Interior Object Geometry via Fitted Frames

要約

我々は、オブジェクト集団内の強力な位置対応を可能にし、強力なオブジェクト統計を提供するように設計された、解剖学的オブジェクトを対象とした表現について説明します。
この方法では、オブジェクトの境界上および内部に適合フレームを生成し、そこから位置合わせのない幾何学的特徴を生成します。
これは、オブジェクトを楕円体の微分同相変形として理解し、その変形全体に適合する骨格表現を使用してターゲット オブジェクトのモデルを生成することによってこれを実現します。オブジェクトは最初は境界メッシュの形式で提供されます。
障害のある個人とそれ以外の個人の間の海馬形状の分類パフォーマンスを介して、私たちの方法を、オブジェクトの母集団全体にわたる幾何学的対応を捕捉し、幾何学的特徴を生み出すことを目的としたオブジェクト表現を生成するための 2 つの最先端の方法と比較します。
これは統計に役立ち、進化的 s-rep と呼ばれるこの新しい表現による分類パフォーマンスの向上を示します。
各表現から、特に適合フレームを介して導出される幾何学的特徴について説明します。

要約(オリジナル)

We describe a representation targeted for anatomic objects which is designed to enable strong locational correspondence within object populations and thus to provide powerful object statistics. The method generates fitted frames on the boundary and in the interior of objects and produces alignment-free geometric features from them. It accomplishes this by understanding an object as the diffeomorphic deformation of an ellipsoid and using a skeletal representation fitted throughout the deformation to produce a model of the target object, where the object is provided initially in the form of a boundary mesh. Via classification performance on hippocampi shape between individuals with a disorder vs. others, we compare our method to two state-of-the-art methods for producing object representations that are intended to capture geometric correspondence across a population of objects and to yield geometric features useful for statistics, and we show improved classification performance by this new representation, which we call the evolutionary s-rep. The geometric features that are derived from each of the representations, especially via fitted frames, is discussed.

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