Registration of FA and T1-weighted MRI Data of Healthy Human Brain based on Template Matching and Normalized Cross-correlation
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F12%3APU101581" target="_blank" >RIV/00216305:26220/12:PU101581 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Registration of FA and T1-weighted MRI Data of Healthy Human Brain based on Template Matching and Normalized Cross-correlation
Popis výsledku v původním jazyce
Image registration is an essential process in a large range of medical image applications helping medical experts to increase the structural information and describe mutual relations between images. In a human brain studies it is a crucial step to spatially align diffusion tensor images (DTI) and anatomy data to quantitatively compare neural and structure features obtained from the same subject at different time-points. In this paper we propose a registration workflow for a reliable alignment of diffusion weighted fractional anisotropy (FA) images and T1-weighted high-resolution anatomical images of more than hundred subjects. Use of Template matching algorithm yields the robust inner subject registration and speed up of the registration process whichhelps in better assess of structural and functional brain connectivity. This method has been compared with well-known B-spline multiresolution registration algorithm.
Název v anglickém jazyce
Registration of FA and T1-weighted MRI Data of Healthy Human Brain based on Template Matching and Normalized Cross-correlation
Popis výsledku anglicky
Image registration is an essential process in a large range of medical image applications helping medical experts to increase the structural information and describe mutual relations between images. In a human brain studies it is a crucial step to spatially align diffusion tensor images (DTI) and anatomy data to quantitatively compare neural and structure features obtained from the same subject at different time-points. In this paper we propose a registration workflow for a reliable alignment of diffusion weighted fractional anisotropy (FA) images and T1-weighted high-resolution anatomical images of more than hundred subjects. Use of Template matching algorithm yields the robust inner subject registration and speed up of the registration process whichhelps in better assess of structural and functional brain connectivity. This method has been compared with well-known B-spline multiresolution registration algorithm.
Klasifikace
Druh
J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)
CEP obor
JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
N - Vyzkumna aktivita podporovana z neverejnych zdroju
Ostatní
Rok uplatnění
2012
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
JOURNAL OF DIGITAL IMAGING
ISSN
0897-1889
e-ISSN
—
Svazek periodika
25
Číslo periodika v rámci svazku
6
Stát vydavatele periodika
US - Spojené státy americké
Počet stran výsledku
12
Strana od-do
1-12
Kód UT WoS článku
—
EID výsledku v databázi Scopus
—