基于放射图像的脑肿瘤统计形状分析
应用统计
2017-02-07 v1
摘要
我们提出一种基于曲线的黎曼几何方法，用于对放射图像获得的肿瘤进行通用的基于形状的统计分析。该框架的一个关键组成部分是合适的度量，它(1)支持肿瘤形状的比较，(2)提供在肿瘤形状空间上计算描述性统计和实现主成分分析的工具，(3)允许肿瘤形状的丰富连续形变类。该框架的效用通过在诊断为多形性胶质母细胞瘤（一种预后不良的恶性脑肿瘤）的患者放射图像数据集上执行的特定统计任务来说明。特别地，我们的分析发现了两个具有非常不同生存、亚型和基因组特征的患者聚类。此外，研究表明，在包含临床和基因组变量的生存模型中加入肿瘤形状信息可显著提高预测能力。
引用
@article{arxiv.1702.01191,
title = {Radiologic Image-based Statistical Shape Analysis of Brain Tumors},
author = {Karthik Bharath and Sebastian Kurtek and Arvind Rao and Veerabhadran Baladandayuthapani},
journal= {arXiv preprint arXiv:1702.01191},
year = {2017}
}