皮質溝を特定することは非常に重要である。 脳神経外科手術では、溝と裂け目の通路をたどることによって、頭蓋内のどのようなターゲットにもアクセスすることができる。 また、機能的データと解剖学的データの融合には、溝を同定することが必要である。 皮質表面のセグメンテーションと溝・裂刻の同定のために、いくつかのアプローチが提案されている。 その多くはボトムアップ方式である。 これらの手法は、MRI 画像上で溝が十分に識別できる場合にのみ有効であり、中心溝、半球間裂、シルビウス裂などの主要な溝や裂に限定して使用することが可能である。 我々は、上記の制限を克服するために、脳溝モデルに基づくアプローチを提案する。 このモデルは、2つの脳アトラスから作成されている。 Talairach-TournouxによるCo-Planar Stereotaxic Atlas of the Human Brain (TT) とOno-Kubik-AbernatheyによるAtlas of Cerebral Sulci (OKA) である。 OKAアトラスは、55の脳溝の403パターンと、その中断、側枝、接続の発生率を収録しています。 OKAアトラスの電子版を作成し、脳溝パターンを定位空間に配置することで定量的な拡張を行った。 OKAアトラスのオリジナルパターンをデジタル化し、幾何学的表現に変換し、Talairach定位空間に配置し、TTアトラスと事前登録し、我々のグループが開発したマルチアトラス、多次元神経イメージングシステムと統合した。 任意のアトラスを臨床データに登録することで、すべてのアトラスが自動的にこのデータに登録される。 このようにして、データ上に溝パターンを重ね合わせることができ、画像上の溝のおおよその位置を示すことができる。 本アプローチは、臨床データへのリアルタイムの簡単な登録と、対話的な脳溝の識別とラベリングを提供する。 このアプローチは、一定の精度で少数の主要な脳溝を完全に自動抽出するのではなく、むしろ医療専門家を支援するものであり、高い精度を得るには通常パターン抽出に長い時間を要する。