マウスfMRI解析のためのカーネルグラフカットを用いたストリッピングの前処理手法の提案

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PI17096

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 知覚情報研究会

発行日: 2017/10/13

タイトル(英語): Preprocessing of Skull-Stripping using Kernel Graph Cut for Mouse fMRI

著者名: 岸 愛子(慶應義塾大学),吉田 慶太郎(慶應義塾大学),高田 則雄(慶應義塾大学),田中 謙二(慶應義塾大学),満倉 靖恵(慶應義塾大学)

著者名(英語): Aiko Kishi(Keio University),Keitaro Yoshida(Keio University),Norio Takata(Keio University),Kenji Tanaka(Keio University),Yasue Mitsukura(Keio University)

キーワード: 機能的核磁気共鳴画像法|ストリッピング|マウス|カーネルグラフカット|fMRI|MRI|skull-stripping|mouse|kernel graph cuts

要約(日本語): 近年，MRIは神経解剖学に広く利用されている．マウスのfMRI処理において脳組織を正確に特定する過程は重要であるが，あまり注目されていない．本研究ではカーネルグラフカットを用いたストリッピングの前処理手法を提案した．この手法を用いて，ほとんどのスライスにおいて前処理を行うことができた．この手法はストリッピングの前処理として神経画像研究の解析を容易にすることができると考えられる．

要約(英語): Recently, MRI has been widely used in computational neuroanatomy. Accurate identification of brain tissue in a mouse MRI is a critical fundamental step in neuroimaging processing, which is given less attention. This paper proposes a preprocessing method of skull-stripping approach using Kernel Graph Cut. As a result, most of slices could be preprocessed successfully. The preprocessing method proposed in this paper will be first step of skull-stripping that greatly facilitates analysis of neuroimaging studies.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 636 Kバイト