Identificarea sulciunilor corticale este de mare importanță. În procedurile neurochirurgicale, orice țintă din craniu poate fi accesată urmărind coridoarele sulciunilor și fisurilor. Fuziunea datelor funcționale și anatomice necesită, de asemenea, identificarea sulciilor. Au fost propuse mai multe abordări pentru segmentarea suprafeței corticale și identificarea sulciurilor și fisurilor. Cele mai multe dintre ele sunt de tip „bottom-up”. Acestea funcționează în mod satisfăcător cu condiția ca sulciurile să fie bine perceptibile pe imaginile RMN, limitând utilizarea lor la unele sulci și fisuri majore, cum ar fi sulcul central, fisura interhemisferică sau fisura Sylviană. Noi propunem o abordare bazată pe modelul sulcal, depășind unele dintre limitările de mai sus. Modelul sulcal este derivat din două atlase cerebrale: Co-Planar Stereotaxic Atlas of the Human Brain de Talairach- Tournoux (TT) și Atlas of Cerebral Sulci de Ono-Kubik-Abernathey (OKA). Atlasul OKA conține 403 modele pentru 55 de sulci împreună cu ratele lor de incidență a întreruperilor, ramurilor laterale și conexiunilor. A fost construită o versiune electronică a atlasului OKA, îmbunătățită cantitativ prin plasarea modelelor sulcale într-un spațiu stereotactic. Modelele originale din atlasul OKA au fost digitizate, convertite în reprezentare geometrică, plasate în spațiul stereotactic Talairach, preînregistrate cu atlasul TT și integrate cu un sistem de neuroimagistică multi atlas și multidimensional dezvoltat de grupul nostru. Înregistrarea oricărui atlas cu datele clinice înregistrează automat toate atlasele cu aceste date. În acest fel, modelele sulcale pot fi suprapuse peste date, indicând locațiile aproximative ale sulcilor pe imagini. Abordarea propusă aici oferă o înregistrare simplă și în timp real a modelelor sulcale cu datele clinice, precum și o identificare și etichetare interactivă a sulcilor. Această abordare asistă mai degrabă profesionistul medical, în loc să ofere o extracție automată completă a câtorva sulci primare cu o anumită acuratețe, unde o acuratețe mai mare necesită de obicei un timp mai îndelungat de extracție a modelelor.

.