Il s'agit d'une moyenne stéréotaxique de 27 examens d'IRM pondérés en T1 du même individu. En 1998, un nouvel atlas d'une définition nettement supérieure à celle de MNI305 a été créé au MNI. Un sujet (CJH) a été scanné 27 fois et les images ont fait l'objet d'un recalage linéaire afin de créer une moyenne offrant un rapport signal sur bruit élevé et une haute définition des structures (Holmes et al., 1998). Cette moyenne a été recalée de façon linéaire sur la moyenne 305. Paradoxalement, ce jeu de données n'était pas initialement destiné à servir de gabarit stéréotaxique, mais plutôt de substrat pour un schéma de parcellisation en ROI à utiliser avec la normalisation spatiale non linéaire ANIMAL (Collins et al., 1995); il était donc conçu pour la segmentation, et NON pour la stéréotaxie. En tant qu'atlas basé sur un seul cerveau, il ne rendait pas compte de la variabilité anatomique et représentait, dans une certaine mesure, un retour à l'approche de Talairach.

Cependant, sa haute définition s'est avérée trop attrayante pour la communauté et, après une mise en correspondance non linéaire pour s'adapter à l'espace MNI305, il a été adopté par de nombreux groupes comme gabarit stéréotaxique (p. ex., AFNI, Cox; Brainstorm, Tadel et al., 2011; SPM, Litvak et al., 2011; Fieldtrip, Oostenveld et al., 2011).

Méthodes

Ce jeu de données moyen a été créé en deux étapes. D'abord, chacun des 27 examens pondérés en T1 a été recalé dans l'espace stéréotaxique à l'aide de la procédure mritotal et rééchantillonné sur une grille de 1 mm dans l'espace stéréotaxique. Les 27 examens ont été moyennés ensemble pour générer une première moyenne. Ce volume moyen a servi de cible pour la seconde étape de recalage, au cours de laquelle chaque IRM pondérée en T1 d'origine a été de nouveau recalée dans l'espace stéréotaxique. Cette méthode a pour avantage d'éliminer la faible variance intra-sujet de la mise en correspondance dans l'espace stéréotaxique liée à l'utilisation d'une moyenne multi-sujets.

Licence

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