用于形态计量群体分析的最优传输特征
计算机视觉与模式识别
2022-08-12 v1 图像与视频处理
定量方法
摘要
脑病理常表现为组织的部分或完全丢失。许多神经影像研究的目标是捕捉相对于感兴趣临床变量（如疾病进展）的组织改变的位置与数量。形态计量分析方法捕捉组织分布或其他感兴趣量相对于临床变量的局部差异。我们提出用基于非平衡最优传输的额外特征提取步骤来增强形态计量分析。该最优传输特征提取步骤提升了针对引起空间弥散性组织丢失的病理的统计功效，将对因空间未对齐或脑拓扑差异所致偏移的敏感性降至最低，并将由体积差异引起的改变与由组织位置引起的改变分离开。我们在 OASIS-1 研究的阿尔茨海默病体积形态计量分析中展示了所提最优传输特征提取步骤。结果表明，该方法可识别出其他方式无法度量的组织改变与差异。
引用
@article{arxiv.2208.05891,
title = {Optimal Transport Features for Morphometric Population Analysis},
author = {Samuel Gerber and Marc Niethammer and Ebrahim Ebrahim and Joseph Piven and Stephen R. Dager and Martin Styner and Stephen Aylward and Andinet Enquobahrie},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.05891},
year = {2022}
}
备注
submitted to Medical Image Analysis