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Building generic anatomical models using virtual model cutting and iterative registration

机译:使用虚拟模型切割和迭代配准构建通用解剖模型

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摘要

BackgroundUsing 3D generic models to statistically analyze trends in biological structure changes is an important tool in morphometrics research. Therefore, 3D generic models built for a range of populations are in high demand. However, due to the complexity of biological structures and the limited views of them that medical images can offer, it is still an exceptionally difficult task to quickly and accurately create 3D generic models (a model is a 3D graphical representation of a biological structure) based on medical image stacks (a stack is an ordered collection of 2D images). We show that the creation of a generic model that captures spatial information exploitable in statistical analyses is facilitated by coupling our generalized segmentation method to existing automatic image registration algorithms.
机译:背景技术使用3D通用模型对生物结构变化的趋势进行统计分析是形态计量学研究的重要工具。因此,迫切需要为各种人群构建的3D通用模型。但是,由于生物结构的复杂性以及医学图像可以提供的有限视图,因此快速,准确地创建基于3D通用模型(模型是生物结构的3D图形表示)仍然是一项异常困难的任务。在医学图像堆栈上(堆栈是2D图像的有序集合)。我们表明,通过将我们的广义分割方法与现有的自动图像配准算法相结合,可以简化捕获统计信息中可利用的空间信息的通用模型的创建。

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