Visual analytics of brain networks.
Visual analytics of brain networks.
复制标题
大脑网络的可视化分析
DOI：
10.1016/j.neuroimage.2012.02.075
复制
发表时间：
2012-05-15
期刊：
影响因子：
5.7
通讯作者：
Liu, Tianming
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Li, Kaiming;Guo, Lei;Faraco, Carlos;Zhu, Dajiang;Chen, Hanbo;Yuan, Yixuan;Lv, Jinglei;Deng, Fan;Jiang, Xi;Zhang, Tuo;Hu, Xintao;Zhang, Degang;Miller, L. Stephen;Liu, Tianming
关键词：
感兴趣区域（ROI）的识别是脑网络构建和分析中的一个基本问题。最近的研究表明，多模态神经影像方法和联合分析策略对于准确、可靠和个性化地识别大脑 ROI 至关重要。在本文中，我们提出了一种新颖的视觉分析方法及其用于 ROI 定义和大脑网络构建的开源软件。通过结合神经科学知识和计算智能功能，视觉分析可以通过多模态神经影像数据的联合建模和直观、实时的视觉分析界面，为大脑网络生成准确、可靠和个性化的投资回报率。此外，当功能磁共振成像数据不可用或不充分时，它可以用作功能性 ROI 优化和预测解决方案。我们已将此方法应用于操作跨工作记忆 fMRI/DTI 数据集、精神分裂症 DTI/静息态 fMRI (R-fMRI) 数据集和轻度认知障碍 DTI/R-fMRI 数据集，以证明视觉分析的有效性。我们的实验结果令人鼓舞。
Identification of regions of interest (ROIs) is a fundamental issue in brain network construction and analysis. Recent studies demonstrate that multimodal neuroimaging approaches and joint analysis strategies are crucial for accurate, reliable and individualized identification of brain ROIs. In this paper, we present a novel approach of visual analytics and its open-source software for ROI definition and brain network construction. By combining neuroscience knowledge and computational intelligence capabilities, visual analytics can generate accurate, reliable and individualized ROIs for brain networks via joint modeling of multimodal neuroimaging data and an intuitive and real-time visual analytics interface. Furthermore, it can be used as a functional ROI optimization and prediction solution when fMRI data is unavailable or inadequate. We have applied this approach to an operation span working memory fMRI/DTI dataset, a schizophrenia DTI/resting state fMRI (R-fMRI) dataset, and a mild cognitive impairment DTI/R-fMRI dataset, in order to demonstrate the effectiveness of visual analytics. Our experimental results are encouraging.
登录
查看更多内容
DOI：
10.1098/rstb.2005.1634
发表时间：
2005-05-29
影响因子：
6.3
作者：
Beckmann, CF;DeLuca, M;Smith, SM
通讯作者：
Smith, SM
影响因子：
5.7
作者：
Faraco, Carlos Cesar;Unsworth, Nash;Miller, L. Stephen
通讯作者：
Miller, L. Stephen
影响因子：
--
作者：
Atri, Alireza;O'Brien, Jacqueline L.;Sreenivasan, Aishwarya;Rastegar, Sarah;Salisbury, Sibyl;DeLuca, Amy N.;O'Keefe, Kelly M.;LaViolette, Peter S.;Rentz, Dorene M.;Locascio, Joseph J.;Sperling, Reisa A.
通讯作者：
Sperling, Reisa A.
探索人类大脑功能的科学
DOI：
10.1073/pnas.0911855107
发表时间：
2010-03-09
影响因子：
11.1
作者：
Biswal, Bharat B.;Mennes, Maarten;Milham, Michael P.
通讯作者：
Milham, Michael P.
影响因子：
10.9
作者：
Avants, B. B.;Epstein, C. L.;Gee, J. C.
通讯作者：
Gee, J. C.