30、脑影像分割与MCI诊断的创新方法

脑影像分割与MCI诊断的创新方法

在脑影像处理和医学诊断领域，针对大脑感兴趣区域（ROI）的分割以及轻度认知障碍（MCI）的诊断是重要的研究方向。下面将详细介绍回归引导的可变形分割模型以及基于动态阈值的功能连接网络融合方法在这两个方面的应用。

回归引导的可变形分割

回归引导的可变形分割旨在对大脑的多个ROI进行准确分割。其主要步骤如下：
1. 初始化 ：将平均ROI形状模型初始化为图像中心。
2. 变形步骤 ：
- 平移 ：计算所有顶点的平均变形作为平移向量$\Delta$，将可变形模型移到ROI的正确位置。公式为$\Delta = \sum_{m=1}^{|V|} D_{p_m} / |V|$。
- 旋转 ：估计变形形状模型$\hat{V}$和原始形状模型$V$之间的旋转矩阵$R$，使可变形模型达到正确的方向。即求解$\arg \min_R ||\hat{V} - RV|| 2^2$，约束条件为$RR^T = 1$，其中$\hat{V} = {p_1 + \rho D {p_1}, \cdots, p_m + \rho D_{p_m}, \cdots, p_{|V|} + \rho D_{p_{|V|}}}$，$\rho$为步长。
- 局部变形 ：在估计好可变形模型的姿态后，在变形场的作用下对模型进行局部自由变形。为保持网格质量，每次自由变形迭代后对可变形模型进行平滑和重新网格化。

以下是该分割过程的mermaid流程图