論文の概要: Quantifying Hippocampal Shape Asymmetry in Alzheimer's Disease Using
Optimal Shape Correspondences
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.01043v1
- Date: Sat, 2 Dec 2023 06:19:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-05 19:26:39.389745
- Title: Quantifying Hippocampal Shape Asymmetry in Alzheimer's Disease Using
Optimal Shape Correspondences
- Title（参考訳）: 最適形状対応を用いたアルツハイマー病における海馬形状非対称性の定量化
- Authors: Shen Zhu, Ifrah Zawar, Jaideep Kapur, P. Thomas Fletcher
- Abstract要約: アルツハイマー病(AD)における海馬萎縮は非対称で空間的に不均一である。
これまでの海馬非対称性の研究は、ポイントレベルでの形状非対称性の局所化を行わない大域的な体積や形状測定に限られていた。
被験者内の左右海馬間の点対応を最適化し, サンプル全体のコンパクトな統計的形状モデルを選択することで, 局所的な形状非対称性を定量化することを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4201040196058876
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Hippocampal atrophy in Alzheimer's disease (AD) is asymmetric and spatially
inhomogeneous. While extensive work has been done on volume and shape analysis
of atrophy of the hippocampus in AD, less attention has been given to
hippocampal asymmetry specifically. Previous studies of hippocampal asymmetry
are limited to global volume or shape measures, which don't localize shape
asymmetry at the point level. In this paper, we propose to quantify localized
shape asymmetry by optimizing point correspondences between left and right
hippocampi within a subject, while simultaneously favoring a compact
statistical shape model of the entire sample. To account for related variables
that have impact on AD and healthy subject differences, we build linear models
with other confounding factors. Our results on the OASIS3 dataset demonstrate
that compared to using volumetric information, shape asymmetry reveals
fine-grained, localized differences that indicate the hippocampal regions of
most significant shape asymmetry in AD patients.
- Abstract（参考訳）: アルツハイマー病(AD)における海馬萎縮は非対称で空間的に不均一である。
ADの海馬萎縮の体積と形状に関する広範な研究は行われているが、特に海馬非対称性にはあまり注目されていない。
これまでの海馬非対称性の研究は、ポイントレベルでの形状非対称性の局所化を行わない大域的な体積や形状測定に限られていた。
本稿では,被験者内における左右海馬の点対応を最適化し,サンプル全体のコンパクトな統計的形状モデルを用いて,局所的な形状非対称性を定量化する。
ADと健常者の違いに影響を及ぼす関連する変数を考慮し,他の要因を持つ線形モデルを構築した。
OASIS3データセットでは, 容積情報を用いた場合と比較して, AD患者において最も有意な形状非対称性の海馬領域を示す微細で局所的な差異が認められた。
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