statistical shape modeling | BriefGPT

关键词statistical shape modeling

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从未分割的医学图像中的弱监督贝叶斯形状建模
通过点云监督，提出了一种弱监督的深度学习方法来预测统计形态模型的构造，从而提高模型的训练可行性。
PDF2 months ago
Point2SSM++：从点云中自我监督学习解剖形状模型
基于统计形状建模（SSM）的对应关系是在临床研究中进行形态学分析的一种强大技术。Point2SSM++ 是一种基于深度学习的自我监督方法，从解剖形状的点云表示中直接学习对应点，旨在克服 SSM 在医学研究中的潜力未被充分利用的问题，并通过广
PDF2 months ago
SCorP: 统计信息引导的密集对应点预测直接从非分割医学图像中
SCorP, a novel framework leveraging unsupervised learning and shape priors, streamlines statistical shape modeling by pr
PDF2 months ago
基于图像的多解剖统计形状建模的端到端深度学习框架 MASSM
MASSM 是一种新的端到端深度学习框架，能够同时在图像中定位多个解剖结构，估计群体级别的统计表示，并勾画出每个解剖结构。
PDF4 months ago
粒子基形状建模用于任意感兴趣区域
统计形状建模（SSM）是一种用于分析解剖结构形态变异的定量方法。我们提出了一个扩展粒子形状建模（PSM）的方法，允许形状建模于任意感兴趣的解剖区域，并使用网格场来定义任意形状表面上的感兴趣区域。此方法通过加入二次惩罚方法实现了任意多种限制条
PDF6 months ago
渐进式深度 SSM：图像到形状深度模型的训练方法
通过多尺度学习和形状先验，提出了一种新的训练策略 “渐进式 DeepSSM”，用于从医学图像中训练图像到形状深度学习模型，实验证明该策略提供了更好的模型性能。
PDF9 months ago
Image2SSM：基于径向基函数从图像中重新构建统计形状模型
该文章提出使用基于深度学习的新方法 Image2SSM 进行统计形状建模，通过图像分割对解剖形态进行低维度形状特征提取，构建具有数据自适应能力的解剖形态的统计学模型，可以处理大型数据集。实验结果表明，该方法相对于传统方法具有更好的效果。
PDFa year ago
Mesh2SSM: 从表面网格到解剖统计形态模型
Mesh2SSM 是一种新的方法，它利用无监督的、置换不变的表示学习来估计如何将模板点云变形为特定主体的网格，并形成一个基于对应关系的形状模型。该方法可以直接对网格进行操作，且计算效率高，是传统的基于深度学习的 SSM 方法的有吸引力的替代
PDFa year ago
完全贝叶斯 VIB-DeepSSM
本文旨在通过贝叶斯形式化和变分信息瓶颈方法，提高深度学习在医学图像中对统计形态建模的准确性和确定性。
PDFa year ago
点云网络能否学习解剖结构的统计形态模型？
利用点云深度网络为统计形态建模提供一个未曾探索过的潜在方法，既能捕捉形态的人群统计特征，又能减少推理负担和放松输入要求，这为点云深度学习在形态分析文献中的发展和广泛应用奠定了基础。
PDFa year ago