論文の概要: Characterization of surface motion patterns in highly deformable soft
tissue organs from dynamic MRI: An application to assess 4D bladder motion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.02746v3
- Date: Sun, 14 Nov 2021 15:56:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-10 22:15:56.978611
- Title: Characterization of surface motion patterns in highly deformable soft
tissue organs from dynamic MRI: An application to assess 4D bladder motion
- Title（参考訳）: 動的MRIによる高変形性軟部組織の表面運動パターンの解析 : 4次元膀胱運動評価への応用
- Authors: Karim Makki and Amine Bohi and Augustin .C Ogier and Marc Emmanuel
Bellemare
- Abstract要約: 本研究の目的は, 表面全体を完全に覆うために3次元密度速度測定を行うことである。
深呼吸時の膀胱表面動態を解析するためのパイプラインを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Dynamic MRI may capture temporal anatomical changes in soft tissue organs
with high contrast but the obtained sequences usually suffer from limited
volume coverage which makes the high resolution reconstruction of organ shape
trajectories a major challenge in temporal studies. Because of the variability
of abdominal organ shapes across time and subjects, the objective of this study
is to go towards 3D dense velocity measurements to fully cover the entire
surface and to extract meaningful features characterizing the observed organ
deformations and enabling clinical action or decision. We present a pipeline
for characterization of bladder surface dynamics during deep respiratory
movements. For a compact shape representation, the reconstructed temporal
volumes were first used to establish subject-specific dynamical 4D mesh
sequences using the LDDMM framework. Then, we performed a statistical
characterization of organ dynamics from mechanical parameters such as mesh
elongations and distortions. Since we refer to organs as non flat surfaces, we
have also used the mean curvature changes as metric to quantify surface
evolution. However, the numerical computation of curvature is strongly
dependant on the surface parameterization. To cope with this dependency, we
employed a new method for surface deformation analysis. Independent of
parameterization and minimizing the length of the geodesic curves, it stretches
smoothly the surface curves towards a sphere by minimizing a Dirichlet energy.
An Eulerian PDE approach is used to derive a shape descriptor from the
curve-shortening flow. Intercorrelations between individual motion patterns are
computed using the Laplace Beltrami operator eigenfunctions for spherical
mapping. Application to extracting characterization correlation curves for
locally controlled simulated shape trajectories demonstrates the stability of
the proposed shape descriptor.
- Abstract（参考訳）: ダイナミックMRIは、高いコントラストを持つ軟組織器官の時間的解剖学的変化を捉えることができるが、得られた配列は通常、管状軌道の高分解能再構成を時間的研究の大きな課題とする、限られた体積範囲に苦しむ。
本研究の目的は,腹腔内臓器形態の経時的変化を考慮し,三次元密集速度計測を行い,全表面を包含し,観察した臓器変形を特徴付ける有意義な特徴を抽出し,臨床行動や決定を可能にすることである。
深呼吸時の膀胱表面動態を解析するためのパイプラインを提案する。
コンパクトな形状表現のために、再構成された時間体積を用いて、LDDMMフレームワークを用いて主題特異的な動的4Dメッシュ配列を確立する。
次に,メッシュ伸長や歪みなどの力学的パラメータから臓器の動態を統計的に解析した。
臓器を非平坦な表面と呼ぶため、平均曲率の変化をメートル法として用いて表面の進化を定量化している。
しかし、曲率の数値計算は表面のパラメータ化に強く依存している。
この依存性に対処するため, 表面変形解析法を新たに導入した。
パラメータ化と測地線曲線の長さの最小化とは独立に、ディリクレエネルギーを最小化することで表面曲線を球面に向けて滑らかに伸ばす。
Eulerian PDEアプローチは、曲線ショートニングフローから形状記述子を導出するために用いられる。
球面写像のためのラプラスベルトラミ作用素固有関数を用いて、個々の動きパターン間の相関を計算する。
局所的に制御された形状軌跡に対する特性相関曲線抽出への応用は,提案する形状記述子の安定性を示す。
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