Inter-subject alignment of human cortical anatomy using functional connectivity.
Inter-subject alignment of human cortical anatomy using functional connectivity.
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DOI：
10.1016/j.neuroimage.2013.05.009
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发表时间：
2013-11-01
期刊：
影响因子：
5.7
通讯作者：
Haxby, James V.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Conroy, Bryan R.;Singer, Benjamin D.;Guntupalli, J. Swaroop;Ramadge, Peter J.;Haxby, James V.
功能性MRI（fMRI）数据的受试者间对齐对于组分析是必要的。解决这个问题的标准方法与大脑的解剖特征相匹配，例如主要的解剖标志或皮质弯曲。然而，仅使用解剖学特征无法获得功能性皮质地形的精确对齐。我们提出了一个新的主题间注册算法，对齐跨学科的功能连接的主题内模式。我们推导出相关的功能磁共振成像BOLD时间序列，测量在电影观看，空间遥远的皮层区域之间的功能连接模式。我们验证了我们的技术广泛的真实的功能磁共振成像实验数据，并比较我们的方法，以两个国家的最先进的学科间注册算法。通过在独立数据集上交叉验证我们的方法，我们证明了所得到的对齐可以很好地推广到其他实验范例。
Inter-subject alignment of functional MRI (fMRI) data is necessary for group analyses. The standard approach to this problem matches anatomical features of the brain, such as major anatomical landmarks or cortical curvature. Precise alignment of functional cortical topographies, however, cannot be derived using only anatomical features. We propose a new inter-subject registration algorithm that aligns intra-subject patterns of functional connectivity across subjects. We derive functional connectivity patterns by correlating fMRI BOLD time-series, measured during movie viewing, between spatially remote cortical regions. We validate our technique extensively on real fMRI experimental data and compare our method to two state-of-the-art inter-subject registration algorithms. By cross-validating our method on independent datasets, we show that the derived alignment generalizes well to other experimental paradigms.
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DOI：
10.1073/pnas.0504136102
发表时间：
2005-07-05
影响因子：
11.1
作者：
Fox, MD;Snyder, AZ;Raichle, ME
通讯作者：
Raichle, ME
定位人类主要视觉皮层的功能和解剖边界。
影响因子：
5.7
作者：
Hinds O;Polimeni JR;Rajendran N;Balasubramanian M;Amunts K;Zilles K;Schwartz EL;Fischl B;Triantafyllou C
通讯作者：
Triantafyllou C
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：
Horwitz, B
通讯作者：
Horwitz, B
影响因子：
56.9
作者：
Hasson, U;Nir, Y;Malach, R
通讯作者：
Malach, R