A metric to compare the anatomy variation between image time series

要約

成長、老化、病気の進行などの生物学的プロセスは、通常、さまざまな時点で撮影されたフォローアップ スキャン、つまり画像時系列 (TS) ベースの分析で研究されます。
2 つの個人/集団の生物学的プロセスを表す TS 間の比較は興味深いものです。
このような比較には、TS 間の差異を定量化するメトリックが望ましいです。
2 つの TS は、2 つのパスを介した 2 つの異なる被験者/母集団平均解剖学の進化を表しています。
パスと TS 間の被験者間の解剖学 (形状) の違いを解きほぐし、定量化する方法を、この論文で紹介します。
提案されたメトリックは、曲線を比較するために設計されたフレチェット距離の一般化されたバージョンです。
提案された方法は、シミュレートされた成人および胎児の神経テンプレートで評価されます。
結果は、メトリックが TS 間のパスと形状の違いを分離して定量化できることを示しています。

要約(オリジナル)

Biological processes like growth, aging, and disease progression are generally studied with follow-up scans taken at different time points, i.e., with image time series (TS) based analysis. Comparison between TS representing a biological process of two individuals/populations is of interest. A metric to quantify the difference between TS is desirable for such a comparison. The two TS represent the evolution of two different subject/population average anatomies through two paths. A method to untangle and quantify the path and inter-subject anatomy(shape) difference between the TS is presented in this paper. The proposed metric is a generalized version of Fr\’echet distance designed to compare curves. The proposed method is evaluated with simulated and adult and fetal neuro templates. Results show that the metric is able to separate and quantify the path and shape differences between TS.

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