Normalización espacial - Enciclopedia

En neuroimágenes, la normalización espacial es una etapa de procesamiento de imágenes, más específicamente un método de registro de imágenes. Los cerebros humanos difieren en tamaño y forma, y uno de los objetivos de la normalización espacial es deformar las escaneos cerebrales humanos de tal manera que una ubicación en el escaneo cerebral de un sujeto correspondiente a la misma ubicación en el escaneo cerebral de otro sujeto.

Se realiza a menudo en neuroimágenes basada en la investigación donde se desea encontrar activaciones cerebrales comunes en múltiples sujetos humanos.
El escaneo cerebral puede obtenerse de escáneres de resonancia magnética (MRI) o de tomografía por emisión de positrones (PET).

Hay dos pasos en el proceso de normalización espacial:

Especificación/estimación del campo de deformación
Aplicación del campo de deformación con reescalado
La estimación del campo de deformación puede realizarse en una modalidad, por ejemplo, MRI, y aplicarse en otra modalidad, por ejemplo, PET, si existen escaneos de MRI y PET para el mismo sujeto y están coregistrados.
La normalización espacial típicamente emplea un modelo de transformación no rígida tridimensional (un "campo de deformación") para deformar un escaneo cerebral a un patrón.
El campo de deformación puede parametrizarse mediante funciones básicas como el coseno y los polinomios.


Difeomorfismos como transformaciones composicionales de coordenadas
Alternativamente, muchos métodos avanzados de normalización espacial se basan en transformaciones homeomorfas y difeomorfas que preservan la estructura, ya que llevan submanifolds suaves suavemente durante la transformación. Los difeomorfismos se generan en el campo moderno de la Anatomía Computacional basándose en corrientes difeomorfas, también conocidas como mapeo difeomorfo. Sin embargo, tales transformaciones a través de difeomorfismos no son aditivas, aunque forman un grupo con composición de funciones y actúan no linealmente en las imágenes mediante acción del grupo. Por esta razón, los flujos que generalizan las ideas de grupos aditivos permiten generar grandes deformaciones que preservan la topología, proporcionando transformaciones 1-1 y en uno a uno. Los métodos computacionales para generar tales transformaciones se denominan a menudo LDDMM, que proporcionan flujos de difeomorfismos como la herramienta computacional principal para conectar sistemas de coordenadas correspondientes a los flujos geodésicos de la Anatomía Computacional.
Hay varios programas que implementan tanto la estimación como la aplicación de un campo de deformación. Es parte de los programas SPM y AIR, así como de MRI Studio y MRI Cloud.org.


Ver también
Morometría basada en voxel
Anatomía Computacional
LDDMM


Referencias