统计形状建模（SSM）是一种有价值且强大的工具，可以生成复杂解剖结构的详细表示，该解剖结构可以实现定量分析和形状及其变化的比较。 SSM应用数学，统计和计算来将形状解析为定量表示（例如对应点或地标），这些表示将有助于回答有关整个人群解剖学变化的各种问题。复杂的解剖结构具有许多不同的部分，具有不同的相互作用或复杂的结构。例如，心脏是四腔解剖结构，腔室之间有几个共同的边界。对于在整个身体中充分灌注末端器官，必要的心脏腔室的协调和有效收缩是必要的。这些心脏共享边界内的细微形状变化可以表明潜在的病理变化，导致不协调的收缩和末端器官灌注不良。早期检测和稳健的量化可以洞悉理想的治疗技术和干预时机。但是，现有的SSM方法无法明确对共享边界的统计数据进行建模。本文提出了一种通用且灵活的数据驱动方法，用于构建具有共同边界的多器官解剖结构的统计形状模型，可捕获单个解剖学及其在整个人群中共享边界表面的形态和对齐变化。我们通过开发形状模型来证明使用双脑室心脏数据集的提议方法的有效性，从而在整个人群数据中始终如一地参数化心脏双脑室结构和介入的室内隔膜（共享边界表面）。
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对解剖学随时间变化的结构变化的临床研究可能会大大受益于人群水平的形状量化或时空统计形状建模（SSM）。这样的工具使患者器官周期或疾病进展相关的工具与群体有关。构造形状模型需要建立定量形状表示（例如，相应的地标）。基于粒子的形状建模（PSM）是一种数据驱动的SSM方法，可通过优化地标放置来捕获总体级别的形状变化。但是，它假设横断面研究设计，因此在代表形状随时间变化方面的统计能力有限。现有的建模时空或纵向形状变化的方法需要预定义的形状地图集和通常在横截面上构建的预先建造的形状模型。本文提出了一种受PSM方法启发的数据驱动方法，以直接从形状数据中学习人口级时空形状。我们介绍了一种新型的SSM优化方案，该方案产生了整个人群（受试者间）和跨时间序列（受试者内）的地标。我们将所提出的方法应用于心房 - 纤维化患者的4D心脏数据，并证明其在表示左心房动态变化方面的功效。此外，我们表明我们的方法在生成时间序列模型（线性动力学系统（LDS））方面优于时空SSM的基于图像的方法。 LDS使用通过我们的方法优化的时空形状模型拟合，可提供更好的概括和特异性，表明它准确地捕获了基本的时间依赖性。
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我们提出了一种基于体积的基于网格的算法，用于参数化胎盘到扁平模板，以实现局部解剖结构和功能的有效可视化。 MRI显示潜在作为研究工具，因为它提供与胎盘功能直接相关的信号。然而，由于胎盘体内形状的弯曲和高度变化，解释和可视化这些图像是困难的。我们通过绘制胎盘来解决解释挑战，以便它类似于熟悉的离体形状。我们将参数化作为优化问题，用于将体积网格表示的胎盘形状映射到扁平模板。我们采用对称的Dirichlet Energy来控制整个体积的局部变形。在梯度下降优化期间，映射中的局部注射是由约束的线路搜索强制执行的。我们使用从大胆的MRI图像中提取的111个胎盘形状的研究研究验证了我们的方法。我们的映射在匹配模板时实现了子体素准确性，同时保持整个音量的低失真。我们展示了胎盘的扁平化程度如何改善解剖学和功能的可视化。我们的代码在https://github.com/mabulnaga/plentaa-flatteny自由提供。
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动态MRI可以捕获具有高对比度的软组织器官中的时间解剖变化，但是获得的序列通常遭受有限的体积覆盖，这使得器官形状轨迹的高分辨率重建在时间研究中的主要挑战。由于腹部器官形状的变异性跨越时间和受试者，本研究的目的是朝向3D致密速度测量来完全覆盖整个表面并提取有意义的特征，其特征在于观察到的器官变形并实现临床作用或决定。我们在深呼吸运动期间提出了一种用于表征膀胱表面动力学的管道。对于紧凑的形状表示，首先使用重建的时间体积来使用LDDMM框架建立专用的动态4D网状序列。然后，我们从诸如网格伸长和失真的机械参数执行器官动力学的统计表征。由于我们将器官引用作为非平面，因此我们还使用平均曲率变化为度量来量化表面演变。然而，曲率的数值计算强烈地取决于表面参数化。为了应对这一依赖性，我们采用了一种用于表面变形分析的新方法。独立于参数化并最小化测地曲线的长度，通过最小化Dirichlet能量，它使表面曲线平滑地朝向球体。 eulerian PDE方法用于从曲线缩短流中导出形状描述符。使用Laplace Beltrami操作员特征函数来计算各个运动模式之间的接口，用于球形映射。用于提取用于局部控制的模拟形状轨迹的表征相关曲线的应用演示了所提出的形状描述符的稳定性。
