шаблон мозга, является, строго говоря, лишь подобластью морфометрии мозга. С другой стороны, хотя и гораздо реже, нейроморфометрия также иногда используется как синоним морфометрии мозга (особенно в более ранней литературе, например, Haug 1986 ), хотя технически это лишь одна из ее подобластей.
Биология
[ редактировать ]Морфология и функция такого сложного органа , как мозг, являются результатом многочисленных биохимических и биофизических процессов, взаимодействующих весьма сложным образом в различных масштабах в пространстве и времени ( Vallender et al., 2008 ). Большинство генов, которые, как известно, контролируют эти процессы во время развития мозга , созревания и старения , высоко консервативны ( Holland, 2003 ), хотя некоторые демонстрируют полиморфизм (см. Meda et al., 2008 ), а выраженные различия на когнитивном уровне имеются даже среди близкородственных видов или между особями внутри вида ( Roth and Dicke, 2005 ).
Напротив, вариации макроскопической анатомии мозга (т. е. на уровне детализации, все еще различимом невооруженным человеческим глазом ) достаточно консервативны, чтобы можно было проводить сравнительный анализ , и в то же время достаточно разнообразны, чтобы отражать различия внутри и между отдельными людьми и видами: как морфологический анализ, который сравнение мозга на разных онтогенетических или патогенных стадиях может дать важную информацию о ходе нормального или аномального развития внутри данного вида; межвидовые сравнительные исследования имеют аналогичный потенциал для выявления эволюционных тенденций и филогенетических связей.
Учитывая, что методы визуализации, обычно используемые для морфометрических исследований головного мозга, по существу имеют молекулярную или даже субатомную природу, ряд факторов может мешатьпроизводная количественная оценка структур мозга. К ним относятся все параметры, упомянутые в разделе «Применение», а также состояние гидратации, гормональный статус, прием лекарств и злоупотребление психоактивными веществами.
Технические требования
[ редактировать ]Есть две основные предпосылки для морфометрии мозга: во-первых, интересующие особенности мозга должны быть измеримыми, а во-вторых, должны быть доступны статистические методы для количественного сравнения измерений. Сравнение признаков формы составляет основу таксономии Линнея , и даже в случаях конвергентной эволюции или нарушений мозга они по-прежнему предоставляют богатую информацию о природе происходящих процессов. Сравнение форм долгое время ограничивалось простыми измерениями, в основном основанными на объемах или срезах, но цифровая революция принесла огромную пользу, поскольку теперь все виды форм в любом количестве измерений можно обрабатывать численно.
Кроме того, хотя извлечение морфометрических параметров, таких как масса мозга или объем жидкости , может быть относительно простым в посмертных образцах, в большинстве исследований на живых субъектах по необходимости придется использовать косвенный подход: получается пространственное представление мозга или его компонентов. с помощью подходящего метода нейровизуализации , и на этой основе можно затем проанализировать интересующие параметры. Такое структурное представление мозга также является предпосылкой для интерпретации функциональных нейровизуализаторов .
Дизайн морфометрического исследования головного мозга зависит от множества факторов, которые можно грубо классифицировать следующим образом: во-первых, в зависимости от того, какие проблемы онтогенетические, патологические или филогенетические являются целью, исследование может быть спланировано как продольное (в пределах одного и того же мозга, измеренное в разное время). ), или поперечное (поперек мозга). Во-вторых, данные изображений мозга можно получить с использованием различных методов нейровизуализации . В-третьих, свойства мозга можно анализировать в разных масштабах (например, во всем мозге, в интересующих областях , в корковых или подкорковых структурах). В-четвертых, данные могут подвергаться различным этапам обработки и анализа. Морфометрия мозга как дисциплина в основном занимается разработкой инструментов, отвечающих этому четвертому пункту и интеграции с предыдущими.
