NEUROIMAGING MODELING RESOURCE: VOLUME PARAMETERIZATION

神经影像建模资源：体积参数化

• 批准号: 6283205
• 负责人: ROGER P WOODS
• 金额: $ 7.61万
• 依托单位: UNIVERSITY OF CALIFORNIA LOS ANGELES
• 依托单位国家: 美国
• 财政年份: 1998
• 资助国家: 美国
• 起止时间: 1998-09-30 至 1999-07-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://reporter.nih.gov/project-details/6283205
• 关键词: biomedical resource; computers; magnetic resonance imaging; model design /development; nervous system; nuclear magnetic resonance spectroscopy; statistics /biometry

Specific Aim 1. Develop methods for extracting and visualizing differences in brain shape using information obtained from volume-based nonlinear warping algorithms such as AIR. Specific Aim 2. Develop and validate statistical methods to allow brain shape descriptors derived from nonlinear warping algorithms to be compared across groups of subjects. Specific Aim 3. Develop and validate methods for using shape descriptors derived from nonlinear warping algorithms to characterize developmental morphometric changes over time. Specific Aim 4. Develop and validate a statistical framework for comparing the temporal dynamics of morphometric changes across different groups of subjects. Specific Aim 5. Cross-validate and integrate the methods developed here with methods based on Surface Parameterization (Project 1) and other comparable or compatible approaches.

具体目标1。 开发提取和可视化的方法 大脑形状的差异，使用从 基于体积的非线性变形算法，如AIR。 具体目标2。 开发和验证统计方法， 从非线性扭曲算法导出的脑形状描述符， 在不同的受试者组中进行比较。 具体目标3。 开发和验证使用形状的方法 描述符来自非线性翘曲算法，以表征 随着时间的推移，发育形态发生了变化。 具体目标4。 制定和验证统计框架， 比较不同时期形态变化的时间动态， 不同的主题组。 具体目标5. 交叉验证和整合所开发的方法 这里使用基于表面参数化（项目1）的方法， 其他类似或兼容的方法。