Объемная нейрогониометрия – аналитическая визуализация для конфокальной лазерной сканирующей микроскопии

Современные методы картирования мозга (Toga A.W., Mazziotta, 2002) включают в себя методы динамической визуализации, позволяющие реконструировать физиологическую динамику мозга с высоким временным разрешением. С позиций хемоархитектоники, возможность визуализации диффузионных процессов напрямую коррелирует с клеточной организацией мозга (Paxinos G., 2009), в то время как, с клинико-патологических позиций, её можно взаимно-однозначно связать с изменением электрофизиологической активности в картируемом участке (Yoshor D., Mizrahi E., 2012). В таком случае, временная динамика, отображаемая на последовательных визуализациях по ряду высокоразрешающих методов (Birkfellner W., 2010) может быть рассмотрена как эквивалент анализа электрофизиологических сигналов картируемых областей (Rangayyan R.M., 2001).

1. 1. Toga A.W., Mazziotta J.C. Brain Mapping: The Methods, Second Edition, 877 p., Academic Press, 2002.
   2. Paxinos G., Watson C. Chemoarchitectonic Atlas of the Mouse Brain, 350 p., Academic Press, 2009.
   3. Yoshor D., Mizrahi E. Clinical Brain Mapping, 320 p., McGraw-Hill Professio-nal, 2012.
   4. Birkfellner W. Applied Medical Image Processing: A Basic Course, 403 p., Taylor & Francis, 2010.
   5. Rangayyan R.M. Biomedical Signal Analysis: A Case-Study Approach, 552 p., Wiley-IEEE Press, 2001.
   6. Calmon G., Roberts N. Automatic measurement of changes in brain volume on consecutive 3D MR images by segmentation propagation, Magnetic Resonance Imaging, Vol. 18, Issue 4, pp. 439–453 (2000).
   7. Nunez P.L., Srinivasan R. Electric Fields of the Brain: The Neurophysics of EEG, Oxford University Press, 2006, 611.
   8. Davies J. Mechanisms of Morphogenesis, 384 p., Academic Press, 2005.
   9. Faloutsos C. Searching Multimedia Databases by Content, 168 p., Sprin-ger, 1996.
   10. Baeza-Yates R., Ribeiro-Neto B. Modern Information Retrieval, 513 p., Addison Wesley, 1999.
   11. Dudek G., Jenkin M. Computational Principles of Mobile Robotics, 294 p., Cambridge University Press, 2000.
   12. Notchenko A.V., Gradov O.V. Five-axis robotic laser system and digital processing algorithm for registration and morphotopological identification of cellular structures in tissue histomorphogenesis. Journal of Radio Electronics /Begell House Library/ (in press), 2012.
   13. Mendes R.V. Vector Fields and Neural Networks. Complex Systems, Vol. 6, pp. 21-30 (1992).
   14. Hubbard J.H., Hubbard B.B. Vector Calculus, Linear Algebra, and Differential Forms: A Unified Approach, 800 p., Prentice Hall, 2001.
   15. Haus H.A., Melcher J.R. Electromagnetic Fields and Energy. 742 p., Prentice Hall, 1989.
   16. Klein F. Elementary Mathematics from an Advanced Standpoint, Cosimo Inc., 288 p., 2007.