WikiEdge:ArXiv-2408.17334v1/methods

研究方法

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这篇研究论文的工作部分详细介绍了如何开发和评估数据驱动的区域增长模型在模拟大脑皮层折叠模式中的作用。以下是这部分的主要内容： 1. **区域增长模型的开发**： - 利用机器学习辅助的符号回归，基于超过1000个婴儿的MRI扫描数据，开发了典型皮层区域的生长模型。这些数据捕捉了围生期和产后大脑发育期间的皮层表面积和厚度。 2. **计算模拟**： - 将生长模型整合到计算软件中，使用解剖学上真实的几何模型来模拟皮层发育。通过模拟，量化了产生的折叠模式，使用平均曲率、沟深度和沟回指数等指标进行评估。 3. **模型比较**： - 将区域增长模型生成的复杂大脑折叠模式与实际大脑结构进行了定量和定性比较，与均匀增长模型相比，区域增长模型更接近真实大脑结构。 4. **多区域模型的构建**： - 构建了包含三个具有不同生长模式的区域的多区域模型，以提供比单区域模型更真实的折叠结果。 5. **模拟与实际大脑成像数据的比较**： - 使用从实际大脑成像数据中测量的定量指标，如平均曲率、沟深度和沟回指数，来验证模拟结果的有效性。