Abstract-In Hjärnkartläggning forskning, parameteriserade 3-D ytmodeller är av stort intresse för statistiska jämförelser av anatomi, ytbaserad registrering, och signalbehandling. Här introducerar vi teorier om kontinuerlig och diskret yta Ricci flöde, som kan skapa Riemannska mätvärden på ytor med godtycklig topologier med användardefinierade Gaussiska kurvor. De konforma parameteriseringarna har inga singulariteter och de är inneboende och stabila. Först konverterar vi en kortikal ytmodell till en multipel gränsyta genom att skära längs utvalda anatomiska landmärkeskurvor. För det andra parameteriserar vi varje kortikal yta till en parameterdomän med ett användardesignat Gaussiskt krökningsarrangemang. I parameterdomänen beräknas ett formindex baserat på konforma invarianter, och inter-individuell kortikal ytmatchning utförs genom att lösa en begränsad harmonisk karta. Vi illustrerar olika krökningsarrangemang och visar metodens stabilitet med hjälp av longitudinella data. För att kartlägga statistiska skillnader i kortikal morfometri studerade vi hjärnans asymmetri hos 14 friska kontrollpersoner. Vi använde en mångfaldig version av Hotellings 2 test, applicerad på Jacobian matriser av ytparameteriseringarna. Ett permutationstest, tillsammans med den kumulativa fördelningen av - värden, användes för att uppskatta den totala statistiska signifikansen av skillnader. Resultaten visar vår algoritms förmåga att upptäcka subtila gruppskillnader i kortikala ytor. Index Terms-Brain ytparameterisering, konform kartläggning, multivariat tensor-baserad morphometri, Ricci flöde.
Med Ricci flow-metoden, Wang et al. REF löste Yamabe-ekvationen och kartlade hjärnans kortikala yta till en multihålsdiskett i Euclidean.
Brain Surface Conformal Parameterization With the Ricci Flow
{'venue': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'journal': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}