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    MNI-FTD Templates: Unbiased Average Templates of Frontotemporal Dementia Variants
    Ressource numériqueDisponible

    Modèles MNI-FTD : modèles moyens non biaisés des variantes de la démence fronto-temporale

    Traduit de l'anglais ·

    Devis sur demande

    Faculty of Medicine and Health Sciences
    Biomedical Engineering
    McGill University

    Les modèles anatomiques standards sont couramment utilisés dans les flux de traitement en neuroimagerie humaine pour faciliter les analyses de groupe et les comparaisons entre différents sujets et populations. Le modèle MNI-ICBM152 est le plus souvent employé, représentant une moyenne de 152 cerveaux d'adultes jeunes et sains. Cependant, chez les patients atteints de maladies neurodégénératives comme la démence fronto-temporale (FTD), l'atrophie prononcée entraîne d'importantes variations de morphologie cérébrale par rapport au modèle MNI-ICBM152. Ces différences peuvent inévitablement causer des erreurs de recalage ou des biais subtils dans les analyses subséquentes et les résultats. Des modèles spécifiques à la maladie sont donc souhaitables afin de refléter les caractéristiques anatomiques des populations ciblées et de réduire les erreurs potentielles de recalage lors du traitement des données.

    Nous présentons ici MNI-FTD136, MNI-bvFTD70, MNI-svFTD36 et MNI-pnfaFTD30, quatre modèles moyens non biaisés issus de 136 patients atteints de FTD, soit 70 avec variante comportementale (bv), 36 avec variante sémantique (sv) et 30 avec variante aphasie progressive non fluente (pnfa), ainsi qu'un modèle moyen apparié selon l'âge de 133 témoins sains (MNI-CN133), accompagnés de cartes tissulaires probabilistes pour chaque modèle. La mise à disposition publique de ces modèles facilitera l'analyse de cohortes FTD et permettra des comparaisons inter-études dans un espace standardisé adapté aux populations FTD.

    NIST Lab

    NIST Lab

    Faculty of Medicine and Health Sciences

    Laboratoire de recherche voué à faire avancer les connaissances scientifiques et l'innovation.

    LC

    Louis Collins

    NIST Lab · McGill University
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