Методологии
[ редактировать ]За исключением гистологии головного мозга, обычно основанной на срезах, данные нейровизуализации обычно хранятся в матриц вокселей виде . Таким образом, наиболее популярный морфометрический метод известен как морфометрия на основе вокселей (VBM; см. Wright et al., 1995 ; Ashburner and Friston, 2000 ; Good et al., 2001 ). Тем не менее, поскольку воксель изображения не является биологически значимой единицей, были разработаны другие подходы, которые потенциально имеют более близкое соответствие биологическим структурам: морфометрия на основе деформации (DBM), морфометрия на основе поверхности (SBM) и отслеживание волокон на основе диффузионно-взвешенных данных. визуализация (DTI или DSI). Все четыре обычно выполняются на основе данных магнитно-резонансной томографии (МР) , причем первые три обычно используют T1 -взвешенные (например, быстрое градиентное эхо с подготовкой к намагничиванию, MP-RAGE) и иногда T2-взвешенные импульсные последовательности , тогда как DTI/DSI используют диффузию. -взвешенные. Однако недавняя оценка алгоритмов/программного обеспечения морфометрии демонстрирует противоречивость между некоторыми из них. [1] Это делает необходимым систематическое и количественное подтверждение и оценку области.
Т1-взвешенная МР-морфометрия головного мозга
[ редактировать ]Предварительная обработка
[ редактировать ]МР-изображения генерируются в результате сложного взаимодействия между статическими и динамическими электромагнитными полями и интересующей тканью, а именно мозгом, заключенным в голове субъекта. Следовательно, необработанные изображения содержат шум из различных источников, а именно движений головы (сканирование, подходящее для морфометрии, обычно занимает порядка 10 минут), которые вряд ли можно исправить или смоделировать, а также поля смещения (ни одно из задействованных электромагнитных полей не является однородным по всей длине). ни вся голова, ни мозг), которые можно смоделировать.
Далее изображение сегментируется на ткани, не относящиеся к мозгу, и мозговую ткань, причем последняя обычно подразделяется как минимум на серое вещество (GM), белое вещество (WM) и спинномозговую жидкость (СМЖ). Свокселы изображения вблизи границ классов обычно не содержат только один тип ткани, возникают эффекты частичного объема, которые можно скорректировать.
При сравнении различных сканирований (внутри или между субъектами) различия в размере и форме мозга устраняются путем пространственной нормализации (т.е. регистрации) отдельных изображений в стереотаксическом пространстве шаблонного мозга.Регистрация может выполняться с использованием методов низкого разрешения (т. е. твердотельных или аффинных преобразований ) или высокого разрешения (т. е. сильно нелинейных), а шаблоны могут быть сгенерированы из пула мозга исследования, из атласа мозга или производного шаблона. генератор .
Как зарегистрированные изображения, так и поля деформации, генерируемые при регистрации, могут использоваться для морфометрического анализа, тем самым обеспечивая основу для воксельной морфометрии (VBM) и деформационной морфометрии (DBM). Изображения, сегментированные по классам тканей, также можно использовать для преобразования границ сегментации в параметрические поверхности, анализ которых находится в центре внимания поверхностной морфометрии (SBM).
Морфометрия на основе вокселей
[ редактировать ]После сегментации отдельных изображений они регистрируются в шаблоне. Каждый воксель затем содержит меру вероятности, согласно которой он принадлежит определенному классу сегментации. Для серого вещества эту величину обычно называют плотностью серого вещества (GMD), концентрацией серого вещества (GMC) или вероятностью серого вещества (GMP).
Чтобы скорректировать изменения объема из-за регистрации, объем серого вещества (GMV) в исходном мозге можно рассчитать путем умножения GMD на якобианские детерминанты деформаций, используемых для регистрации мозга на шаблоне. Классовые объемы для WM и CSF определяются аналогично.
Локальные различия в плотности или объеме различных классов сегментации затем можно статистически проанализировать на разных сканах и интерпретировать с анатомической точки зрения (например, как атрофию серого вещества). Поскольку VBM доступен для многих основных пакетов программного обеспечения для нейровизуализации (например, FSL и SPM ), он представляет собой эффективный инструмент для проверки или создания конкретных гипотез об изменениях мозга с течением времени. Примечательно, что в отличие от DBM сообщество специалистов по обработке медицинских изображений высказало значительную критику и предостережения относительно правильной интерпретации результатов VBM. [2] [3]
Морфометрия на основе деформации
[ редактировать ]В DBM используются сильно нелинейные алгоритмы регистрации, и статистический анализ выполняется не над зарегистрированными вокселами, а над полями деформации, используемыми для их регистрации (что требует многомерных подходов) или их производными скалярными свойствами, что позволяет использовать одномерные подходы. Один распространенный вариант, иногда называемый морфометрией на основе тензора (TBM), основан на определителе Якобиана матрицы деформации.
