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3.6K Views
•
11:50 min
February 4th, 2022
DOI :
10.3791/63340-v
Chapters
0:05
Introduction
0:41
Module 1: Automatic Cerebellum Anatomical Parcellation Using U-Net Locally Constrained Optimization (ACAPULCO)
4:44
Module 2: SUIT Cerebellum-Optimized Voxel-Based Morphometry
8:47
Results: Examining Cerebellum Grey Matter Morphometry in Friedreich Ataxia Patients and Healthy Controls
11:04
Conclusion
Transcript
私たちのパイプラインは、人間の構造磁気共鳴画像を使用して小脳サブユニットの体積を定量化するための最先端のアプローチを使用しています。このプロセスには、解剖学的パーセル化、ボクセルベースの形態測定、および品質管理プロセスが含まれます。当社の標準化されたパイプラインは、ほとんどが自動化されており、Dockerおよび特異点形式で利用可能であり、さまざまな神経学的疾患に広く適用可能です。
開始するには、Docker または Singularity、MATLAB、および SPM12 がイ
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Summary
小脳灰白質形態測定を調べるための標準化されたパイプラインが提示される。このパイプラインは、最適化された自動化された小脳パーセル化のための高解像度の最先端のアプローチと、体積定量のための小脳のボクセルベースの登録を組み合わせています。
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