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Large Deformation Diffeomorphism and Momentum Based Hippocampal Shape Discrimination in Dementia of the Alzheimer type

机译:阿尔茨海默氏型痴呆中的大变形微分同态和基于动量的海马形状辨别

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摘要

In large-deformation diffeomorphic metric mapping (LDDMM), the diffeomorphic matching of images are modeled as evolution in time, or a flow, of an associated smooth velocity vector field v controlling the evolution. The initial momentum parameterizes the whole geodesic and encodes the shape and form of the target image. Thus, methods such as principal component analysis (PCA) of the initial momentum leads to analysis of anatomical shape and form in target images without being restricted to small-deformation assumption in the analysis of linear displacements. We apply this approach to a study of dementia of the Alzheimer type (DAT). The left hippocampus in the DAT group shows significant shape abnormality while the right hippocampus shows similar pattern of abnormality. Further, PCA of the initial momentum leads to correct classification of 12 out of 18 DAT subjects and 22 out of 26 control subjects.
机译:在大变形微变形度量映射(LDDMM)中,将图像的微变形匹配建模为控制该演化的相关平滑速度矢量场v在时间或流量上的演化。初始动量将整个测地线参数化,并编码目标图像的形状和形式。因此,诸如初始动量的主成分分析(PCA)之类的方法导致对目标图像中的解剖形状和形式的分析,而不受限于线性位移分析中的小变形假设。我们将这种方法应用于阿尔茨海默氏症(DAT)型痴呆的研究。 DAT组的左海马显示出明显的形状异常,而右海马显示出相似的异常模式。此外,初始动量的PCA可对18个DAT受试者中的12个和26个对照受试者中的22个进行正确分类。

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