Neue algorithmische Technologien demonstriert für die parametrische Darstellung der menschlichen Gestalt und Form von einem Team von Forschern des Center for Imaging Science an der Johns Hopkins University und der CMLA der Ecole Normale Supérieure in Cachan .
Mit erweiterten Imaging-Technologien verbunden sind, stellt diese Möglichkeiten für die Verfolgung von Weichteilverformungenmit Herz-Kreislauf -Studien , Bestrahlungsplanung in der Onkologie und neurodegenerative Hirnerkrankungenassoziiert .
Die Software-Algorithmen bieten Werkzeuge für Grundlagenforschung und der präklinischen Untersuchungen zur Synchronisation strukturelle und funktionelle Informationen über anatomische Waage , so dass für den Bau von BrainClouds physiologischer Informationen im menschlichen Gehirn -Mapping und somit Verbindungsinformationen über mehrere anatomische und physiologische Skalen.
"Das ist eine bemerkenswerte Kombination von Algorithmen-Entwicklung und Software-Technologie , die als Grundlage für die Verlängerung klassischen Vorstellungen für die Positionierung des starren Körpers für die Positionierung der deformierbare Körper angebracht, menschliche Koordinatensystemen . Anschließen dieses moderne Algorithmen des maschinellen Lernens angepasst verwendet öffnet die Tür für die zukünftige Forschung und klinische Anwendungen, bei denen hohe Durchsatz riesige Datenbanken von strukturellen und funktionellen Anatomie indexiert und durchsucht , analog zu den aktuellen Stand der Technik in Googlemaps " werden , so Michael I. Miller Ph.D., Professor für Biomedizinische Technik an der Johns Hopkins University und leitende Autor auf diesem Papier .
Durch die Verknüpfung von Vorstellungen von Lagrange und Hamilton- Mechanik starrer Körper , haben die Forscher menschliche Gestalt als Riemannsche Metrik Raum verallgemeinern D'Arcy Thompsons klassische Formulierung der mathematischen Morphologie der Gestalt und Form definiert ist, mit dem von der geodätischen Fluss von Koordinaten verbindet definierten metrischen Struktur einer Form in eine andere.
" Sobald menschliche Gestalt in diesen Riemannsche oder geodätischen Koordinaten eingebettet , kann die menschliche Anatomie indiziert und durchsucht werden " , Miller fortgesetzt. " Dies ist ein schönes Beispiel dafür, wie Fortschritte in der Imaging-Technologie , um theoretische und algorithmische Methoden gekoppelt sind damit sowohl biologische Entdeckung und klinische Anwendungen . "
Mit großer Mengen von räumlichen und zeitlichen Daten über Hochdurchsatz- Imaging-Systeme erzeugt werden, werden die Forscher in den USA und Europa die Nutzung dieser geodätischen Positionsbestimmungssysteme , neue Biomarker und Diagnoseparameter , die Hinweise auf grundlegende Krankheitsmechanismen in verschiedenen neuropsychiatrischen Erkrankungen liefern kann aufdecken , einschließlich Demenz , Huntingdon , Schizophrenie , Autismus und Stimmungsstörung Erkrankungen.
Zur gleichen Zeit ein anderes Team von der Johns Hopkins School of Medicine, Leitung von Drs . Susumu Mori und Thierry Huisman in Zusammenarbeit mit Jonathan Lewin, der Direktor der Abteilung für Radiologie, ist die Bereitstellung einer pädiatrischen Gehirn Cloud.