Fugu-MT 論文翻訳(概要): Individual brain parcellation: Review of methods, validations and applications

論文の概要: Individual brain parcellation: Review of methods, validations and applications

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00984v1
Date: Mon, 1 Jul 2024 05:48:05 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-04 00:36:18.694266
Title: Individual brain parcellation: Review of methods, validations and applications
Title（参考訳）: 脳のパーセレーション : 方法, 検証, 応用のレビュー
Authors: Chengyi Li, Shan Yu, Yue Cui,
Abstract要約: 個々のレベルでの脳機能領域の正確なマッピングは、脳機能と行動の変化を包括的に理解するために重要である。ニューロイメージングと機械学習の技術の発展に伴い、個々の脳のパーセレーションの研究が盛んになっている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.159138402684875
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Individual brains vary greatly in morphology, connectivity and organization. The applicability of group-level parcellations is limited by the rapid development of precision medicine today because they do not take into account the variation of parcels at the individual level. Accurate mapping of brain functional regions at the individual level is pivotal for a comprehensive understanding of the variations in brain function and behaviors, early and precise identification of brain abnormalities, as well as personalized treatments for neuropsychiatric disorders. With the development of neuroimaging and machine learning techniques, studies on individual brain parcellation are booming. In this paper, we offer an overview of recent advances in the methodologies of individual brain parcellation, including optimization- and learning-based methods. Comprehensive evaluation metrics to validate individual brain mapping have been introduced. We also review the studies of how individual brain mapping promotes neuroscience research and clinical medicine. Finally, we summarize the major challenges and important future directions of individualized brain parcellation. Collectively, we intend to offer a thorough overview of individual brain parcellation methods, validations, and applications, along with highlighting the current challenges that call for an urgent demand for integrated platforms that integrate datasets, methods, and validations.
Abstract（参考訳）: 個々の脳は形態学、接続性、組織において大きく異なる。グループレベルのパーセレーションの適用性は、個々のレベルでのパーセルの変動を考慮していないため、現在の精密医療の急速な発展によって制限されている。個々のレベルでの脳機能領域の正確なマッピングは、脳機能と行動の変化の包括的理解、脳の異常の早期かつ正確な同定、および神経精神疾患に対するパーソナライズされた治療のために重要である。ニューロイメージングと機械学習の技術の発展に伴い、個々の脳のパーセレーションの研究が盛んになっている。本稿では、最適化と学習に基づく手法を含む、個々の脳パーセレーションの方法論の最近の進歩について概説する。個々の脳マッピングを検証するための総合的な評価指標が導入された。また,脳のマッピングが神経科学研究や臨床医学をどのように促進するかについても検討した。最後に、個別化脳パーセレーションの課題と今後の重要な方向性について概説する。集合的には、個々の脳のパーセレーション方法、バリデーション、アプリケーションに関する詳細な概要を提供するとともに、データセット、メソッド、バリデーションを統合する統合プラットフォームに対する緊急の要求を要求する現在の課題を強調します。

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