バーチャル脳へのモデル入力のためのロバストなモジュラー自動神経画像パイプライン【JST・京大機械翻訳】

Frazier-Logue, N.; Wang, J.; Wang, Z.; Sodums, D.; Khosla, A.; Samson, A.; McIntosh, A. R.; Shen, K.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202210512021912 整理番号：22P0316341

バーチャル脳へのモデル入力のためのロバストなモジュラー自動神経画像パイプライン【JST・京大機械翻訳】

A robust modular automated neuroimaging pipeline for model inputs to TheVirtualBrain

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発行年： 2022年02月25日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月25日
JST資料番号： O7001B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

大規模ネットワークモデリングのためのオープンソースプラットフォームであるVirtualBrainは,広範囲のニューロイメージング様式を用いて個人に個人化できる。健康と臨床の両方の集団の神経画像データ共有イニシアティブの数の増加とスケールは,ネットワークダイナミックスにおける個人差と脳健康へのそれらの影響をより良く理解するために,動的ネットワークモデルの大規模で不均一な集合を作成する機会になる。ここでは,VirtualBrain-UK Biobankパイプライン,ロバストで自動化されたオープンソース脳画像処理ソリューションを提示し,VirtualBrainプロジェクトの拡張範囲に対処した。このパイプラインは,VirtualBrainでの使用に適合する接続性ベースモデリング入力を生成する。多様な脳イメージング様式を用いて使用するために作られた英国バイオバンクからの既存のマルチモーダルMRI処理パイプラインを利用した。著者らは,全脳機能および構造接続をマッチングする構築のためのユーザ定義区画化を含む大規模ネットワークモデルを形成するため,特にUK Biobank実装に様々な特徴および変化を加える。変化はまた,すべてのモダリティの品質管理,流線設置プロセス,モジュールソフトウェアパッケージング,更新されたソフトウェアバージョン,および様々な公的に利用可能なデータセットのサポートのための詳細な報告を含む。パイプラインは健康および臨床集団の両方で試験され,加齢および認知症で観察される形態学的変化にロバストである。本論文では,これらおよびその他のパイプラインの追加および修正について,また,このパイプラインがVirtualBrain生態系にいかに適合するかについて述べた。【JST・京大機械翻訳】

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医用画像処理

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