A method for supervoxel-wise association studies of age and other non-imaging variables from coronary computed tomography angiograms

要約

個人の年齢と画像データおよび非画像データとの関連性の研究は、老化の影響とパターンの理解を助けることを目的とした活発な研究分野です。
この研究では、年齢に伴う形態と組織密度の局所的な変化を理解するために、冠状動脈コンピュータ断層撮影血管造影図の体積特徴と組織密度特徴の両方と被験者の実年齢との間のスーパーボクセルごとの関連研究を実施しました。
体積と組織密度のスーパーボクセルごとの研究を可能にするために、画像セグメンテーション、被験者間の画像レジストレーション、および堅牢なスーパーボクセルベースの相関分析に基づく新しい方法を開発し、画像と年齢の間の統計的関連性研究を実現しました。
心腔と心筋層の Dice 係数と変換の逆一貫性の観点から位置合わせ方法を評価し、この方法が高い重複と逆一貫性でほとんどの場合にうまく機能することを示します。
SCAPIS 研究からの $n=1388$ 画像のサブセットに対して実施された性別階層化研究では、スーパーボクセルごとの分析により、一般的にセグメント化および分析されたサブ領域外の局所的な年齢との関連性と、いくつかの大きな違いを見つけることができました。
年齢と体積に関連した男女間。

要約(オリジナル)

The study of associations between an individual’s age and imaging and non-imaging data is an active research area that attempts to aid understanding of the effects and patterns of aging. In this work we have conducted a supervoxel-wise association study between both volumetric and tissue density features in coronary computed tomography angiograms and the chronological age of a subject, to understand the localized changes in morphology and tissue density with age. To enable a supervoxel-wise study of volume and tissue density, we developed a novel method based on image segmentation, inter-subject image registration, and robust supervoxel-based correlation analysis, to achieve a statistical association study between the images and age. We evaluate the registration methodology in terms of the Dice coefficient for the heart chambers and myocardium, and the inverse consistency of the transformations, showing that the method works well in most cases with high overlap and inverse consistency. In a sex-stratified study conducted on a subset of $n=1388$ images from the SCAPIS study, the supervoxel-wise analysis was able to find localized associations with age outside of the commonly segmented and analyzed sub-regions, and several substantial differences between the sexes in association of age and volume.

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