测地回归刻画女性大脑在月经周期中的3D形状变化
计算机视觉与模式识别
2023-10-02 v1 机器学习
摘要
女性绝经后患阿尔茨海默病及其他神经系统疾病的风险更高，然而将女性大脑健康与性激素波动联系的研究有限。我们试图通过开发量化性激素波动期间大脑3D形状变化的工具来探究此联系。3D离散曲面空间上的测地回归提供了一种刻画大脑形状演化的原则性方法。然而，其当前形式计算开销过大，难以实用。本文中，我们提出加速3D离散曲面形状空间上测地回归的近似方案。我们还提供了各近似可用时的经验法则。我们在合成数据上测试了方法，以量化这些近似的速度-精度权衡，并表明实践者可在仅牺牲少许精度的情况下获得非常显著的速度提升。最后，我们将方法应用于真实大脑形状数据，首次刻画了女性海马体作为孕酮函数的月经周期中形状变化：这一刻画因我们的近似方案而（实际上）成为可能。我们的工作为生物医医学与计算机视觉领域的全面、实用形状分析铺平了道路。我们的实现公开于GitHub：https://github.com/bioshape-lab/my28brains。
引用
@article{arxiv.2309.16662,
title = {Geodesic Regression Characterizes 3D Shape Changes in the Female Brain During Menstruation},
author = {Adele Myers and Caitlin Taylor and Emily Jacobs and Nina Miolane},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.16662},
year = {2023}
}
备注
In Proceedings of the ICCV Conference Workshop: Computer Vision for Automated Medical Diagnosis. Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc. (2023)