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在目前的生物和医学研究中，统计形状建模（SSM）提供了解剖/形态学表征的基本框架。这种分析通常通过识别群体样本中发现的相对少量的几何一致性特征来驱动。这些特征随后可以提供有关人口形状变化的信息。密集的对应模型可以提供易于计算，并在后面减小时产生可解释的低维形状描述符。然而，用于获得这种对应关系的自动方法通常需要图像分割，然后是显着的预处理，这在计算和人力资源方面都是征税。在许多情况下，分段和后续处理需要手动指导和解剖学特定域专业知识。本文提出了一种自我监督的深度学习方法，用于发现可以直接用作形状描述符的图像中的地标进行分析。我们使用地标驱动的图像登记作为主要任务，以强制神经网络发现井注册图像的地标。我们还提出了一个正则化术语，允许对神经网络的稳健优化进行稳健优化，并确保地标均匀跨越图像域。所提出的方法避免分割和预处理，并直接使用仅2D或3D图像产生可用的形状描述符。此外，我们还提出了在训练损失函数上提出了两个变体，允许将现有的形状信息集成到模型中。我们在几个2D和3D数据集上应用此框架以获取其形状描述符，并分析其实用程序以获取各种应用程序。
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统计形状建模是解剖学群体定量分析的重要工具。点分布模型（PDMS）通过密集的相应关系，直观且易于使用的形状表示来表示解剖表面，用于后续应用。这些对应关系在两个坐标空间中展出：局部坐标，其描述每个单独解剖表面的几何特征和代表在给定队列中的样本的全局对准差异之后表示人口级统计形状信息的世界坐标。我们提出了一种基于深度学习的框架，它同时从容积图像中直接学习这两个坐标空间。建议的联合模型用于双重目的;世界界据可以直接用于形状分析应用，避免了传统PDM模型中涉及的重预处理和分段。另外，本地对应关系可用于解剖分段。我们展示了这种联合模型在推断解剖表面时形成了两个数据集的形状建模应用的效果。
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统计形状建模旨在捕获给定种群中发生的解剖结构的形状变化。形状模型用于许多任务，例如形状重建和图像分割，但也可以塑造生成和分类。现有的形状先验需要训练示例之间的密集对应，或者缺乏鲁棒性和拓扑保证。我们提出了FlowSM，这是一种新型的形状建模方法，它可以学习形状变异性，而无需在训练实例之间密集的对应关系。它依赖于连续变形流的层次结构，该层次由神经网络参数化。我们的模型优于远端股骨和肝脏在提供表现力和稳健形状方面的最先进方法。我们表明，新兴的潜在表示通过将健康与病理形状分开来歧视。最终，我们从部分数据中证明了其对两个形状重建任务的有效性。我们的源代码公开可用（https://github.com/davecasp/flowssm）。
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计算流体动力学（CFD）可用于模拟血管血流动力学并分析潜在的治疗方案。 CFD已显示对改善患者预后有益。但是，尚未实现CFD的实施CFD。 CFD的障碍包括高计算资源，设计模拟设置所需的专业经验以及较长的处理时间。这项研究的目的是探索使用机器学习（ML）以自动和快速回归模型复制常规主动脉CFD。用于训练/测试的数据该模型由在合成生成的3D主动脉形状上执行的3,000个CFD模拟组成。这些受试者是由基于实际患者特异性主动脉（n = 67）的统计形状模型（SSM）生成的。对200个测试形状进行的推理导致压力和速度的平均误差分别为6.01％+/- 3.12 SD和3.99％+/- 0.93 SD。我们的基于ML的模型在〜0.075秒内执行CFD（比求解器快4,000倍）。这项研究表明，可以使用ML以更快的速度，自动过程和高精度来复制常规血管CFD的结果。
