論文の概要: GeoSP: A parallel method for a cortical surface parcellation based on geodesic distance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.14579v1
• Date: Fri, 26 Mar 2021 16:43:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-29 12:39:58.894485
• Title: GeoSP: A parallel method for a cortical surface parcellation based on geodesic distance
• Title（参考訳）: GeoSP:測地線距離に基づく皮質表面のパーセレーションの並列化法
• Authors: Narciso L\'opez-L\'opez, Andrea V\'azquez, Cyril Poupon, Jean-Fran\c{c}ois Mangin, Susana Ladra, and Pamela Guevara
• Abstract要約: GeoSPは、測地線距離に基づいて皮質メッシュのパーセレーションを生成する並列手法である。 提案手法は、データ駆動型皮質パーセレーションの評価を行うために、コミュニティで利用可能になる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2955543753858105
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present GeoSP, a parallel method that creates a parcellation of the cortical mesh based on a geodesic distance, in order to consider gyri and sulci topology. The method represents the mesh with a graph and performs a K-means clustering in parallel. It has two modes of use, by default, it performs the geodesic cortical parcellation based on the boundaries of the anatomical parcels provided by the Desikan-Killiany atlas. The other mode performs the complete parcellation of the cortex. Results for both modes and with different values for the total number of sub-parcels show homogeneous sub-parcels. Furthermore, the execution time is 82 s for the whole cortex mode and 18 s for the Desikan-Killiany atlas subdivision, for a parcellation into 350 sub-parcels. The proposed method will be available to the community to perform the evaluation of data-driven cortical parcellations. As an example, we compared GeoSP parcellation with Desikan-Killiany and Destrieux atlases in 50 subjects, obtaining more homogeneous parcels for GeoSP and minor differences in structural connectivity reproducibility across subjects.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,ジャイリ位相とサルシ位相を考えるために,測地線距離に基づく皮質メッシュのパーセレーションを作成する並列手法であるgeospを提案する。 この方法はメッシュをグラフで表現し、並列にK平均クラスタリングを実行する。 デフォルトではデシカン・キリアニー・アトラス(desikan-killiany atlas)によって提供される解剖学的パーセルの境界に基づいて測地学的皮質パーセルを実行する2つのモードがある。 他のモードは、大脳皮質の完全なパーセレーションを実行する。 両モードおよび各サブパーセルの総数の値の異なる結果は、均質なサブパーセルを示す。 さらに、実行時間は全皮質モードで82秒、デシカン・キリアニー・アトラスで18秒であり、350サブパーセルにパーセルする。 提案手法は,データ駆動型皮質パーセレーションの評価を行うために,コミュニティで利用可能となる。 例えば,50名の被験者で geosp parcellation と desikan-killiany と destrieux atlas を比較し,geosp に対してより均質なparcel を得た。

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