Конечно, существует множество решений для таких нелинейных процедур деформации, и для надлежащего баланса между потенциально противоположными требованиями к глобальной и локальной подгонке формы разрабатываются все более сложные алгоритмы регистрации. Однако большинство из них требуют больших вычислительных затрат, если применяются с сеткой высокого разрешения. Самым большим преимуществом DBM по сравнению с VBM является его способность обнаруживать незначительные изменения в продольных исследованиях. Однако из-за огромного разнообразия алгоритмов регистрации не существует общепринятого стандарта для DBM, что также препятствовало его включению в основные пакеты программного обеспечения для нейровизуализации.
Морфометрия на основе шаблонов
[ редактировать ]Морфометрия на основе шаблонов (PBM) — это метод морфометрии мозга, впервые предложенный в PBM. [4] Он основан на DBM и VBM. PBM основан на применении разреженного словарного изучения к морфометрии. В отличие от типичных подходов, основанных на вокселах, которые зависят от одномерных статистических тестов в определенных местах вокселей, PBM извлекает многомерные шаблоны непосредственно из всего изображения. Преимущество этого заключается в том, что выводы делаются не локально, как в VBM или DBM, а глобально. Это позволяет методу определить, подходят ли комбинации вокселей для разделения изучаемых групп лучше, чем отдельные вокселы. Кроме того, этот метод более устойчив к изменениям в базовых алгоритмах регистрации по сравнению с типичным анализом DBM.
Поверхностная морфометрия
[ редактировать ]Как только мозг сегментирован, граница между различными классами тканей может быть реконструирована как поверхность , на которой может проводиться морфометрический анализ (например, в направлении гирификации результаты такого анализа ) или на которую могут быть проецированы .
Диффузионно-взвешенная МР-морфометрия головного мозга
[ редактировать ]Методы отслеживания волокон
[ редактировать ]Методы отслеживания нервных волокон являются новейшим детищем этого набора морфологических подходов, основанных на МРТ. Они определяют путь нервных волокон в головном мозге с помощью диффузионно-тензорной визуализации или диффузионно-спектральной визуализации (например, Douaud et al., 2007 и O'Donnell et al., 2009 ).
Диффеоморфометрия
[ редактировать ]Диффеоморфометрия [5] фокусируется на сравнении форм и форм с метрической структурой, основанной на диффеоморфизмах, и занимает центральное место в области вычислительной анатомии . [6] Диффеоморфная регистрация, [7] представленный в 90-х годах, сейчас является важным игроком, использующим вычислительные процедуры для построения соответствий между системами координат на основе разреженных объектов и плотных изображений, таких как ANTS, [8] ДАРТЕЛЛ, [9] ДЕМОНЫ, [10] ЛДДММ , [11] или СтационарныйLDDMM. [12] Морфометрия на основе вокселей (VBM) — важный метод, основанный на многих из этих принципов. Методы, основанные на диффеоморфных потоках, используются. Например, деформации могут быть диффеоморфизмами окружающего пространства, что приводит к созданию структуры LDDMM (LDDMM ( Large Deformation Diffeomorphic Metric Mapping ) для сравнения форм. [13] Одной из таких деформаций является правоинвариантная метрика вычислительной анатомии , которая обобщает метрику несжимаемых эйлеровых потоков, включая норму Соболева, обеспечивая гладкость потоков. [14] Также были определены метрики, связанные с гамильтоновыми управлениями диффеоморфных потоков. [15]
Приложения
[ редактировать ]Наиболее крупные качественные изменения внутри человека обычно происходят на ранних стадиях развития, а более тонкие — в процессе старения и обучения, в то время как патологические изменения могут сильно различаться по своей степени, а межиндивидуальные различия увеличиваются как в течение жизни, так и на протяжении всей жизни. Описанные выше морфометрические методы предоставляют средства для количественного анализа таких изменений, а магнитно-резонансная томография применяется ко все большему количеству популяций мозга, соответствующих этим временным масштабам, как у людей, так и у разных видов.Однако в настоящее время большинство применений морфометрии головного мозга на основе МРТ имеют клиническую направленность, т.е. они помогают диагностировать и контролировать нервно-психические расстройства, в частности нейродегенеративные заболевания (например, болезнь Альцгеймера) или психотические расстройства (например, шизофрения).
