Abstrakt. Longitudinal form analys bygger ofta på uppskattningen av en realistisk kontinuerlig tillväxt scenario från data glest fördelade i tid. I detta dokument föreslår vi en ny typ av tillväxtmodell parameteriserad genom acceleration, medan standardmetoder normalt styr hastigheten. Detta efterliknar beteendet hos biologisk vävnad som ett mekaniskt system som drivs av yttre krafter. Tillväxtvägarna beräknas som jämna flöden av deformationer, som kan varieras två gånger. Detta skiljer sig från bitvis geodesisk regression, för vilken hastigheten kan vara okontinuerlig. Vi utvärderar vår strategi på en uppsättning anatomiska strukturer av samma ämne, skannade 16 gånger mellan 4 och 8 år. Vi visar vår accelerationsbaserade metod uppskattar jämn tillväxt, visar förbättrad regelbundenhet jämfört med bitvis geodesisk regression. Lämna-flera-ut experiment visar att vår metod är robust för att missa observationer, samt att vara mindre känslig för buller, och är därför mer benägna att fånga den underliggande biologiska tillväxten.
Målet är att undersöka beteendet hos ett biologiskt system som drivs av utveckling, åldrande, eller sjukdomsprocesser REF.
G.: Estimation of smooth growth trajectories with controlled acceleration from time series shape data
{'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', 'Mathematics']}