Abstract-Atlases och statistiska modeller spelar viktiga roller i personaliseringen och simuleringen av hjärtfysiologi. För studien av hjärtat, dock, konstruktion av omfattande på- Manuskript mottog juni 26, 2012; reviderade oktober 15, 2012 och 23 oktober 2012; accepterade November 13, 2012 laser och spatio-temporala modeller står inför ett antal utmaningar, särskilt behovet av att hantera stora och mycket varierande bilddataset, den multi-region karaktär hjärtat, och förekomsten av komplexa såväl som små kardiovaskulära strukturer. I detta dokument presenterar vi en detaljerad atlas och spatio-temporal statistisk modell av det mänskliga hjärtat baserat på en stor population av 3D+tid multi-slice beräknas tomografi sekvenser, och ramen för dess konstruktion. Den använder rumslig normalisering baserad på icke-rigid bild registrering för att syntetisera en population medel bild och etablera den rumsliga relationen mellan medelvärdet och individerna i befolkningen. Den tidsmässiga bildregistreringen tillämpas sedan för att lösa varje ämnesspecifik hjärtrörelse och de resulterande omvandlingarna används för att warpa en ytmask representation av atlasen för att passa bilderna av de återstående hjärtfaserna i varje försöksperson. Därefter demonstrerar vi konstruktionen av en spatio-temporal statistisk formmodell så att de inter-individuella och dynamiska variationskällorna separeras på lämpligt sätt. Ramverket tillämpas på en datamängd 3D+tid på 138 försökspersoner. Data hämtas från en mängd olika patologier, som gynnar dess generalisering till nya försökspersoner och fysiologiska studier. Den uppnådda detaljnivån och atlasens extensivhet är en fördel jämfört med de flesta tidigare publicerade hjärtmodeller.
I REF skapades en detaljerad atlas och spatio-temporal statistisk modell av det mänskliga hjärtat från multi-slice CT sekvenser.
A High-Resolution Atlas and Statistical Model of the Human Heart From Multislice CT
{'venue': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'journal': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}