Развитие мозга
[ редактировать ]МРТ редко проводится во время беременности и в период новорожденности, чтобы избежать стресса для матери и ребенка. Однако в случаях родовых осложнений и других клинических событий такие данные собираются. Например, Dubois et al., 2008 проанализировали гирификацию у недоношенных новорожденных при рождении и обнаружили, что она является прогностическим фактором функционального показателя в возрасте, эквивалентном сроку, а Serag et al. [16] построили 4D-атлас развивающегося мозга новорожденного, который привел к построению кривых роста мозга в постменструальном возрасте 28–44 недель. Помимо недоношенных детей, был проведен ряд крупномасштабных продольных МР-морфометрических исследований (часто в сочетании с поперечными подходами и другими методами нейровизуализации) нормального развития мозга у людей. [17] Используя воксельный и ряд дополнительных подходов, эти исследования показали (или неинвазивно подтвердили, с точки зрения предыдущих гистологических исследований, которые не могут быть продольными), что созревание мозга включает в себя дифференциальный рост серого и белого вещества, что временной ход созревание не является линейным и заметно различается в разных областях мозга. [18] Чтобы интерпретировать эти результаты, необходимо принять во внимание клеточные процессы, особенно те, которые управляют обрезкой аксонов, дендритов и синапсов до тех пор, пока не будет достигнута взрослая модель соединения всего мозга (которую лучше всего можно отслеживать с помощью диффузионно-взвешенных методов). .
Старение
[ редактировать ]В то время как белое вещество увеличивается на ранних стадиях развития и в подростковом возрасте, а уменьшение серого вещества в этот период обычно не затрагивает тела нейрональных клеток, ситуация меняется после возраста около 50 лет, когда атрофия поражает серое и, возможно, также белое вещество. Наиболее убедительным объяснением этого является то, что отдельные нейроны умирают, что приводит к потере как тел их клеток (т.е. серого вещества), так и миелинизированных аксонов (т.е. белого вещества). Изменения серого вещества можно наблюдать как по плотности серого вещества, так и по его гирификации.Тот факт, что потеря белого вещества не так очевидна, как потеря серого вещества, указывает на то, что изменения также происходят в ненервных тканях, например, в сосудистой сети или микроглии.
Обучение и пластичность
[ редактировать ]Возможно, самое глубокое на сегодняшний день влияние морфометрии мозга на наше понимание взаимосвязей между структурой и функцией мозга оказала серия исследований VBM, направленных на умение выполнять различные действия: такси у лицензированных водителей в Лондоне было обнаружено двустороннее увеличение серого вещества. объем в задней части гиппокампа по сравнению с контрольной группой населения в целом [19] и водители автобусов в Лондоне подобраны по опыту вождения и уровню стресса . Аналогичным образом было обнаружено, что изменения серого вещества коррелируют с профессиональным опытом музыкантов, математиков и медитаторов, а также со знанием второго языка.
Более того, двусторонние изменения серого вещества в задней и латеральной теменной коре студентов-медиков, готовящихся к промежуточному экзамену, можно было обнаружить всего за три месяца.
Эти исследования профессиональной подготовки вызвали вопросы об ограничениях морфометрии на основе МРТ с точки зрения периодов времени, в течение которых можно обнаружить структурные изменения мозга. Важными определяющими факторами этих ограничений являются скорость и пространственный масштаб самих изменений. Конечно, некоторые события, такие как несчастные случаи, инсульт, метастазы опухоли или хирургическое вмешательство, могут глубоко изменить структуру мозга за очень короткий период времени, и эти изменения можно визуализировать с помощью МРТ и других методов нейровизуализации. Учитывая временные ограничения в таких условиях, морфометрия мозга редко используется в диагностике, а скорее используется для мониторинга прогресса в течение нескольких недель, месяцев и более.
