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Un pipeline standardisé pour l’examen de la morphométrie de la matière grise cérébelleuse humaine à l’aide de l’imagerie par résonance magnétique structurelle
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1Department of Neuroscience, Central Clinical School,Monash University, 2Department of Biomedical Engineering,The Johns Hopkins University, 3Department of Psychiatry,National Institute of Mental Health & Neuro Sciences (NIMHANS), 4Faculty of Computer Science,Dalhousie University, 5Department of Electrical and Computer Engineering,The Johns Hopkins University, 6Department of Computer Science,The Johns Hopkins University, 7Brain and Mind Institute, Department for Statistical and Actuarial Sciences, Department for Computer Science,Western University, 8Monash Biomedical Imaging,Monash University
Chapitres
- 00:05Introduction
- 00:41Module 1: Automatic Cerebellum Anatomical Parcellation Using U-Net Locally Constrained Optimization (ACAPULCO)
- 04:44Module 2: SUIT Cerebellum-Optimized Voxel-Based Morphometry
- 08:47Results: Examining Cerebellum Grey Matter Morphometry in Friedreich Ataxia Patients and Healthy Controls
- 11:04Conclusion
Un pipeline normalisé est présenté pour l’examen de la morphométrie de la matière grise du cervelet. Le pipeline combine des approches de pointe à haute résolution pour une parcellation optimisée et automatisée du cervelet et l’enregistrement du cervelet à base de voxel pour la quantification volumétrique.
