使用最优形状对应量化阿尔茨海默病中的海马形状不对称性
图像与视频处理
2024-09-20 v2 机器学习
摘要
阿尔茨海默病（AD）中的海马萎缩是不对称且空间不均匀的。尽管已有大量关于AD中海马萎缩的体积和形状分析的工作，但专门针对海马不对称性的研究较少。以往的海马不对称性研究仅限于全局体积或形状测量，无法在点级别定位形状不对称性。本文提出通过优化受试者左右海马之间的点对应来量化局部形状不对称性，同时兼顾整个样本的紧凑统计形状模型。为了考虑影响AD与健康受试者差异的相关变量，我们构建了包含其他混杂因素的线性模型。我们在OASIS3数据集上的结果表明，与使用体积信息相比，形状不对称性揭示了精细的局部差异，指示了AD患者中形状不对称性最显著的海马区域。
引用
@article{arxiv.2312.01043,
title = {Quantifying Hippocampal Shape Asymmetry in Alzheimer's Disease Using Optimal Shape Correspondences},
author = {Shen Zhu and Ifrah Zawar and Jaideep Kapur and P. Thomas Fletcher},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.01043},
year = {2024}
}
备注
4 pages, 3 figures Published in 2024 IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI)