pyssam — a Python library for statistical modelling of biomedical shape and appearance

要約

pyssam は、骨、肺、その他の臓器などの生物学的 (およびその他の) 形状の統計的形状および外観モデル (SSAM) を作成するための Python ライブラリです。
臓器の解剖学的「ランドマーク」を最もよく表す点群が、入力として小さな母集団の各サンプルから必要です。
ランドマークのグレー値などの追加情報を含めて、形状と「外観」の相関関係をモデルに組み込むことができます。
私たちのライブラリは、入力データのアライメントとスケーリングを実行し、母集団全体の共分散に基づいて SSAM を作成します。
出力 SSAM を使用して、母集団全体の形状変化をパラメーター化および定量化できます。
pyssam は、いくつかの一般的な SSAM 計算用の Jupyter ノートブックとして含まれている例を含む、小さく依存性の低いコードベースです。
与えられた例は、代替データセットや、セグメント化された臓器の制約として SSAM を組み込むことにより、医用画像セグメンテーションなどの代替タスクに簡単に拡張できます。

要約(オリジナル)

pyssam is a Python library for creating statistical shape and appearance models (SSAMs) for biological (and other) shapes such as bones, lungs or other organs. A point cloud best describing the anatomical ‘landmarks’ of the organ are required from each sample in a small population as an input. Additional information such as landmark gray-value can be included to incorporate joint correlations of shape and ‘appearance’ into the model. Our library performs alignment and scaling of the input data and creates a SSAM based on covariance across the population. The output SSAM can be used to parameterise and quantify shape change across a population. pyssam is a small and low dependency codebase with examples included as Jupyter notebooks for several common SSAM computations. The given examples can easily be extended to alternative datasets, and also alternative tasks such as medical image segmentation by incorporating a SSAM as a constraint for segmented organs.

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