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首页> 外文期刊>Medical image analysis >Growth modeling of human mandibles using non-Euclidean metrics.
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Growth modeling of human mandibles using non-Euclidean metrics.

机译：使用非欧氏指标对人类下颌骨进行生长建模。

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From a set of 31 three-dimensional computed tomography (CT) scans we model the temporal shape and size of the human mandible for analysis, simulation, and prediction purposes. Each anatomical structure is represented using 14851 semi-landmarks, and mapped into Procrustes tangent space. Exploratory subspace analyses are performed leading to linear models of mandible shape evolution in Procrustes space. The traditional variance analysis results in a one-dimensional growth model. However, working in a non-Euclidean metric results in a multimodal model with uncorrelated modes of biological variation related to independent component analysis. The applied non-Euclidean metric is governed by the correlation structure of the estimated noise in the data. The generative models are compared, and evaluated on the basis of a cross validation study. The new non-Euclidean analysis is completely data driven. It not only gives comparable results w.r.t. previous studies of the mean modeling error, but seems to better correlate to growth, and in addition provides the data analyst with alternative hypothesis of plausible shape evolution; hence aiding in the understanding of cranio-facial growth.
机译：通过一组31个三维计算机断层扫描（CT）扫描，我们对人类下颌骨的时间形状和大小进行了建模，以进行分析，模拟和预测。每个解剖结构都使用14851个半地标表示，并映射到Procrustes切线空间中。进行探索性子空间分析，得出Procrustes空间中下颌骨形状演变的线性模型。传统的方差分析导致一维增长模型。但是，以非欧几里德度量工作会导致多峰模型，该多峰模型具有与独立成分分析有关的不相关生物学变异模式。所应用的非欧几里德度量受数据中估计噪声的相关结构支配。比较生成模型，并在交叉验证研究的基础上进行评估。新的非欧几里得分析完全由数据驱动。它不仅可以提供可比的结果先前关于平均建模误差的研究，但似乎与增长更好相关，此外还为数据分析人员提供了可能的形状演化的替代假设;因此有助于理解颅面生长。

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