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在基于模型的医学图像分析中，感兴趣的三个特征是感兴趣的结构，其相对姿势和代表一些物理性质的图像强度谱的形状。通常，这些通过统计模型分别通过统计模型来通过主要测地分析或主成分分析将对象的特征分解成一组基函数。本研究提出了一种统计建模方法，用于在医学图像中自动学习形状，姿势和强度特征，我们称之为动态多特征类高斯过程模型（DMFC-GPM）。 DMFC-GPM是基于高斯过程（GP）的模型，具有编码线性和非线性变化的共享潜在空间。我们的方法在连续域中定义，其具有基于变形字段的线性空间中的形状，姿势和强度特征类。在用于建模形状和强度特征变化的方法以及比较刚性变换（姿势）的方法中，适于变形现场度量。此外，DMFC-GPMS继承了GPS内在的属性，包括边缘化和回归。此外，它们允许在从图像采集过程获得的那些之上增加额外的姿势特征可变性;我们是什么术语作为排列建模。对于使用DMFC-GPMS的图像分析任务，我们适应了Metropolis-Hastings算法，使得具有完全概率的特征预测。我们验证了使用受控合成数据的方法，并且我们在肩部的CT图像上对骨结构进行实验，以说明模型姿势和形状特征预测的功效。模型性能结果表明，这种新的造型范例是强大，准确，可访问的，并且具有潜在的应用，包括肌肉骨骼障碍和临床决策
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个性化的3D血管模型对于心血管疾病患者的诊断，预后和治疗计划很有价值。传统上，这样的模型是用明确表示（例如网格和体素掩码）构建的，或隐式表示，例如径向基函数或原子（管状）形状。在这里，我们建议在可区分的隐式神经表示（INR）中以其签名距离函数（SDF）的零级集表示表面。这使我们能够用隐性，连续，轻巧且易于与深度学习算法集成的表示复杂的血管结构对复杂的血管结构进行建模。我们在这里通过三个实际示例证明了这种方法的潜力。首先，我们从CT图像中获得了腹主动脉瘤（AAA）的精确和水密表面，并显示出从表面上的200点出现的可靠拟合。其次，我们同时将嵌套的容器壁贴在一个没有交叉点的单个INR中。第三，我们展示了如何将3D模型的单个动脉模型平滑地混合到单个水密表面。我们的结果表明，INR是一种灵活的表示，具有微小互动注释和操纵复杂血管结构的潜力。
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近年来，由于其在数字人物，角色产生和动画中的广泛应用，人们对3D人脸建模的兴趣越来越大。现有方法压倒性地强调了对面部的外部形状，质地和皮肤特性建模，而忽略了内部骨骼结构和外观之间的固有相关性。在本文中，我们使用学习的参数面部发电机提出了雕塑家，具有骨骼一致性的3D面部创作，旨在通过混合参数形态表示轻松地创建解剖上正确和视觉上令人信服的面部模型。雕塑家的核心是露西（Lucy），这是与整形外科医生合作的第一个大型形状面部脸部数据集。我们的Lucy数据集以最古老的人类祖先之一的化石命名，其中包含正牙手术前后全人头的高质量计算机断层扫描（CT）扫描，这对于评估手术结果至关重要。露西（Lucy）由144次扫描，分别对72名受试者（31名男性和41名女性）组成，其中每个受试者进行了两次CT扫描，并在恐惧后手术中进行了两次CT扫描。根据我们的Lucy数据集，我们学习了一个新颖的骨骼一致的参数面部发电机雕塑家，它可以创建独特而细微的面部特征，以帮助定义角色，同时保持生理声音。我们的雕塑家通过将3D脸的描绘成形状混合形状，姿势混合形状和面部表达混合形状，共同在统一数据驱动的框架下共同建模头骨，面部几何形状和面部外观。与现有方法相比，雕塑家在面部生成任务中保留了解剖学正确性和视觉现实主义。最后，我们展示了雕塑家在以前看不见的各种花式应用中的鲁棒性和有效性。
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本文介绍了一组数字方法，用于在不变（弹性）二阶Sobolev指标的设置中对3D表面进行Riemannian形状分析。更具体地说，我们解决了代表为3D网格的参数化或未参数浸入式表面之间的测量学和地球距离的计算。在此基础上，我们为表面集的统计形状分析开发了工具，包括用于估算Karcher均值并在形状群体上执行切线PCA的方法，以及计算沿表面路径的平行传输。我们提出的方法从根本上依赖于通过使用Varifold Fidelity术语来为地球匹配问题提供轻松的变异配方，这使我们能够在计算未参数化表面之间的地理位置时强制执行重新训练的独立性，同时还可以使我们能够与多用途算法相比，使我们能够将表面与vare表面进行比较。采样或网状结构。重要的是，我们演示了如何扩展放松的变分框架以解决部分观察到的数据。在合成和真实的各种示例中，说明了我们的数值管道的不同好处。
