基于周边区域投影的侧颏形状建模用于纵向分析
图像与视频处理
2024-10-10 v1 计算机视觉与模式识别
图形学
摘要
侧颏 (LV) 形状的变形广泛用于识别特定与疾病相关的形态学变化。由于 LV 扩大被认为是由于脑萎缩导致的相对变化，局部纵向 LV 变形可指示相邻脑区的变形。然而，传统的 LV 形状分析方法仅关注对分割后的 LV 掩模进行建模。本文提出一种新颖的深度学习方法，利用周边区域投影，这是首次尝试将其周围区域纳入 LV 分析之中。我们的 method 通过变形后续 LV 的形状来匹配基线 LV 的网格，同时优化基线与后续 LV 之间相同相邻脑区对应点的变形。进一步，我们在正常 (n=10) 和痴呆患者 (n=10) subjects 上定量评估了左侧 LV 的变形，我们发现每个周边区域 (丘脑、基底节、流浪区、杏仁核及右侧 LV) 向 LV 表面投影显示了正常与痴呆患者之间显著差异。
引用
@article{arxiv.2410.07148,
title = {Lateral Ventricle Shape Modeling using Peripheral Area Projection for Longitudinal Analysis},
author = {Wonjung Park and Suhyun Ahn and Jinah Park},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.07148},
year = {2024}
}
备注
Annual Conference on Medical Image Understanding and Analysis (2024)