关于现成统计形状建模工具的评估与验证：一项临床应用
计算机视觉与模式识别
2018-10-10 v1
摘要
统计形状建模（SSM）作为用于解剖形状定量分析的新一代形态测量方法，已在生物学和医学的许多领域证明有用。最近，高分辨率体内解剖图像的可用性增加，导致了开源计算工具的开发和分发，以空前细节和统计能力建模解剖形状及其在群体中的变异性。然而，在涉及依赖形态测量量化进行治疗规划的临床试验应用中，对此类工具的评估和验证工作很少。为解决这一验证缺失，我们系统评估了广泛使用的现成 SSM 工具，即 ShapeWorks、SPHARM-PDM 和 Deformetrica，在心房颤动（AF）患者左心耳（LAA）封堵器设计以预防卒中的背景下的结果，其中不完整的 LAA 封堵可能比不封堵更糟。本研究的动机是 SSM 在封堵器几何设计中的潜在作用，其可由群体水平统计信息告知，以及患者特异性器械选择，其由可通过将患者级解剖与群体级形态测量相关联而自动化解剖测量驱动。因此，理解不同 SSM 工具对最终分析的影响对于谨慎选择部署于真实临床场景中的工具至关重要。结果表明，与 Deformetrica 和 SPHARM-PDM 的模型相比，ShapeWorks 模型的估计测量更一致。此外，与 SPHARM-PDM 模型相比，ShapeWorks 和 Deformetrica 形状模型捕获了临床相关的群体水平变异性。
引用
@article{arxiv.1810.03987,
title = {On the Evaluation and Validation of Off-the-shelf Statistical Shape Modeling Tools: A Clinical Application},
author = {Anupama Goparaju and Ibolya Csecs and Alan Morris and Evgueni Kholmovski and Nassir Marrouche and Ross Whitaker and Shireen Elhabian},
journal= {arXiv preprint arXiv:1810.03987},
year = {2018}
}
备注
To Appear: ShapeMI Workshop: Workshop on Shape in Medical Imaging