3维大脑核磁共振图像隐私信息剔除方法

摘要：

在神经影像研究中,患者的面部特征有时可以通过3维表面重建技术从影像中复原,这使得患者身份隐私信息泄漏存在潜在可能.为了解决这一问题,提出一种自动化面部特征剔除算法,从海量多模态大脑核磁共振影像中自动剔除患者身份相关的面部特征信息.该方法基于一种新提出的多分辨分层特征向量匹配方法来准确定位3维影像中的解剖学点标记,并通这种匹配方法从多模态磁共振影像中确定患者面部特征相关的解剖结构的空间位置,并以此为基础估计出一个最优3维剔除平面来剔除患者面部特征信息.最后,通过实验验证了该方法的有用性和可靠性.

关键词：核磁共振、大脑、点标记、数据驱动、面部特征、3维重建

所属期刊栏目：45

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：美国国家卫生院阿兹海默神经影像倡议ADNI,NIH Grant U01 AG024904;国家自然科学基金资助项目81173356

在线出版日期：2017-01-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：51-56