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对颅面畸形的评估需要稀疏可用的患者数据。统计形状模型提供了现实和合成数据，从而实现了公共数据集上现有方法的比较。我们建立了第一个公开可获得的颅骨肌肤肤化患者的统计3D头号，并将重点关注比1.5年更年轻的婴儿。对于通信建立，我们测试和评估四种模板变形方法。我们进一步提出了一种基于模型的基于模型的基于模型的分类方法，用于摄影测图表面扫描。据我们所知，我们的研究使用最大的Craniosynosisosis患者数据集，以迄今为止的粗糙化和统计形状建模的分类研究。我们展示了我们的形状模型与人头的其他统计形状模型类似。特异性抗皱性病理学在该模型的第一个特征模具中表示。关于Craniosynostis的自动分类，我们的分类方法能够提供97.3％的精度，与使用两种计算机断层扫描扫描和立体测量法进行的其他最先进的方法相当。我们公开的颅骨弯曲特异性统计形状模型能够评估粗糙化和合成数据的颅骨。我们进一步提出了一种基于最先进的形状模型的分类方法，用于无放射诊断性的颅骨。
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新兴的元应用需要人类手的可靠，准确和逼真的复制品，以便在物理世界中进行复杂的操作。虽然真实的人手代表了骨骼，肌肉，肌腱和皮肤之间最复杂的协调之一，但最先进的技术一致专注于仅建模手的骨架。在本文中，我们提出了Nimble，这是一种新型的参数手模型，其中包括缺少的密钥组件，将3D手模型带入了新的现实主义水平。我们首先在最近的磁共振成像手（MRI手）数据集上注释肌肉，骨骼和皮肤，然后在数据集中的单个姿势和受试者上注册一个体积模板手。敏捷由20个骨头组成，作为三角形网格，7个肌肉群作为四面体网眼和一个皮肤网。通过迭代形状的注册和参数学习，它进一步产生形状的混合形状，姿势混合形状和关节回归器。我们证明将敏捷性应用于建模，渲染和视觉推理任务。通过强制执行内部骨骼和肌肉以符合解剖学和运动学规则，Nimble可以使3D手动画为前所未有的现实主义。为了建模皮肤的外观，我们进一步构建了一个光度法，以获取高质量的纹理和正常地图，以模型皱纹和棕榈印刷。最后，敏捷还通过合成丰富的数据或直接作为推理网络中的可区分层来使基于学习的手姿势和形状估计受益。
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3D描绘解剖结构是医学成像分析中的主要目标。在深度学习之前，统计形状模型施加解剖结构并产生高质量的表面是核心技术。在深度学习之前，统计形状模型施加解剖结构并产生高质量的表面是核心技术。今天完全卷积的网络（FCN），而主导，不提供这些功能。我们呈现深度隐式统计形状模型（幻像），一种划分的新方法，将卷积神经网络（CNNS）的表示力与SSM的稳健性结合。幻像使用深隐性表面表示来产生紧凑且描述性的形状潜空间，允许解剖学方差的统计模型。为了可靠地适应图像到图像，我们介绍了一种新颖的刚性和非刚性姿势估计管道，其被建模为Markov决策过程（MDP）。我们概述了一个培训制度，包括倒置的焦点培训和深度领域学习（MSL）的深刻实现。数据集关于病理肝脏分割任务的实验表明，幻灯片可以比三个领先的FCN模型更加强大，包括NNU-Net：将平均豪索轿车距离（HD）减少7.7-14.3毫米并改善最坏情况骰子索兰系数（DSC）达1.2-2.3％。更富豪地，直接反映临床部署方案的数据集上的交叉数据集实验表明，分别将平均DSC和HD分别改善平均DSC和HD，以及最坏情况的DSC 5.4-7.3％。这些改进超过了具有高质量表面的划分的任何益处。
