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Enregistrement W2113204136 · doi:10.1109/iembs.2007.4352541

Invariant SPHARM Shape Descriptors for Complex Geometry in MR Region of Interest Analysis

2007· article· en· W2113204136 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueConference proceedings · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMedical Image Segmentation Techniques
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShape analysis (program analysis)Invariant (physics)Spherical harmonicsArtificial intelligenceConcentricRegion of interestComputer sciencePattern recognition (psychology)Computer visionMathematicsGeometryMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In earlier work, we have shown the importance of including 3D shape characteristics when analyzing regions of interest (ROIs) in magnetic resonance imaging (MRI) data. Spherical harmonics (SPHARM) based ROI shape descriptors were proposed and shown to provide important complementary information to traditionally used simple volumetric ROI measures. In this paper we extend our SPHARM shape parameterization technique by using functions defined on concentric spherical shells. We then propose the use of a novel radial transform to obtain unique features even under independent rotations of the constituting shells. These enhanced features enable the analysis of 3D ROIs with complex topologies including those with possible disconnections (e.g. ventricles). We validate the proposed 3D shape descriptors on synthetic data and demonstrate their sensitivity to subtle shape changes in the presence of inter-subject variability. We also apply our approach to real MRI data and detect significant shape changes in the left and right thalamus in Parkinson's disease (PD) patients when compared against normal volunteers, complementing the observed volumetric changes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,670
Score d'incertitude au seuil0,549

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,160
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,179 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle