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[人工智能]大脑皮层的分割方法

大脑皮层分割的意义

  • 神经元之间的相互联系构成了大脑内信息传递的主要手段,这些连接构成了一个复杂的网络。可以通过现代医学成像技术,如磁共振成像MRI在宏观尺度上进行估计

  • 网络节点的定义是构建大脑连接网络的关键步骤之一。使用体素水平的网络具有高噪声以及极大的数据量,这使得后续的网络分析难以进行。所以,往往采用脑图谱(对大脑皮层进行预先的分割)来定义节点

大脑皮层分割方法的分类

1.个体水平的分割方法

  • 个体水平的分割是针对每个个体进行独立的皮层分割,一般采用数据驱动的方法,如采用随机分割和k-means聚类

2.组水平的分割方法

  • 两级分割方法:类似于多数投票,首先在个体水平将具有相似特征的体素聚集在一起,然后在组水平捕捉个体分割的共享特征。例如两级归一化谱聚类NCUT方法,该方法从个体水平产生邻接矩阵,然后在组水平平均邻接矩阵,对邻接矩阵进行划分完成聚类

  • 组平均方法:该方法旨在通过计算功能连接FC的组平均来捕获个体的共享模式,通过会使用PCA进行降维

大脑皮层分割方法效果的验证

  • 再现性(稳定性):可从(a)不同的受试者(b)不同的采集设备等角度进行验证,可以使用Dice系数、调整的兰德指数ARI等定量计算分割的再现性
  • 聚类效果:分割可以看作是聚类任务,需要评估簇内的一致性,可以使用剪影系数等衡量
  • 与零模型比较

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参考文献:

Arslan S, Ktena S I, Makropoulos A, et al. Human brain mapping: A systematic comparison of parcellation methods for the human cerebral cortex[J]. Neuroimage, 2018, 170: 5-30.

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