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longitudinal image analysis via Path Regression on the image Manifold

Journal of the Operations Research Society of China 2019年第4期7卷 599-614页

作者： Shi-Hui Ying Xiao-Fang Zhang Ya-Xin Peng Ding-Gang Shen Department of Mathematics Shanghai UniversityShanghai 200444China Department of Radiology and BRIC University of North Carolina at Chapel HillChapel HillNC 27599USA

longitudinal image analysis plays an important role in depicting the development of the brain structure,where image regression and interpolation are two commonly used *** this paper,we develop an efficient model and approach based on a path regression on the image manifold instead of the geodesic regression to avoid the complexity of the geodesic ***,first we model the deformation by diffeomorphism;then,a large deformation is represented by a path on the orbit of the diffeomorphism group *** path is obtained by compositing several small deformations,which can be well approximated by its ***,we introduce some intermediate images as constraints to the model,which guides to form the best-fitting ***,we propose an approximated quadratic model by local linearization method,where a closed form is deduced for the *** actually speeds up the ***,we evaluate the proposed model and algorithm on a synthetic data and a real longitudinal MRI *** results show that our proposed method outperforms several state-of-the-art methods.

关键词： longitudinal image analysis Path regression Diffeomorphism group image registration Infant brain development

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