Các phương pháp phân cụm Bayesian để phân tích hình thái học của hình ảnh MR

Xác định mối quan hệ giữa cấu trúc (tức là hình thái học) và chức năng là một vấn đề cơ bản trong nghiên cứu não bộ. Trong bài báo này, chúng tôi trình bày một khuôn khổ mới dựa trên các phương pháp phân cụm Bayesian cho phân tích hình thái học-chức năng theo voxel của các hình ảnh MR đã được đăng ký. Chúng tôi xây dựng một mạng Bayesian để tự động xác định những mối liên hệ quan trọng giữa các biến hình thái học theo voxel và các biến chức năng, chẳng hạn như hiệu suất nhận thức. Một phương pháp suy diễn biến tiềm ẩn Bayesian được áp dụng để xác định các vùng liên kết đồng nhất trên các bản đồ đã được đăng ký của các biến hình thái học. Kết quả thí nghiệm trên các hình ảnh có teo não mô phỏng xác nhận rằng phương pháp mới vượt trội hơn so với phương pháp thống kê thông thường, dựa trên thống kê tuyến tính.