18、关于应用于脑部MRI的分层统计形状模型

关于应用于脑部MRI的分层统计形状模型

1. 引言

在医学影像领域，尤其是脑部MRI的处理中，精确的分割技术对于诊断和治疗具有至关重要的意义。传统的分割方法，如基于主动轮廓模型（Active Shape Models, ASMs）的技术，在处理多对象结构时存在局限性。这些方法难以应对复杂的解剖结构和局部几何信息的描述。为了解决这些问题，近年来，分层统计形状模型（Hierarchical Statistical Shape Models, HSSMs）逐渐成为研究热点。本文将介绍一种新的分层多形状分割框架，该框架能够有效地描述对象间的相互关系，并准确地建模每个对象的局部变化。

2. 背景与挑战

2.1 医学影像的重要性

计算机断层扫描（CT）和磁共振成像（MRI）是目前最常用的脑部可视化技术。它们提供了详细的解剖图像，有助于研究主要的大脑结构，这对于计算机辅助检测、诊断和患者随访等跨学科技术来说是一个关键点。特别是在神经退行性疾病（如阿尔茨海默病）和发育障碍（如自闭症）的研究中，脑部形态的精确描述显得尤为重要。

2.2 传统方法的局限性

活动形状模型（ASMs）是一种广泛使用的分割方法，它通过点分布模型（Point Distribution Models, PDMs）从一组示例中获取统计信息，并学习用于描述感兴趣结构的特定点（landmarks）的变异性模式。尽管ASMs在许多应用中表现出色，但在面对多对象结构时，它们存在两个主要缺点：

1. 全局建模的局限性 ：ASMs无法显式描述重要的局部几何信息，因为它不考虑基于对象的尺度级别。