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J-GLOBAL ID：202102271346186482   整理番号：21A2880626

皮質表面レジストレーションのための溝集合最適化【JST・京大機械翻訳】

Sulcal set optimization for cortical surface registration

著者 (8件)： Joshi Anand A. (Signal and Image Processing Institute, University of Southern California, Los Angeles, CA 90089-2564, USA) ,  Joshi Anand A. (Laboratory of Neuro Imaging, University of California, Los Angeles, CA 90095-7334, USA) ,  Pantazis Dimitrios (Signal and Image Processing Institute, University of Southern California, Los Angeles, CA 90089-2564, USA) ,  Li Quanzheng (Signal and Image Processing Institute, University of Southern California, Los Angeles, CA 90089-2564, USA) ,  Damasio Hanna (Dana and David Dornsife Cognitive Neuroscience Imaging Center, University of Southern California, Los Angeles, CA 90089-2564, USA) ,  Shattuck David W. (Laboratory of Neuro Imaging, University of California, Los Angeles, CA 90095-7334, USA) ,  Toga Arthur W. (Laboratory of Neuro Imaging, University of California, Los Angeles, CA 90095-7334, USA) ,  Leahy Richard M. (Signal and Image Processing Institute, University of Southern California, Los Angeles, CA 90089-2564, USA)
資料名： NeuroImage  (NeuroImage)
巻： 50  号： 3  ページ： 950-959  発行年： 2010年 
JST資料番号： W3139A  ISSN： 1053-8119  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 手動で追跡された溝曲線により制約された,平坦なマッピングに基づく皮質表面登録は,神経解剖学的データの被験者間比較に広く使用されている。経験した神経解剖者にとってさえ,手動の溝追跡は,登録のために使用する溝曲線の数によって増加するコストによって,かなり時間がかかることができた。N_C曲線の全ての組合せで平均二乗誤差メトリックを最小化するN可能な候補溝曲線からサイズN_Cの最適部分集合を推定する方法を示した。得られた手順により,レジストレーションのための手動ラベリング努力の最適利用を導く登録手順の一部として追跡される曲線数の減少を伴う部分集合の推定が可能になった。誤差メトリックを最小化するために,多変量Gauss分布としてそれらをモデリングすることにより,スカル曲線における誤差の相関構造を解析した。表面登録の制約として使用された溝の与えられた部分集合に対して,提案モデルは,スカルエラーの相関構造に基づく登録誤差を推定する。制約曲線の最適部分集合は,N_C制約曲線に条件付けされた無制約曲線の部分集合に対する推定誤差分散を共同最小化するN_C溝から成る。溝の最適サブセットを提示し,これらのサブセットの推定と実際の登録誤差を計算した。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  正規分布 ,  *皮質
準シソーラス用語： ホップ数 ,  最適利用 ,  多変量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： p-調和写像 ,  溝の登録 ,  皮質表面 ,  ランドマーク選択

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (4件)： 皮質 ,  レジストレーション ,  集合 ,  最適化