論文の概要: Optimal Transport Features for Morphometric Population Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.05891v1
• Date: Thu, 11 Aug 2022 15:46:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-12 13:48:17.174685
• Title: Optimal Transport Features for Morphometric Population Analysis
• Title（参考訳）: 形態計測人口分析のための最適輸送特性
• Authors: Samuel Gerber, Marc Niethammer, Ebrahim Ebrahim, Joseph Piven, Stephen R. Dager, Martin Styner, Stephen Aylward, Andinet Enquobahrie
• Abstract要約: 本稿では,不均衡な最適輸送に基づく特徴抽出のステップを付加して,形態計測解析を強化することを提案する。 最適な輸送特徴抽出ステップは、空間的に分散した組織損失を引き起こす病理の統計力を増加させる。 以上の結果から, 提案手法は組織の変化や, 測定不可能な相違を同定できることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.477630681202609
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Brain pathologies often manifest as partial or complete loss of tissue. The goal of many neuroimaging studies is to capture the location and amount of tissue changes with respect to a clinical variable of interest, such as disease progression. Morphometric analysis approaches capture local differences in the distribution of tissue or other quantities of interest in relation to a clinical variable. We propose to augment morphometric analysis with an additional feature extraction step based on unbalanced optimal transport. The optimal transport feature extraction step increases statistical power for pathologies that cause spatially dispersed tissue loss, minimizes sensitivity to shifts due to spatial misalignment or differences in brain topology, and separates changes due to volume differences from changes due to tissue location. We demonstrate the proposed optimal transport feature extraction step in the context of a volumetric morphometric analysis of the OASIS-1 study for Alzheimer's disease. The results demonstrate that the proposed approach can identify tissue changes and differences that are not otherwise measurable.
• Abstract（参考訳）: 脳病理は、しばしば部分的または完全な組織喪失として現れる。 多くの神経画像研究の目標は、疾患の進行など、興味のある臨床変数に関する組織の変化の位置と量を把握することである。 形態計測分析は、臨床変数に関連する組織分布やその他の関心量の局所的な差異を捉える。 非平衡最適移動に基づく付加的特徴抽出ステップを用いて形態計測解析を補強する。 最適な輸送特徴抽出ステップは、空間的に分散した組織損失を引き起こす病理の統計力を増大させ、空間的異常や脳トポロジーの違いによる変化に対する感受性を最小化し、組織位置による変化による体積差による変化を分離する。 アルツハイマー病に対するoasis-1研究の量的形態計測解析の文脈において,提案する最適輸送特徴抽出ステップを実証する。 以上の結果から,提案手法は組織の変化や差異を識別できる可能性が示唆された。

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