Average Brain Models: A Convergence Study

We present a completely automatic method to build stablee average anatomical models of the human brain using a set of magnetic resonance (MR) images. The models computed present two important characteristics: an average intensity and an average shape, both in a single image. We provide results showing convergence toward the centroid of the image set used for the computation of the model. In particular, the RMS distances between the model and the MR images contained in the set stabilize in a range of 2.88mm to 3.36mm from a range of 4.62mm to 5.51mm initially after only one iteration. As for the innuence of the reference image chosen for the model construction, this is minimal with diierences of about 1.0mm, from approximately 3.5mm initially. These results ensure the usefulness of our approach. Moddles moyens du cerveau: Une tude de convergence RRsumm : Nous prrsentons une mmthode complltement automatique de construction de moddles moyens anatomiques stabless du cerveau humain en utilisant un ensemble d'images de rrsonance magnntique (RM). Les moddles calcull ont deux caracttristiques importantes: une intensitt moyenne et une forme moyenne, toutes deux dans une seule image. Nous prrsentons des rrsultats montrant la convergence du moddle vers le centroode de l'ensemble d'images utilisses lors de la construction. En particulier, les distances RMS entre le moddle et les images de l'ensemble se stabilisent a l'interieur d'un intervalle de 2.88mm 3.36mm aprrs seulement une ittration, ces valeurs btant dans un intervalle de 4.62mm 5.51mm initialement. Quant l'innuence de l'image de rrffrence choisie pour la construction moddle, elle est minime avec des diiirences d'environ 0.9mm, initialement a 3.5mm. Ces rrsultats assurent l'utilitt de notre approche.