用于无辐射评估与分类颅缝早闭症的统计形状模型
图像与视频处理
2022-03-29 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
颅面畸形的评估需要患者数据，而这类数据较为稀缺。统计形状模型可提供真实且合成的数据，从而能在通用数据集上比较现有方法。我们构建了首个公开可用的颅缝早闭症患者三维头部统计模型，也是首个聚焦于1.5岁以下婴儿的模型。我们进一步提出了一种基于形状模型的分类流程，用于在摄影测量表面扫描上区分三种不同类型的颅缝早闭症及对照组。据我们所知，我们的研究在颅缝早闭症分类研究与统计形状建模中使用了迄今为止最大的颅缝早闭症患者数据集。我们证明我们的形状模型表现与其他人类头部统计形状模型相近。该模型的前几个特征模态中体现了颅缝早闭特异性病理。在颅缝早闭的自动分类方面，我们的分类方法达到了97.8%的准确率，与使用该计算机断层扫描和立体摄影测量其他最先进方法相当。我们公开可用的颅缝早闭特异性统计形状模型能够在真实与合成数据上评估颅缝早闭。我们进一步提出了一种最先进的基于形状模型的颅缝早闭无辐射诊断分类方法。
引用
@article{arxiv.2201.03288,
title = {A statistical shape model for radiation-free assessment and classification of craniosynostosis},
author = {Matthias Schaufelberger and Reinald Peter Kühle and Andreas Wachter and Frederic Weichel and Niclas Hagen and Friedemann Ringwald and Urs Eisenmann and Jürgen Hoffmann and Michael Engel and Christian Freudlsperger and Werner Nahm},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.03288},
year = {2022}
}