{rfName}
JU

Indexat a

Altmetrics

Anàlisi d'autories institucional

Ninerola-Baizan, AidaAutor o coautorSala-Llonch, RoserAutor o coautor

Compartir

8 demarç de 2025
Publicacions
>
Conferència publicada
No

JUMP: A JOINT MULTIMODAL REGISTRATION PIPELINE FOR NEUROIMAGING WITH MINIMAL PREPROCESSING

Publicat a: Proceedings (International Symposium On Biomedical Imaging). - 2024-01-01 (), DOI: 10.1109/ISBI56570.2024.10635235

Autors:

Casamitjana, A; Iglesias, JE; Tudela, R; Niñerola-Baizán, A; Sala-Llonch, R
[+]

Afiliacions

Harvard Med Sch, Boston, MA USA - Autor o coautor
Hosp Clin Barcelona, Dept Nucl Med, Barcelona, Spain - Autor o coautor
Inst Invest Biomed August Pi & Sunyer IDIBAPS, Barcelona, Spain - Autor o coautor
ISCIII, Ctr Invest Biomed Red Bioingn Biomat & Nanomed, Madrid, Spain - Autor o coautor
MGH, Martinos Ctr Biomed Imaging, Boston, MA USA - Autor o coautor
MIT, Comp Sci & Artificial Intelligence Lab, Cambridge, MA USA - Autor o coautor
UCL, Ctr Med Image Comp, London, England - Autor o coautor
Univ Barcelona, Dept Biomed, Inst Neurociencies, Barcelona, Spain - Autor o coautor
Univ Politecn Cataluna, Barcelona, Spain - Autor o coautor
Veure més

Resum

We present a pipeline for unbiased and robust multimodal registration of neuroimaging modalities with minimal preprocessing. While typical multimodal studies need to use multiple independent processing pipelines, with diverse options and hyperparameters, we propose a single and structured framework to jointly process different image modalities. The use of state-of-the-art learning-based techniques enables fast inferences, which makes the presented method suitable for large-scale and/or multi-cohort datasets with a diverse number of modalities per session. The pipeline currently works with structural MRI, resting state fMRI and amyloid PET images. We show the predictive power of the derived biomarkers using in a case-control study and study the cross-modal relationship between different image modalities. The code can be found in https://github.com/acasamitjana/JUMP.
[+]

Paraules clau

Alzheimer's diseasAlzheimer's diseaseAlzheimers diseaseAmyloid petConnectivityHyper-parameterImage codingImage modalityImage registrationMulti-modalMultimodal registrationNetworNeurodegenerative diseasesNeuroimagingPipeline codesPre-processingResting stateResting-state fmriState of the art

Indicis de qualitat

Impacte i visibilitat social

Des de la dimensió d'influència o adopció social, i prenent com a base les mètriques associades a les mencions i interaccions proporcionades per agències especialitzades en el càlcul de les denominades "Mètriques Alternatives o Socials", podem destacar a data 2026-02-01:

  • L'ús d'aquesta aportació en marcadors, bifurcacions de codi, afegits a llistes de favorits per a una lectura recurrent, així com visualitzacions generals, indica que algú està fent servir la publicació com a base del seu treball actual. Això pot ser un indicador destacat de futures cites més formals i acadèmiques. Aquesta afirmació està avalada pel resultat de l'indicador "Capture", que aporta un total de: 2 (PlumX).
[+]

Anàlisi del lideratge dels autors institucionals

Aquest treball s'ha realitzat amb col·laboració internacional, concretament amb investigadors de: United Kingdom; United States of America.

Hi ha un lideratge significatiu, ja que alguns dels autors pertanyents a la institució apareixen com a primer o últim signant, es pot apreciar en el detall: Últim Autor (Sala Llonch, Roser).

[+]

Reconeixements vinculats a l’ítem

Adria Casamitjana received funding from Ministry of Universities and Recovery, Transformation and Resilience Plan, through UPC (Grant No 2021UPC-MS-67573). R.S has received financial support from the Generalitat de Catalunya (2021-SGR00523), the Maria de Maeztu Unit of Excellence (Institute of Neurosciences, University of Barcelona, CEX2021-001159-M), and the Spanish Ministry of Science and Innovation (PID2020-118386RA-I00/AEI/10.13039/501100011033)
[+]