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在医学成像中，表面注册广泛用于进行解剖结构之间的系统比较，其中一个很好的例子是高度复杂的脑皮质表面。为了获得有意义的注册，一种共同的方法是识别表面上的突出特征，并使用编码为具有里程碑意义的约束的特征对应关系来建立它们之间的较低距离映射。先前的注册工作主要集中于使用手动标记的地标并解决高度非线性优化问题，这些问题是耗时的，因此阻碍了实际应用。在这项工作中，我们提出了一个新的框架，用于使用准融合形式的几何形状和卷积神经网络自动地标检测和注册脑皮质表面。我们首先开发了一个具有里程碑意义的检测网络（LD-NET），该网络允许根据表面几何形状自动提取具有标志性的曲线的地标曲线。然后，我们利用检测到的地标和准符号理论来实现表面登记。具体而言，我们开发了一个系数预测网络（CP-NET），用于预测与所需地标的注册相关的Beltrami系数和一个称为磁盘Beltrami求解器网络（DBS-net）的映射网络，用于从预测的Quasi-grom-grom-groun Beltrami系数，具有准符号理论所保证的徒。提出了实验结果，以证明我们提出的框架的有效性。总的来说，我们的工作为基于表面的形态计算和医学形态分析铺平了一种新方法。
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晚期钆增强磁共振成像（LGE MRI）通常用于可视化和量化左心房（LA）疤痕。疤痕的位置和程度提供了心理生理学和心房颤动进展的重要信息（AF）。因此，LGE MRI的La Scar分段和量化可用于AF患者的计算机辅助诊断和治疗分层。由于手动描绘可能是耗时的，并且经过专家内和专家间变异性，因此非常需要自动化这种计算，这然而仍然仍然具有挑战性和研究。本文旨在为La腔，墙壁，瘢痕和消融差距分割和LGE MRI的定量提供系统审查，以及AF研究的相关文献。具体而言，我们首先总结AF相关的成像技术，特别是LGE MRI。然后，我们详细介绍了四个计算任务的方法，并总结了每个任务中应用的验证策略。最后，概述了未来可能的未来发展，简要调查了上述方法的潜在临床应用。审查表明，该主题的研究仍处于早期阶段。虽然已经提出了几种方法，但特别是对于LA分割，由于与图像采集的高度变化相关的性能问题和图像采集差异有关的性能问题，仍有很大的算法发展。
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植物是动态生物。对于野外所有机器人来说，了解植被的时间变化是一个必不可少的问题。但是，在时间上关联重复的3D植物扫描是具有挑战性的。此过程中的关键步骤是随着时间的推移重新识别和跟踪相同的单个植物组件。以前，这是通过比较其全球空间或拓扑位置来实现的。在这项工作中，我们演示了使用形状功能如何改善颞器官匹配。我们提出了一种无里程碑的形状压缩算法，该算法允许提取叶子的3D形状特征，在少数参数中有效地表征叶片形状和曲率，并使特征空间中各个叶子的关联成为可能。该方法使用主成分分析（PCA）结合了3D轮廓提取和进一步的压缩，以产生形状空间编码，这完全是从数据中学到的，并保留有关边缘轮廓和3D曲率的信息。我们对番茄植物的时间扫描序列的评估表明，结合形状特征可改善颞叶匹配。形状，位置和旋转信息的结合证明了最有用的信息，可以随着时间的推移识别叶子，并产生75％的真正正率，对固定方法提高了15％。这对于机器人作物监测至关重要，这可以实现全面的表型。
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基于治疗期间的单投影图像的器官形状重建具有广泛的临床范围，例如在图像引导放射治疗和手术指导中。我们提出了一种图形卷积网络，该网络实现了用于单视点2D投影图像的3D器官网格的可变形登记。该框架使得能够同时训练两种类型的变换：从2D投影图像到位移图，以及从采样的每周顶点特征到满足网格结构的几何约束的3D位移。假设申请放射治疗，验证了2D / 3D可变形的登记性能，用于尚未瞄准迄今为止，即肝脏，胃，十二指肠和肾脏以及胰腺癌的多个腹部器官。实验结果表明，考虑多个器官之间的关系的形状预测可用于预测临床上可接受的准确性的数字重建射线照片的呼吸运动和变形。
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通常，非刚性登记的问题是匹配在两个不同点拍摄的动态对象的两个不同扫描。这些扫描可以进行刚性动作和非刚性变形。由于模型的新部分可能进入视图，而其他部件在两个扫描之间堵塞，则重叠区域是两个扫描的子集。在最常规的设置中，没有给出先前的模板形状，并且没有可用的标记或显式特征点对应关系。因此，这种情况是局部匹配问题，其考虑了随后的扫描在具有大量重叠区域的情况下进行的扫描经历的假设[28]。本文在环境中寻址的问题是同时在环境中映射变形对象和本地化摄像机。
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