Abstract-A metod för automatiserad segmentering av större kortikal sulci på den yttre hjärngränsen presenteras, med tonvikt på att automatiskt bestämma punktkorrespondens och på märkning kortikala regioner. Metoden är formulerad i en allmän optimeringsram definierad på enhetssfären, som fungerar som parametrisk domän för invecklade ytor av sfärisk topologi. En statistisk formmodell, som innehåller ett nätverk av deformerbara kurvor på enhetssfären, söker geometriska egenskaper såsom hög krökningsregioner och etiketter sådana egenskaper genom en deformationsprocess som är instängd i en sfärisk karta över den yttre hjärngränsen. Begränsningarna i det sedvanliga sfäriska koordinatsystemet, som omfattar diskontinuiteter vid polerna och icke-uniform provtagning, övervinns genom att man definierar den statistiska tidigare formens variation när det gäller projektioner av landmärken på motsvarande tangentplan i sfären. Metoden testas mot och visas vara lika exakt som manuellt definierade segmenteringar.
REF konstruerade en statistisk formmodell för att extrahera sulkala kurvor på den yttre hjärnbarken i den mänskliga hjärnan.
Using a statistical shape model to extract sulcal curves on the outer cortex of the human brain
{'venue': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'journal': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}