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用于三维医学图像分析的最优可变形表面模型

Optimal deformable surface models for 3D medical image analysis.

作者信息

Horkaew P, Yang G Z

机构信息

Royal Society/Wolfson Foundation MIC Laboratory, Department of Computing, Imperial College of Science, Technology and Medicine, United Kingdom.

出版信息

Inf Process Med Imaging. 2003 Jul;18:13-24. doi: 10.1007/978-3-540-45087-0_2.

DOI:10.1007/978-3-540-45087-0_2
PMID:15344443
Abstract

We present a novel method for building an optimal statistical deformable model from a set of surfaces whose topological realization is homeomorphic to a compact 2D manifold with boundary. The optimal parameterization of each shape is recursively refined by using hierarchical PBMs and tensor product B-spline representation of the surface. A criterion based on MDL is used to define the internal correspondence of the training data. The strength of the proposed technique is demonstrated by deriving a concise statistical model of the human left ventricle which has principal modes of variation that correspond to intrinsic cardiac motions. We demonstrate how the derived model can be used for 3D dynamic volume segmentation of the left ventricle, with its accuracy assessed by comparing results obtained from manual delineation of 3D cine MR data of 8 asymptomatic subjects. The extension of the technique to shapes with complex topology is also discussed.

摘要

我们提出了一种新颖的方法,用于从一组拓扑实现与带边界的紧致二维流形同胚的曲面构建最优统计可变形模型。通过使用分层概率布尔模型(PBMs)和曲面的张量积B样条表示,对每个形状的最优参数化进行递归细化。基于最小描述长度(MDL)的准则用于定义训练数据的内部对应关系。通过推导具有对应于心脏固有运动的主要变化模式的人类左心室简明统计模型,证明了所提技术的优势。我们展示了如何将所推导的模型用于左心室的三维动态体积分割,并通过比较8名无症状受试者的三维电影磁共振(cine MR)数据手动勾勒得到的结果来评估其准确性。还讨论了将该技术扩展到具有复杂拓扑的形状的情况。

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