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Statistical shape modeling of low level visual area borders.

机译：低级别可视区域边界的统计形状建模。

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This paper proposes a statistical modeling of functional landmarks delimiting low level visual areas which are highly variable across individuals. Low level visual areas are first precisely delineated by fMRI retinotopic mapping which provides detailed information about the correspondence between the visual field and its cortical representation. The model is then built by learning the variability within a given training set. It relies on an appropriate data representation and on the definition of an intrinsic coordinate system common to all visual maps. This allows to build a consistent training set on which a principal component analysis is eventually applied. Our approach constitutes a first step toward a functional landmark-based probabilistic atlas of low level visual areas.
机译：本文提出了一个功能性界标的统计模型，该界标界定了各个个人之间高度可变的低层视觉区域。首先通过fMRI视网膜视位图精确地描绘低级视觉区域，该图提供了有关视野及其皮层表示之间对应关系的详细信息。然后通过学习给定训练集中的变异性来构建模型。它依赖于适当的数据表示形式以及所有视觉地图通用的固有坐标系的定义。这样可以建立一致的训练集，并最终对其进行主成分分析。我们的方法构成了向低视觉区域的基于功能性地标的概率图集迈出的第一步。

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