論文の概要: Local Morphometry of Closed, Implicit Surfaces
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.04354v1
- Date: Thu, 29 Jul 2021 18:10:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-15 13:08:02.225987
- Title: Local Morphometry of Closed, Implicit Surfaces
- Title(参考訳): クローズド・インシシデント表面の局所形態計測
- Authors: Bryce A Besler, Tannis D. Kemp, Andrew S. Michalski, Nils D. Forkert,
Steven K. Boyd
- Abstract要約: 本稿では,ガウスのぼやけた2値像のゼロ交叉として,高精度な局所形状計測のための高速で簡単な埋め込み手法を提案する。
平均曲率の決定係数は、符号付き距離変換により93.8%から、提案手法により100%に向上する。
符号付き距離変換では使用不可能なEuler-Poincare特性を98%の精度で改善する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.0499611180329804
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Anatomical structures such as the hippocampus, liver, and bones can be
analyzed as orientable, closed surfaces. This permits the computation of
volume, surface area, mean curvature, Gaussian curvature, and the
Euler-Poincar\'e characteristic as well as comparison of these morphometrics
between structures of different topology. The structures are commonly
represented implicitly in curve evolution problems as the zero level set of an
embedding. Practically, binary images of anatomical structures are embedded
using a signed distance transform. However, quantization prevents the accurate
computation of curvatures, leading to considerable errors in morphometry. This
paper presents a fast, simple embedding procedure for accurate local
morphometry as the zero crossing of the Gaussian blurred binary image. The
proposed method was validated based on the femur and fourth lumbar vertebrae of
50 clinical computed tomography datasets. The results show that the signed
distance transform leads to large quantization errors in the computed local
curvature. Global validation of morphometry using regression and Bland-Altman
analysis revealed that the coefficient of determination for the average mean
curvature is improved from 93.8% with the signed distance transform to 100%
with the proposed method. For the surface area, the proportional bias is
improved from -5.0% for the signed distance transform to +0.6% for the proposed
method. The Euler-Poincar\'e characteristic is improved from unusable in the
signed distance transform to 98% accuracy for the proposed method. The proposed
method enables an improved local and global evaluation of curvature for
purposes of morphometry on closed, implicit surfaces.
- Abstract(参考訳): 海馬、肝臓、骨などの解剖学的構造は、向き付け可能な閉じた表面として分析することができる。
これにより体積、面積、平均曲率、ガウス曲率、オイラー・ポアンカレ特性の計算が可能になり、また異なる位相構造間のこれらのモルフォメトリックスを比較することができる。
これらの構造は一般に、埋め込みのゼロレベル集合として曲線進化問題において暗黙的に表される。
実際、解剖学的構造のバイナリイメージは、符号付き距離変換を用いて埋め込む。
しかし、量子化は曲率の正確な計算を妨げ、モルフォメトリーにかなりの誤差をもたらす。
本稿では,ガウスのぼやけた2値像のゼロ交差として,局所形状の高精度な高速な埋め込み手法を提案する。
提案手法は,50個の臨床用ctデータから大腿骨および第四腰椎を基準に検証した。
その結果,符号付き距離変換は局所曲率の量子化誤差が大きいことがわかった。
回帰法とbland-altman解析によるモルフォメトリのグローバル検証により,平均平均曲率の決定係数は,符号付き距離変換で93.8%から提案法で100%に向上した。
表面積については、符号付き距離変換の-5.0%から提案手法の+0.6%に比例バイアスが改善される。
符号付き距離変換では使用不可能なEuler-Poincar\'e特性を98%の精度で改善する。
提案手法は,閉じた暗黙の面のモルフォメトリーを目的とし,局所的かつ大域的に曲率を評価できる。
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