Zusammenfassung
Mit der funktionellen Magnetresonanztomographie fMRT kann neuronale Aktivierung des menschlichen Gehirns mit guter zeitlicher und hoher räumlicher Auflösung dargestellt werden. Die Klassifikation aktivierter und nicht-aktivierter Voxel anhand der gemessenen Signalverläufe erfolgt in dem hier beschriebenen Ansatz in zwei Stufen. Zunächst wird aus den Signalverläufen mit verteilungsfreien statistischen Verfahren ein Parameterbild berechnet. Anschließend wird dieses segmentiert, wozu erstmalig der Ansatz der probabilistischen Relaxation erfolgreich verwendet und etablierten Verfahren gegenübergestellt wird. Die Evaluation der Verfahren erfolgt anhand von simulierten und klinischen Daten.
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Hahn, C., Handels, H., Nitschke, M.F., Melchert, U.H., Pöppl, S.J. (1997). Probabilistische Relaxation zur Segmentierung aktivierter Hirnregionen in fMRT-Daten. In: Paulus, E., Wahl, F.M. (eds) Mustererkennung 1997. Informatik aktuell. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-60893-3_34
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