J 2011

Comparison of two methods for automatic brain morphometry analysis

SCHWARZ, Daniel a Tomáš KAŠPÁREK

Základní údaje

Originální název

Comparison of two methods for automatic brain morphometry analysis

Vydání

Radioengineering, 2011, 1210-2512

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Článek v odborném periodiku

Obor

30000 3. Medical and Health Sciences

Stát vydavatele

Česká republika

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Impakt faktor

Impact factor: 0.739

Označené pro přenos do RIV

Ano

Kód RIV

RIV/00216224:14110/11:00054959

Organizační jednotka

Lékařská fakulta

Klíčová slova anglicky

Image registration; voxel-based morphometry; deformation- based morphometry; simulated deformations; MRI

Příznaky

Mezinárodní význam
Změněno: 11. 4. 2012 14:18, Mgr. Michal Petr

Anotace

V originále

The methods of computational neuroanatomy are widely used; the data on their individual strengths and limitations from direct comparisons are, however, scarce. The aim of the present study was direct comparison of deformation-based morphometry (DBM) based on highresolution spatial transforms with widely used voxel-based morphometry (VBM) analysis based on segmented highresolution images. We performed DBM and VBM analyses on simulated volume changes in a set of 20 3-D MR images, compared to 30 MR images, where only random spatial transforms were introduced. The ability of the two methods to detect regions with the simulated volume changes was determined using overlay index together with the ground truth regions of the simulations; the precision of the detection in space was determined using the distance measures between the centers of detected and simulated regions. DBM was able to detect all the regions with simulated local volume changes with high spatial precision. On the other hand, VBM detected only changes in vicinity of the largest simulated change, with a poor overlap of the detected changes and the ground truth. Taken together we suggest that the analysis of high-resolution deformation fields is more convenient, sensitive, and precise than voxel-wise analysis of tissue-segmented images.

Návaznosti

MSM0021622404, záměr
Název: Vnitřní organizace a neurobiologické mechanismy funkčních systémů CNS
Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, Vnitřní organizace a neurobiologické mechanismy funkčních systémů CNS
NS9893, projekt VaV
Název: Predikce průběhu iniciálních fází schizofrenie pomocí morfologie mozku
Investor: Ministerstvo zdravotnictví ČR, Predikace průběhu iniciálních fází schizofrenie pomocí morfologie mozku