Одно исследование показало, что у новичков в жонглировании наблюдалось двустороннее расширение серого вещества в медиальной височной зрительной области (также известной как V5) в течение трехмесячного периода, в течение которого они научились удерживать каскад из трех мячей в течение как минимум минуты. В контрольной группе, не занимавшейся жонглированием, изменений не наблюдалось. Степень этих изменений у жонглеров уменьшилась в течение последующего трехмесячного периода, когда они не занимались жонглированием. Чтобы дополнительно определить временной ход этих изменений, эксперимент был повторен с другой молодой группой, сканированной через более короткие интервалы, и типичные к тому времени изменения в V5 можно было обнаружить уже после семи дней практики жонглирования. Наблюдаемые изменения были значительнее на начальном этапе обучения, чем во время дальнейшего обучения.
В то время как в первых двух исследованиях участвовали студенты в возрасте около двадцати лет, эксперименты недавно были повторены с группой пожилых людей, выявив те же структурные изменения, хотя и смягченные более низкими показателями жонглирования в этой группе. [20]
При использовании совершенно другого типа вмешательства — применения транскраниальной магнитной стимуляции на ежедневных сеансах в течение пяти дней — изменения наблюдались в целевых областях ТМС и рядом с ними, а также в базальных ганглиях добровольцев в возрасте от двадцати пяти лет по сравнению с контрольной группой. который получил плацебо. Однако возможно, что эти изменения просто отражают эффекты васкуляризации.
В совокупности эти морфометрические исследования убедительно подтверждают мнение о том, что пластичность мозга — изменения структуры мозга — остается возможной на протяжении всей жизни и вполне может быть адаптацией к изменениям в функции мозга, которая, как также было показано, меняется с опытом. Название этого раздела было призвано подчеркнуть это, а именно: пластичность и обучение открывают две точки зрения — функциональную и структурную — на один и тот же феномен — мозг, который меняется с течением времени.
Болезнь головного мозга
[ редактировать ]Заболевания головного мозга — это область, в которой чаще всего применяется морфометрия мозга, и объем литературы по этому вопросу огромен.
Эволюция мозга
[ редактировать ]Изменения в мозге также накапливаются в течение периодов, превышающих индивидуальную жизнь, но хотя исследования близнецов установили, что структура человеческого мозга в высокой степени наследуется, морфометрические исследования мозга с таким расширенным охватом редки.Однако в контексте расстройств с известным или предполагаемым наследственным компонентом в ряде исследований морфометрия мозга пациентов сравнивалась как с морфометрией головного мозга здоровых пациентов, так и с морфометрией пациентов с высоким риском развития заболевания. В последнюю группу обычно входят члены семьи.
Еще большие временные разрывы можно преодолеть, сравнивая человеческие популяции с достаточно длительной историей генетического разделения, такие как центральноевропейцы и японцы. Одно поверхностное исследование сравнило форму мозга между этими двумя группами и обнаружило разницу в их гендерно-зависимой асимметрии мозга. Нейровизуализационные исследования такого рода в сочетании с функциональными и поведенческими данными открывают многообещающие и до сих пор в значительной степени неисследованные возможности для понимания сходств и различий между различными группами людей.
Подобно тому, как морфологический анализ, сравнивающий мозг на разных онтогенетических или патогенетических стадиях, может выявить важную информацию о нормальном или аномальном развитии внутри данного вида, межвидовые сравнительные исследования имеют аналогичный потенциал для выявления эволюционных тенденций и филогенетических связей. Действительно, сравнения форм (хотя исторически с упором на качественные критерии) составляли основу биологической таксономии до эры генетики.Существуют три основных источника сравнительных эволюционных исследований: окаменелости, свежесохраненные посмертные исследования или исследования in vivo .
