Abstrakt. Anatomiska förändringar som hjärnatrofi eller tillväxt är vanligtvis inte homogena i rymden och över rumsliga skalor, eftersom de kartlägger olika beroende på de anatomiska strukturerna. Således, den exakta analysen av volymförändringar från medicinska bilder kräver att tillförlitligt lokalisera och särskilja de rumsliga förändringar som sker på olika skalor, från voxel till regional nivå. Vi föreslår här en ram för den sparsamma probabilistiska skalan rymdanalys av volymförändringar kodade av deformationer. Vårt ramverk är baserat på Helmoltz nedbrytning av vektoreldar. Genom skalrymdsanalys av den skalartryckskarta som är kopplad till irrotationskomponenten i deformationen identifierar vi robust områdena med maximala volymförändringar, och vi förnekar en konsekvent gles nedbrytning av irrotationskomponenten. Vi visar eektiviteten i vårt ramverk i det utmanande problemet att upptäcka utvecklingen av tumörtillväxt, och i gruppvis analys av den longitudinella atrofi i Alzheimers sjukdom.
I REF observerades anatomiska förändringar i hjärnan vara olika över rumsliga skalor med hjälp av Helmholtz nedbrytning av deformationsfältet.
Sparse Scale-Space Decomposition of Volume Changes in Deformations Fields
{'venue': 'Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention', 'journal': 'Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}