用于改进膝骨关节炎评估的测地 B-Score
计算机视觉与模式识别
2021-04-05 v1 微分几何
应用统计
其他统计学
摘要
三维医学影像使对骨关节炎结构状态的细致理解成为可能。然而，对于能提供可靠受试者特异性临床结局评估的自动因而读者无关的度量仍存在巨大需求。为此，我们将近期提出的 B-score 一致地推广至黎曼形状空间。我们进一步给出算法处理，实现简单而高效的计算，可对含数千样本的大型形状群体进行分析。我们的内蕴公式相较其欧氏对应物展现出改进的判别能力，并在评估全膝关节置换风险上验证了预测效度。该结果凸显了测地 B-score 在实现改进个性化评估与干预分层上的潜力。
引用
@article{arxiv.2104.01107,
title = {Geodesic B-Score for Improved Assessment of Knee Osteoarthritis},
author = {Felix Ambellan and Stefan Zachow and Christoph von Tycowicz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.01107},
year = {2021}
}
备注
To be published in: Proc. International Conference on Information Processing in Medical Imaging (IPMI) 2021