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10.11936/bjutxb2017020037

DTI脑连接组分析中分割模板的选择

引用
由于脑网络性质会因网络构建方法不同(如脑区划分模板、弥散磁共振成像(magnetic resonance imaging, MRI)模型、纤维素追踪算法和网络加权方案等)而出现较大的差异,针对弥散张量成像(diffusion tensor imaging, DTI),基于临床研究中的典型设置,研究了不同分割模板对脑网络拓扑参数的影响.参与本研究的75例健康老年人均接受了相同的认知功能综合评估和同一3T磁共振采集系统的全脑扫描.结果显示全局拓扑属性对脑区划分的空间尺度非常敏感,而对脑区划分原则并不是特别敏感.脑网络的模块化结构相对较稳定,不易受到节点划分尺度和节点划分原则的影响.中等分辨率的模板在大脑老化分析中具有更高的敏感性,可能更适合于常规DTI脑网络分析.

分割模板、弥散张量成像(DTI)、脑连接组

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R445.2(诊断学)

国家科技支撑计划资助项目2015BAI02B03;国家自然科学基金资助项目71661167001;北京市自然科学基金资助项目7143171

2018-05-11(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

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北京工业大学学报

0254-0037

11-2286/T

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2018,44(4)

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