論文の概要: Shape Modeling of Longitudinal Medical Images: From Diffeomorphic Metric Mapping to Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21489v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 13:25:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:52:27.511864
• Title: Shape Modeling of Longitudinal Medical Images: From Diffeomorphic Metric Mapping to Deep Learning
• Title（参考訳）: 縦断的医用画像の形状モデリング-拡散型メトリックマッピングから深層学習へ
• Authors: Edwin Tay, Nazli Tümer, Amir A. Zadpoor,
• Abstract要約: 生体組織は複雑なシステムであり、外的および内的刺激に反応して常に成長し、変化する。 解剖学的構造における自然および病理学的(または異常な)変化のモデリングと理解は、非常に関連性が高い。 しかし, 生体組織の縦方向の形状変化をモデル化することは, 本質的に非線形な性質のため, 非自明な作業である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Living biological tissue is a complex system, constantly growing and changing in response to external and internal stimuli. These processes lead to remarkable and intricate changes in shape. Modeling and understanding both natural and pathological (or abnormal) changes in the shape of anatomical structures is highly relevant, with applications in diagnostic, prognostic, and therapeutic healthcare. Nevertheless, modeling the longitudinal shape change of biological tissue is a non-trivial task due to its inherent nonlinear nature. In this review, we highlight several existing methodologies and tools for modeling longitudinal shape change (i.e., spatiotemporal shape modeling). These methods range from diffeomorphic metric mapping to deep-learning based approaches (e.g., autoencoders, generative networks, recurrent neural networks, etc.). We discuss the synergistic combinations of existing technologies and potential directions for future research, underscoring key deficiencies in the current research landscape.
• Abstract（参考訳）: 生体組織は複雑なシステムであり、外的および内的刺激に反応して常に成長し、変化する。 これらのプロセスは、顕著で複雑な形状の変化をもたらす。 解剖学的構造の形態における自然および病理学的(または異常な)変化のモデリングと理解は、診断、予後、治療医療に非常に関係している。 それにもかかわらず、生体組織の縦方向の形状変化をモデル化することは、その固有の非線形性のために非自明な作業である。 本稿では,縦方向の形状変化(時空間形状のモデリング)をモデル化するための既存の手法とツールについて紹介する。 これらの手法は、微分同相距離マッピングからディープラーニングベースのアプローチ(オートエンコーダ、生成ネットワーク、リカレントニューラルネットワークなど)まで様々である。 我々は,既存の技術と今後の研究の方向性の相乗的組み合わせについて論じ,現在の研究環境における重要な欠陥を浮き彫りにしている。

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