Curvature and shape variance based landmark tagging methods for building statistical object models
Curvature and shape variance based landmark tagging methods for building statistical object models
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用于构建统计对象模型的基于曲率和形状方差的地标标记方法
DOI：
10.1117/12.812452
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发表时间：
2009
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Rueda S
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Rueda S
基于模型的分割方法，如采用主动形状模型（asm）的方法，已被证明对医学图像分割和理解是有用的。然而，为了构建模型，我们需要一个带注释的形状训练集，其中在每个形状中识别相应的地标。手动定位地标是一项繁琐、耗时且容易出错的任务，在3D空间中几乎是不可能的。为了克服这些缺点，我们设计了基于c尺度和基于形状方差两种方法的几种自动方法。基于c尺度的方法使用局部曲率的概念在训练集的平均形状上找到地标。然后将这些地标传播到训练集的所有形状，以局部到全局的方式建立对应关系。基于方差的方法以训练集中包含的形状方差的均衡化策略为指导，用于选择地标。这里的主要前提是，该策略本身可以处理对应问题，同时非常节省地部署地标，并考虑形状变化。在每个轮廓周围定位所需的地标，以便以全局到局部的方式均匀分布训练集中存在的总方差。这些方法在40个MRI足部数据集上进行了评估，并在紧凑性方面进行了比较。结果表明，对于相同数量的地标，本文提出的标注方法比手工标注和等间距标注方法更紧凑，其中方差均衡标注方法最优。
Model-based segmentation approaches, such as those employing Active Shape Models (ASMs), have proved to be useful for medical image segmentation and understanding. To build the model, however, we need an annotated training set of shapes wherein corresponding landmarks are identified in every shape. Manual positioning of landmarks is a tedious, time consuming, and error prone task, and almost impossible in the 3D space. In an attempt to overcome some of these drawbacks, we have devised several automatic methods under two approaches: c-scale based and shape variance based. The c-scale based methods use the concept of local curvature to find landmarks on the mean shape of the training set. These landmarks are then propagated to all the shapes of the training set to establish correspondence in a local-to-global manner. The variance-based method is guided by the strategy of equalization of the shape variance contained in the training set for selecting landmarks. The main premise here is that this strategy itself takes care of the correspondence issue and at the same time deploys landmarks very frugally and optimally considering shape variations. The desired landmarks are positioned around each contour so as to equally distribute the total variance existing in the training set in a global-to-local manner. The methods are evaluated on 40 MRI foot data sets and compared in terms of compactness. The results show that, for the same number of landmarks, the proposed methods are more compact than manual and equally spaced methods of annotation, and the variance equalization method tops the list.
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局部曲率尺度：形状描述的新概念
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10.1117/12.770444
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作者：
Rueda S
通讯作者：
Rueda S
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H. Ólafsdóttir
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作者：
Rueda S
通讯作者：
Rueda S