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简介本手册的目的是介绍对成像数据的可靠和准确的神经解剖学分割的程序。这些过程使用3D Slicer软件平台，其中已经开发了特定的分割模块。该模块基于基于MRI的体积形态学或体积的创始人（Caviness。等，1999）。 体积形态计量学始于1987年的形态分析中心（CMA）马萨诸塞州综合医院（MGH），后来用于验证自由度自动化体积方法学（Fischl等，2002，2004）。 原始的基于MRI的体积分析的CMA方法使用了一个名为CardViews的自定义设计的软件平台。 为卡片视图开发的工具和程序，这些工具和过程融合了半自动化和手动编辑，已作为特定的神经分组模块改编为3D切片机环境。 该模块设计为与本手册中描述的程序一起使用，以执行皮层大脑结构的半自动化和手动编辑。 基于MRI的体积分割的神经解剖学和计算原理术语分割一词在神经解剖学和基于MRI的计算处理中具有不同的含义。 分割通常是构成构成感兴趣区域（ROI）的一组元素（例如细胞或体素）的划分，并分配了识别标签向该区域。 在神经解剖学中，分割涉及直接可视化大脑区域的描述和鉴定，这些区域使用结构性的生物学标准标记。等，1999）。体积形态计量学始于1987年的形态分析中心（CMA）马萨诸塞州综合医院（MGH），后来用于验证自由度自动化体积方法学（Fischl等，2002，2004）。原始的基于MRI的体积分析的CMA方法使用了一个名为CardViews的自定义设计的软件平台。为卡片视图开发的工具和程序，这些工具和过程融合了半自动化和手动编辑，已作为特定的神经分组模块改编为3D切片机环境。该模块设计为与本手册中描述的程序一起使用，以执行皮层大脑结构的半自动化和手动编辑。基于MRI的体积分割的神经解剖学和计算原理术语分割一词在神经解剖学和基于MRI的计算处理中具有不同的含义。分割通常是构成构成感兴趣区域（ROI）的一组元素（例如细胞或体素）的划分，并分配了识别标签向该区域。在神经解剖学中，分割涉及直接可视化大脑区域的描述和鉴定，这些区域使用结构性的生物学标准标记。相比之下，在MRI分析中，使用与成像相关的标准在计算机生成的图像上对大脑结构的描述和鉴定进行了识别。基于MRI的分割的最终目标是将图像切入与神经解剖结构相对应的体素的识别分组。
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