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Erschienen in:
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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

A Continuous Model of Cortical Connectivity

verfasst von : Daniel Moyer, Boris A. Gutman, Joshua Faskowitz, Neda Jahanshad, Paul M. Thompson

Erschienen in: Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention – MICCAI 2016

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

We present a continuous model for structural brain connectivity based on the Poisson point process. The model treats each streamline curve in a tractography as an observed event in connectome space, here a product space of cortical white matter boundaries. We approximate the model parameter via kernel density estimation. To deal with the heavy computational burden, we develop a fast parameter estimation method by pre-computing associated Legendre products of the data, leveraging properties of the spherical heat kernel. We show how our approach can be used to assess the quality of cortical parcellations with respect to connectivty. We further present empirical results that suggest the “discrete” connectomes derived from our model have substantially higher test-retest reliability compared to standard methods.

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Fußnoten
1
It is critical to distinguish between white matter fibers (fascicles) and observed “tracts.” Here, “tracts” denotes the 3d-curves recovered from Diffusion Weighted Imaging via tractography algorithms.
 
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Metadaten
Titel
A Continuous Model of Cortical Connectivity
verfasst von
Daniel Moyer
Boris A. Gutman
Joshua Faskowitz
Neda Jahanshad
Paul M. Thompson
Copyright-Jahr
2016
Buch
Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention – MICCAI 2016

Print ISBN: 978-3-319-46719-1

Electronic ISBN: 978-3-319-46720-7

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-46720-7_19