В летописи окаменелостей преобладают структуры, которые уже были биоминерализованы при жизни соответствующего организма (в случае позвоночных - в основном зубы и кости).Мозг, как и другие мягкие ткани, окаменевает редко, но иногда это происходит. Вероятно, самый старый мозг позвоночных, известный сегодня, принадлежал рыбе-крысе, которая жила около 300 миллионов лет назад ( Pradel et al., 2009 ). Хотя метод, наиболее широко используемый для изображения окаменелостей, — это компьютерная томография (КТ), этот конкретный образец был получен с помощью синхротронной томографии , а недавние исследования магнитно-резонансной томографии окаменелостей позволяют предположить, что этот метод можно использовать для изображения по крайней мере части окаменелого мозга.
возрастом 3200 лет МРТ-изображения также были получены из мозга египетской мумии . Однако перспективы невелики, что любой набор трехмерных изображений ископаемого, полуископаемого или мумифицированного мозга когда-либо будет полезен для морфометрического анализа, описанного здесь, поскольку процессы мумификации и окаменения сильно изменяют структуру. мягких тканей способом, специфичным для отдельного образца и его участков.
С другой стороны, посмертные образцы живых или недавно вымерших видов обычно позволяют получить качество МР-изображений, достаточное для морфометрического анализа, хотя необходимо принимать во внимание артефакты консервации. Предыдущие исследования МРТ включали образцыконсервированный в формалине, [21] путем замораживания, [22] или в алкоголе. [23]
Третьей линией сравнительных данных могли бы стать межвидовые исследования с помощью МРТ in vivo, подобные исследованию Rilling & Insel (1998), которые исследовали мозг одиннадцати видов приматов с помощью VBM, чтобы пролить новый свет на эволюцию мозга приматов.Другие исследования сочетали морфометрические и поведенческие измерения, и эволюция мозга касается не только приматов: гирификация происходит в мозге млекопитающих, если они достигают размера в несколько сантиметров (при этом у китообразных доминирует верхний конец спектра) и обычно медленно увеличивается с общим размером мозга. , подчиняясь степенному закону.
Ссылки
[ редактировать ]- Эта статья включает в себя материал из статьи Citizendium « Морфометрия мозга », которая доступна под лицензией Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported License , но не под лицензией GFDL .
- ^ Гао, Йи; Риклин-Равив, Тэмми; Буи, Сильвен (2014). «Анализ формы: область, нуждающаяся в тщательной проверке» . Картирование человеческого мозга . 35 (10): 4965–4978. дои : 10.1002/hbm.22525 . ПМК 6869375 . ПМИД 24753006 . S2CID 16053716 .
- ^ Давацикос, К. (2004). «Почему морфометрический анализ на основе вокселей следует использовать с большой осторожностью при характеристике групповых различий». НейроИмидж . 23 (1): 17–20. doi : 10.1016/j.neuroimage.2004.05.010 . ПМИД 15325347 . S2CID 7452089 .
- ^ Букштейн, Флорида (2001). « «Морфометрию на основе вокселей» нельзя использовать с несовершенно зарегистрированными изображениями». НейроИмидж . 14 (6): 1454–1462. дои : 10.1006/нимг.2001.0770 . ПМИД 11707101 . S2CID 32486095 .
- ^ Гаонкар, Б.; Пол, К.; Давацикос, К. (2011). «Морфометрия на основе шаблонов» . Вычисление медицинских изображений и компьютерное вмешательство . 14 (Часть 2): 459–466. дои : 10.1007/978-3-642-23629-7_56 . ПМЦ 4373081 . ПМИД 21995061 .
- ^ Миллер, Майкл И.; Юнес, Лоран; Труве, Ален (18 ноября 2013 г.). «Диффеоморфометрия и системы геодезического позиционирования для анатомии человека» . Технология . 2 (1): 36–43. дои : 10.1142/S2339547814500010 . ISSN 2339-5478 . ПМК 4041578 . ПМИД 24904924 .
- ^ Гренандер, Ульф; Миллер, Майкл И. (1 декабря 1998 г.). «Вычислительная анатомия: новая дисциплина» . В. Прил. Математика . ЛВИ (4): 617–694. дои : 10.1090/qam/1668732 . ISSN 0033-569X .
