Sammanfattning I detta dokument föreslås ett ursprungligt tillvägagångssätt för statistisk analys av longitudinella formdata. Den föreslagna metoden tillåter karakterisering av typiska tillväxtmönster och ämnesspecifika formförändringar i upprepade tidsserier observationer av flera ämnen. Detta kan ses som en utvidgning av vanlig longitudinell statistik av skalära mätningar till högdimensionell form eller bilddata. Metoden baseras på uppskattningen av kontinuerliga ämnesspecifika tillväxtvägar och jämförelsen av sådana tidsformsförändringar mellan försökspersonerna. Skillnader mellan tillväxtvägar sönderdelas i morfologiska deformationer, som svarar för formförändringar oberoende av tiden, och tidsvarp, som står för olika hastigheter av formförändringar över tiden. Med tanke på en uppsättning longitudinella data, uppskattar vi ett genomsnittligt tillväxtscenario som är representativt för befolkningen, och variationerna i detta scenario både i formförändringar och i formförändringar i tillväxthastighet. Sedan härleds inneboende statistik i utrymmet för spatiotemporala deformationer, som kännetecknar de typiska variationerna i form och tillväxthastighet inom den studerade populationen. De kan användas för att upptäcka systematiska utvecklingsförseningar mellan individer. I samband med neurovetenskap, använder vi denna metod för att analysera skillnaderna i tillväxten av hippocampus hos barn diagnostiseras med autism, utvecklingsförseningar och i kontroller. Resultat tyder på att gruppskillnader kan vara bättre kännetecknas av en annan hastighet av mognad snarare än form skillnader vid en given ålder. I samband med antropologin bedömer vi skillnaderna i den typiska tillväxten av endokraniumet mellan schimpanser och bonobos. Vi drar nytta av denna studie för att visa metodens robusthet med avseende på ändring av parametrar och perturbation av åldersberäkningarna.
Longitudinal analys av spatiotemporala data för att mäta tillväxten av hippocampus i hjärnan rapporteras i REF.
Toward a Comprehensive Framework for the Spatiotemporal Statistical Analysis of Longitudinal Shape Data
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}