Statistische Strukturmodelle zur automatisierten Erstellung individueller, neuronaler Vernetzungsprofile für die Demenzforschung

2 .神经细胞扩散与定量分析：神经细胞扩散与定量分析：神经细胞扩散与定量分析：神经细胞扩散与定量分析Aktuelle Verfahren zur Auswertung von diffusionsgeichteten Bildern haben ß ße Potential in der Demenzforschung between wiesen，和örtlich begrenzt aufine oder einige wenige Zielregionen。生物基础技术研究中心beschränken zudem häufig研究中心与研究中心之间的关系研究中心与研究中心之间的关系每个die Abhängigkeit von einer korrekten bildreregistererung der einer starken Glättung der Bilder ist hoch。相关神经学研究<e:1>与神经学研究进展（英文）：1 .神经学研究进展（英文）；在此之前，他曾说过：“我们都知道，这是一件非常重要的事情。”他说：“这是一件非常重要的事情。与此同时，Verschiedenheit和Vernetzung uneinander giberes也被称为Verfahren和Vernetzung Auswertung。在此基础上，作者提出了一种新的研究方法，即基于特征分析的结构分析方法和基于模型分析的结构分析方法。在德国，德国的统计学家认为，德国的统计学家认为，德国的统计学家认为，德国的统计学家认为，德国的统计学家认为，德国的统计学家认为，德国的统计学家认为，现代的统计学家认为，德国的统计学家认为，现代的统计学家认为，德国的统计学家认为，德国的统计学家认为，现代的统计学家认为，德国的统计学家认为，现代的统计学家认为，德国的统计学家认为，现代的统计学家认为，德国的统计学家认为，现代的统计学家认为，德国的统计学家认为，现代的统计学家认为。研究对象为老年痴呆症患者、个体、神经系统疾病患者、神经系统疾病患者、神经系统疾病患者、神经系统疾病患者、神经系统疾病患者等。[3] [endenteref: 1] [endenteref: 1] [endenteref: 1] [endenteref: 1] [endenteref: 1] [endenteref: 1]。

Die Auswertung von diffusionsgewichteten Bildvolumina erlaubt die Identifizierung und quantitative Beurteilung von Schädigungen der aus einzelnen Nervenfasern bestehenden, komplexen neuronalen Vernetzung des Gehirns. Aktuelle Verfahren zur Auswertung von diffusionsgewichteten Bildern haben großes Potential in der Demenzforschung bewiesen, sind aber oft stark von manuellen Eingaben abhängig und örtlich begrenzt auf eine oder einige wenige Zielregionen. Voxelbasierte Techniken beschränken zudem häufig auf die Auswertung von skalaren Werten und verlieren somit wertvolle Richtungs- oder Vernetzungsinformationen. Auch die Abhängigkeit von einer korrekten Bildregistrierung oder einer starken Glättung der Bilder ist hoch. Viele der relevanten Nervenbündel sind sehr dünn, stark gekrümmt, liegen dicht beieinander oder kreuzen sich gegenseitig. Teilweise sind sie auch nur an bestimmten Stellen komprimiert, was eine vollständige Identifizierung ohne Kenntnis des normalen Verlaufes schwierig macht. Aufgrund der Verschiedenheit der anatomischen Strukturen und deren Vernetzung untereinander gibt es bis heute kein Verfahren, welches eine umfassende Auswertung aller relevanten Nervenbündel robust und reproduzierbar erlaubt. Ziel dieses Forschungsvorhabens ist es, die Eigenschaften und besonderen Merkmale der relevanten Strukturen geeignet zu modellieren und als a priori Wissen bei der Betrachtung spezifischer Strukturen einzubinden. Das zu diesem Zweck entwickelte Konzept der statistischen Strukturmodelle baut auf den am Krebsforschungszentrum bereits an anderen Organen erfolgreich im Einsatz befindlichen statistischen Formmodellen auf. Es beinhaltet einen Ansatz für eine automatisierte Erstellung patientenindividueller, neuronaler Vernetzungsprofile und die Ableitung von charakteristischen Schädigungsmustern am Beispiel neurodegenerativer Erkrankungen wie der Demenz vom Alzheimer Typ. Die Vorgehensweise verspricht Benutzerunabhängigkeit, geeigneten Umgang mit Partialvolumeneffekten und eine hypothesenfreie Betrachtung der Veränderungen in der neuronalen Vernetzungstruktur.