Abstrakt. Detta papper presenterar funktionsbaserad morphometri (FBM), en ny, fullt datadriven teknik för att identifiera grupprelaterade skillnader i volymetriska bilder. I motsats till de flesta morphometri metoder som antar en-till-en korrespondens mellan alla ämnen, FBM modellerar bilder som ett collage av distinkta, lokaliserade bildfunktioner som kanske inte finns i alla ämnen. FBM står således uttryckligen för det fall där samma anatomiska vävnad inte på ett tillförlitligt sätt kan identifieras hos alla försökspersoner på grund av sjukdom eller anatomisk variabilitet. En probabilistisk modell beskriver egenskaper i fråga om utseende, geometri och relation till undergrupper av en population, och lärs automatiskt från en uppsättning ämnesbilder och gruppetiketter. Funktioner som identifierats indikerar grupprelaterad anatomisk struktur som potentiellt kan användas som sjukdomsbiomarkörer eller som en grund för datorstödd diagnos. Scale-invariant bildfunktioner används, som återspeglar generiska, framträdande mönster i bilden. Experiment validerar FBM kliniskt i analysen av normala (NC) och Alzheimers (AD) hjärnbilder med hjälp av den fritt tillgängliga OASIS-databasen. FBM identifierar automatiskt kända strukturella skillnader mellan NC- och AD-personer på ett helt datadrivet sätt och uppnår en lika hög felklassificeringsgrad på 0,78 för nya försökspersoner.
I REF införs den så kallade funktionsbaserade morfometrimetoden (FBM).
Feature-Based Morphometry
{'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']}