基于 SIFT 描述子的脑 MRI 遗传相关受试者多模态分析
计算机视觉与模式识别
2017-09-20 v1 神经元与认知
定量方法
摘要
迄今为止，指纹识别研究侧重于从单模态 MRI 数据中提取特征，这些特征在脑结构、功能或白质微观结构方面捕捉个体特征。然而，由于缺乏跨多模态进行比较的框架，基于多模态数据的研究仍然难以实现。本文对遗传相关受试者进行了多模态分析，以比较和对比各种 MRI 模态提供的信息。所提出的框架将 MRI 扫描表示为 SIFT 特征包，并在最近邻图中使用这些特征来衡量受试者相似度。使用 861 名人类连接体计划受试者的 T1/T2 加权 MRI 和扩散 MRI 数据进行的实验表明，所提出的相似性度量与遗传距离之间存在很强的联系。
引用
@article{arxiv.1709.06151,
title = {Multi-modal analysis of genetically-related subjects using SIFT descriptors in brain MRI},
author = {Kuldeep Kumar and Laurent Chauvin and Mathew Toews and Olivier Colliot and Christian Desrosiers},
journal= {arXiv preprint arXiv:1709.06151},
year = {2017}
}