Recherche avec les aires de Brodmann part1(Neuroscience)

Mar 26 2023
Résumé : Les aires de Brodmann font partie du vernaculaire commun utilisé par les neuroscientifiques pour indiquer l'emplacement spécifique de l'activité cérébrale dans les études d'imagerie cérébrale fonctionnelle. Ici, nous avons utilisé un modèle basé sur les zones de Brodmann comme moyen de compartimenter les voies sous-jacentes de la matière blanche.
  1. Application des modèles de zone de Brodmann pour la sélection du retour sur investissement dans les études de tractographie de la substance blanche (PubMed)

Résumé : Les aires de Brodmann font partie du vernaculaire commun utilisé par les neuroscientifiques pour indiquer l'emplacement spécifique de l'activité cérébrale dans les études d'imagerie cérébrale fonctionnelle. Ici, nous avons utilisé un modèle basé sur les zones de Brodmann comme moyen de compartimenter les voies sous-jacentes de la matière blanche. La tractographie de la matière blanche a été réalisée sur les données du tenseur de diffusion de seize sujets en utilisant une technique de suivi simplifié avec intégration de Runge-Kutta. Après co-enregistrement, le modèle Brodmann a été utilisé pour la sélection ROI. Les tracts ont été segmentés en fonction de leur terminaison dans une zone particulière du modèle. Des masques binaires ont été générés sur la base de la segmentation tractographique pour une zone de Brodmann donnée chez chaque sujet individuel. Après enregistrement dans un espace de coordonnées normalisé, les masques binaires ont été moyennés, générer une carte qui estime la probabilité de connectivité tractographique pour des voies de matière blanche particulières vers une zone de Brodmann spécifique. Les cartes de probabilité ont été codées par couleur et superposées sur des images anatomiques pour fournir une perspective. Dans cette étude, une attention particulière a été accordée aux zones du cortex frontal. Une carte composite de ces zones a été générée en attribuant chaque voxel à la zone de Brodmann avec la probabilité de connectivité la plus élevée, sur la base des résultats moyens. Les cartes moyennes générées avec cette méthode révèlent des modèles cohérents de connectivité entre les sujets. L'utilisation d'un modèle normalisé pour la sélection du retour sur investissement automatise le processus de segmentation des données de tractographie, ce qui le rend particulièrement utile pour les études multi-sujets. À l'avenir,

2. Connexions de la zone 8 avec la zone 6 dans le cerveau du singe macaque

(Pub Med)

Auteur : T Arikuni 1 , K Watanabe , K Kubota

Abstrait :