- ^ Кристенсен, GE; Рэббитт, РД; Миллер, Мичиган (1 января 1996 г.). «Деформируемые шаблоны с использованием кинематики больших деформаций». Транзакции IEEE при обработке изображений . 5 (10): 1435–1447. Бибкод : 1996ITIP....5.1435C . дои : 10.1109/83.536892 . ISSN 1057-7149 . ПМИД 18290061 .
- ^ "стнава/АНЦ" . Гитхаб . Проверено 11 декабря 2015 г.
- ^ Эшбернер, Джон (15 октября 2007 г.). «Быстрый алгоритм регистрации диффеоморфных изображений». НейроИмидж . 38 (1): 95–113. doi : 10.1016/j.neuroimage.2007.07.007 . ISSN 1053-8119 . ПМИД 17761438 . S2CID 545830 .
- ^ «Программное обеспечение — Том Веркаутерен» . сайты.google.com . Проверено 11 декабря 2015 г.
- ^ «NITRC: LDDMM: Информация об инструменте/ресурсе» . www.nitrc.org . Проверено 11 декабря 2015 г.
- ^ «Публикация: Сравнение алгоритмов диффеоморфной регистрации: Стационарный LDDMM и Диффеоморфные Демоны» . www.openaire.eu . Архивировано из оригинала 16 февраля 2016 г. Проверено 11 декабря 2015 г.
- ^ Ф. Бег; М. Миллер; А. Труве; Л. Юнес (февраль 2005 г.). «Вычисление метрических отображений большой деформации с помощью геодезических потоков диффеоморфизмов». Международный журнал компьютерного зрения . 61 (2): 139–157. doi : 10.1023/b:visi.0000043755.93987.aa . S2CID 17772076 .
- ^ Миллер, Мичиган; Юнес, Л. (1 января 2001 г.). «Групповые действия, гомеоморфизмы и сопоставление: общие принципы». Международный журнал компьютерного зрения . 41 : 61–84. CiteSeerX 10.1.1.37.4816 . дои : 10.1023/A:1011161132514 . S2CID 15423783 .
- ^ Миллер, Майкл И.; Труве, Ален; Юнес, Лоран (1 января 2015 г.). «Гамильтоновы системы и оптимальное управление в вычислительной анатомии: 100 лет со времен Д'Арси Томпсона». Ежегодный обзор биомедицинской инженерии . 17 : 447–509. doi : 10.1146/annurev-bioeng-071114-040601 . ISSN 1545-4274 . ПМИД 26643025 .
- ^ Сераг, А.; Альджабар, П.; Болл, Г.; Советник, С.Дж.; Бордман, JP; Резерфорд, Массачусетс; Эдвардс, AD; Хайнал, СП; Рюкерт, Д. (2012). «Построение последовательного пространственно-временного атласа развивающегося мозга высокой четкости с использованием адаптивной регрессии ядра». НейроИмидж . 59 (3): 2255–2265. doi : 10.1016/j.neuroimage.2011.09.062 . ПМИД 21985910 . S2CID 9747334 .
- ^ в первую очередь\citet{Giedd:1999p24137} и \citet{Thompson:2000p55997} и, совсем недавно,\citet{Эванс:2006p33597} и \citet{Алмли:2007p24135}
- ^ Обзоры МР-морфометрических исследований созревания мозга см. в \citet[][сосредоточено на подростковом возрасте]{Paus:2005p1501} и \citet[][от раннего развития до подросткового возраста]{Toga:2006p816,Lenroot:2006p56183
- ^ \citep{Магуайр:2000p10353}
- ^ \citep{Бойк:2008p2916}
- ^ \citep[][мозг человека и слона]{Пфеффербаум:2004p4074,Хаким:2005p39953}
- ^ \citep[][мозги киви]{Корфилд:2008p45053}
- ^ \citep[][карпы]{Шене:2009p51744}.
| Поля |
|  |
|---|---|---|
| Бактерии и грибы | ||
| Протисты | ||
| Растения | ||
| Беспозвоночные | ||
| Млекопитающие | ||
| Другие позвоночные | ||
| Глоссарии | ||
| Связанные темы | ||
