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Digital Topology in Brain Imaging

机译：脑成像中的数字拓扑

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Modeling topology in medical image processing algorithms has emerged as a powerful technique for computing structural representations that are consistent with the underlying anatomy. When applied to high resolution images of the brain, these methods have proven to be extremely beneficial to neuroscientific studies in generating mathematical representations of the cerebral cortex and other brain structures, improving the analysis and visualization of functional activity, and allowing for group comparisons of brain geometry. Topological properties help model the global connectivity of structures without placing a bias on shape. In addition to providing anatomical consistency, topology-preserving algorithms also exhibit an improved robustness to noise. We provide an introduction to the main concepts in digital topology on which these algorithms are based and review their use in the segmentation of magnetic resonance (MR) brain images.
机译：医学图像处理算法中的建模拓扑已经出现为计算与底层解剖结构一致的结构表示的强大技术。当应用于大脑的高分辨率图像时，这些方法已被证明对神经科学表现出生成脑皮质和其他脑结构的数学表示，提高功能活性的分析和可视化，以及允许脑群体比较的神经科学表演几何学。拓扑特性有助于建模结构的全局连接，而不会放置偏置形状。除了提供解剖学的一致性之外，拓扑保存算法还表现出改善的噪声鲁棒性。我们提供了对数字拓扑结构的主要概念介绍，这些算法基于这些算法并审查其在磁共振（MR）脑图像的分割中的使用。

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