Abstrakt. Vi föreslår ett djupt neuralt nätverk för övervakad inlärning om neuroanatomiska former. Nätet fungerar direkt på råpunktsmoln utan behov av meshbearbetning eller identifiering av punktkorrespondenser, eftersom rumsliga transformatornätverk kartlägger data till ett kanoniskt utrymme. I stället för att förlita sig på handgjorda formdeskriptorer lär man sig en optimal representation i nätverkets end-to-end-utbildningsskede. Det föreslagna nätverket består av flera grenar, så att funktioner för flera strukturer lärs samtidigt. Vi demonstrerar prestandan av vår metod på två applikationer: (i) förutsägelsen av Alzheimers sjukdom och mild kognitiv försämring och (ii) regression av hjärnans ålder. Slutligen visualiserar vi de viktiga delarna av anatomin för förutsägelsen genom att anpassa ocklusionsmetoden till peka moln.
Slutligen föreslog REF ett djupt neuralt nätverk som fungerar på punktmoln av flera neuroanatomiska former.
Deep Multi-Structural Shape Analysis: Application to Neuroanatomy
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}