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A probabilistic fiber atlas of the human brainstem

Subject Area Human Cognitive and Systems Neuroscience
Term from 2003 to 2008
Project identifier Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Project number 5417861
 
Die Weiterentwicklung der Diffusionstensorbildgebung (DTI) ermöglicht es, die Nervenfaserorientierung am lebenden Patienten zu untersuchen. Trotzdem fehlen bislang Methoden zur Validierung dieser Methode. Eine Möglichkeit zu einer solchen Validierung ergibt sich durch einen Faseratlas des menschlichen Gehirns. Von unserer Arbeitsgruppe wurde ein Verfahren entwickelt, das es ermöglicht, die Faserorientierung quantitativ in kompletten seriellen Gehirnschnitten zu berechnen. Hierbei wird eine Bildgebung mit polarisiertem Licht (PLI) verwendet. Dieses Verfahren verfügt über eine weitaus höhere Auflösung als das DTI. Ziel des Projektes ist es, einen probabilistischen Atlas der Faserbahnen des menschlichen Gehirns zu erstellen. In dem hier beantragten Vorhaben soll dieses Projekt für den menschlichen Hirnstamm durchgeführt werden, eine Ausdehnung auf das Großhirn bleibt Folgeprojekten vorbehalten. Für das hier beantragte Projekt sollen 20 menschliche Hirnstämme seriell geschnitten, mit der Polarisationsmethode (PLI) analysiert und dreidimensional rekonstruiert werden. Die 20 dreidimensionalen Hirnstammdatensätze sollen schließlich vereinigt werden zu einem voxelbasierten Orientierungsatlas (mit Vektoren repräsentativ für die Faserorientierung in jedem Voxel) und einem volumenbasierten Faserbahnatlas (mit der probabilistischen örtlichen Verteilung spezieller Faserbahnen im Hirnstamm). Der so erhaltene Atlas soll einerseits für erste explorative Fragen verwendet werden (Gibt es Rechts-Links-Seitenasymmetrien in den Faserbahnen, unterscheiden sich diesbezüglich männliche und weibliche Gehirne?); andererseits soll er dann an individuelle MRT-Datensätze angepasst und mit den dort durch DTI erhaltenen Bahnverbindungen verglichen werden. Wir erwarten, dass die Beurteilung und Validierung der DTI-MRT-Daten durch den Faseratlas zu einer wesentlichen Verbesserung der Aussagekraft führt.
DFG Programme Research Grants
International Connection United Kingdom
Participating Person Lewis D. Griffin, Ph.D.
 
 

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