NEUROMORPHOMETRY IN SCHIZOPHRENIA BY COMPUTER ALGORITHM, ALZ BY BRAIN MAPPING

通过计算机算法进行精神分裂症的神经形态测量,通过脑图绘制 ALZ

基本信息

项目摘要

This subproject is one of many research subprojects utilizing the resources provided by a Center grant funded by NIH/NCRR. The subproject and investigator (PI) may have received primary funding from another NIH source, and thus could be represented in other CRISP entries. The institution listed is for the Center, which is not necessarily the institution for the investigator. The Resource Grant facilitates two grants directed by John G. Csernansky, M.D. These grants both depend upon methods of cortical analysis to be developed in TRD4 to complement high dimensional mappings of deep gray matter brain structures and cortical surfaces of the human brain. These grants involve the elucidation of brain structure abnormalities in the hippocampus of patients with neuropsychiatric disorders, specifically schizophrenia and dementia of the Alzheimer type. In both cases, hippocampal structure abnormalities likely to be present in such persons are subtle and difficult to detect using conventional methods for manual estimations of brain structure volumes. Current computational anatomy methods for estimating brain structure volumes (Haller, et al, 1997) and for group comparisons using metrics of hippocampus structure shape have been developed. These metrics appear to be superior to gross volumetry in discriminating patients with neuropsychiatric disea se from he althy controls (Csernansky et al, 1998, 2000). As outlined below in the relationship, the methods developed in TRD4 will be important in analyzing neuromorphometric changes in brain structures such as the cingulate gyrus. For example, sulcal matching and generation algorithms developed in Aim 3 of TRD4 will be used to analyze subtle changes in sulcal features of cortical surfaces of cingulate gyrus that are generated by the algorithm developed in Aim 1 of TRD4. Progress: 10 Cingulate gyri have been segmented and annotated, both by hand and automatically. Validations have been carried out demonstrated the validatity of Bayes segmentation. Surface reconstructions are being examined for their accuracy relative to hand contouring.
该子项目是利用 NIH/NCRR 资助的中心拨款提供的资源的众多研究子项目之一。子项目和研究者 (PI) 可能已从另一个 NIH 来源获得主要资金,因此可以在其他 CRISP 条目中出现。列出的机构是中心的机构,不一定是研究者的机构。资源拨款促进了医学博士 John G. Csernansky 指导的两项拨款。这些拨款均取决于 TRD4 中开发的皮质分析方法,以补充深部灰质大脑结构和人脑皮质表面的高维映射。这些资助涉及阐明神经精神疾病患者海马体的大脑结构异常,特别是精神分裂症和阿尔茨海默型痴呆症患者。在这两种情况下,这些人可能存在的海马结构异常是微妙的,并且难以使用手动估计大脑结构体积的传统方法来检测。目前已经开发出用于估计大脑结构体积(Haller 等人,1997)和使用海马体结构形状度量进行组比较的计算解剖学方法。在区分患有神经精神疾病的患者和健康对照者时,这些指标似乎优于总容量法(Csernansky 等,1998,2000)。如下关系所述,TRD4 中开发的方法对于分析大脑结构(例如扣带回)的神经形态变化非常重要。例如,TRD4 的目标 3 中开发的脑沟匹配和生成算法将用于分析由 TRD4 的目标 1 中开发的算法生成的扣带回皮质表面脑沟特征的细微变化。进展:10 个扣带回已被手动和自动分割和注释。已经进行的验证证明了贝叶斯分割的有效性。正在检查表面重建相对于手部轮廓的准确性。

项目成果

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