Automatic Segmentation of Human Cortical Layer-Complexes and Architectural Areas Using Ex vivo Diffusion MRI and Its Validation.
Automatic Segmentation of Human Cortical Layer-Complexes and Architectural Areas Using Ex vivo Diffusion MRI and Its Validation.
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DOI：
10.3389/fnins.2016.00487
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发表时间：
2016
影响因子：
4.3
通讯作者：
Roebroeck A
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Bastiani M;Oros-Peusquens AM;Seehaus A;Brenner D;Möllenhoff K;Celik A;Felder J;Bratzke H;Shah NJ;Galuske R;Goebel R;Roebroeck A
最近，几种磁共振成像对比机制已经被证明可以区分与所选皮质层相对应的皮质亚结构。在这里，我们通过高分辨率扩散磁共振数据的自动化无监督聚类来研究大脑皮层和区域的分化。在人的初级运动皮质和运动前皮质中可以区分出几组相邻的层。然后，我们使用沿皮质深度的扩散磁共振信号的特征作为判据来检测区域边界，并找到特征突变的边界。我们通过对相同组织的组织学分析来验证我们的聚类结果。这些结果证实了早期的研究，即弥散磁共振可以探测特定层级的皮质内纤维组织，而且表明它包含了足够的信息来自动分类结构上不同的皮质区域。我们讨论了自动聚类方法的优点和缺点，以及它对基于MR的皮质组织学的吸引力。
Recently, several magnetic resonance imaging contrast mechanisms have been shown to distinguish cortical substructure corresponding to selected cortical layers. Here, we investigate cortical layer and area differentiation by automatized unsupervised clustering of high-resolution diffusion MRI data. Several groups of adjacent layers could be distinguished in human primary motor and premotor cortex. We then used the signature of diffusion MRI signals along cortical depth as a criterion to detect area boundaries and find borders at which the signature changes abruptly. We validate our clustering results by histological analysis of the same tissue. These results confirm earlier studies which show that diffusion MRI can probe layer-specific intracortical fiber organization and, moreover, suggests that it contains enough information to automatically classify architecturally distinct cortical areas. We discuss the strengths and weaknesses of the automatic clustering approach and its appeal for MR-based cortical histology.
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DOI：
10.1523/jneurosci.2180-11.2011
发表时间：
2011-08-10
期刊：
The Journal of neuroscience : the official journal of the Society for Neuroscience
影响因子：
--
作者：
Glasser MF;Van Essen DC
通讯作者：
Van Essen DC
通过三维偏振光成像，人脑中的高分辨率纤维道重建。
影响因子：
3.5
作者：
Axer M;Grässel D;Kleiner M;Dammers J;Dickscheid T;Reckfort J;Hütz T;Eiben B;Pietrzyk U;Zilles K;Amunts K
通讯作者：
Amunts K
DOI：
10.1111/ejn.12585
发表时间：
2014-06
期刊：
The European journal of neuroscience
影响因子：
--
作者：
García-Cabezas MÁ;Barbas H
通讯作者：
Barbas H
影响因子：
3.7
作者：
Barazany, Daniel;Assaf, Yaniv
通讯作者：
Assaf, Yaniv
影响因子：
4.8
作者：
Goebel, R;Esposito, F;Formisano, E
通讯作者：
Formisano, E