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J-GLOBAL ID：201702281900881990   整理番号：17A1036564

構造結合特徴を介した皮質3ヒンジ位置の予測【Powered by NICT】

Predicting cortical 3-hinge locations via structural connective features

著者 (8件)： Li Xiao (School of Automation, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China) ,  Zhang Tuo (Brain Decoding Research Center, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China) ,  Dong Qinglin (Department of Computer Science and Bioimaging Research Center, The University of Georgia, Athens, USA) ,  Zhang Shu (Department of Computer Science and Bioimaging Research Center, The University of Georgia, Athens, USA) ,  Hu Xintao (School of Automation, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China) ,  Du Lei (School of Automation, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China) ,  Guo Lei (Brain Decoding Research Center, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China) ,  Liu Tianming (Department of Computer Science and Bioimaging Research Center, The University of Georgia, Athens, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISBI  ページ： 533-537  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 皮質しゅう曲は脳の発達,細胞構築と機能の重要な情報を符号化する。共通解剖学は,種内の個人間で保存されていることが知られているが,大きな変化はまだ,細粒解剖学的対応を確立し,従来の画像レジストレーション法を介して特異的解剖学的パターンの位置を予測する妨害,特に複雑な皮質折畳みパターンに対して,脳回3ヒンジなど。最近,白質軸索配線パターンは皮質折畳みパターンに強い相関があることが示唆されている。それ故,本研究では,複雑な3ヒンジ折畳みパターンと構造結合パターンの間の関係を研究し,構造結合特徴と空間分布パターンを用いたヒンジの位置を予測するための有効な方法を提案した。著者らの方法の予測精度は従来の画像レジストレーション手法より性能が優れている。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 軸索 ,  細胞構成体 ,  折畳み ,  *皮質 ,  配線 ,  符号化 ,  *ヒンジ ,  空間分布 ,  解剖学 ,  白質 ,  褶曲運動 ,  画像
準シソーラス用語： 予測精度 ,  脳回 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 皮質 ,  ヒンジ ,  予測