論文の概要: Unsupervised Landmark Detection Based Spatiotemporal Motion Estimation for 4D Dynamic Medical Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.14805v1
• Date: Thu, 30 Sep 2021 02:06:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-01 14:42:55.352255
• Title: Unsupervised Landmark Detection Based Spatiotemporal Motion Estimation for 4D Dynamic Medical Images
• Title（参考訳）: 教師なしランドマーク検出による4次元動画像の時空間運動推定
• Authors: Yuyu Guo, Lei Bi, Dongming Wei, Liyun Chen, Zhengbin Zhu, Dagan Feng, Ruiyan Zhang, Qian Wang and Jinman Kim
• Abstract要約: 2段階からなるDense-Sparse-Dense (DSD) の新たな動き推定フレームワークを提案する。 第1段階では, 対象臓器解剖学的トポロジーを表すために, 粗いランドマークを抽出するために, 生の高密度画像を処理する。 第2段階では、異なる時間点の2つの画像の抽出されたスパースランドマークからスパース運動変位を導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.759486905827433
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Motion estimation is a fundamental step in dynamic medical image processing for the assessment of target organ anatomy and function. However, existing image-based motion estimation methods, which optimize the motion field by evaluating the local image similarity, are prone to produce implausible estimation, especially in the presence of large motion. In this study, we provide a novel motion estimation framework of Dense-Sparse-Dense (DSD), which comprises two stages. In the first stage, we process the raw dense image to extract sparse landmarks to represent the target organ anatomical topology and discard the redundant information that is unnecessary for motion estimation. For this purpose, we introduce an unsupervised 3D landmark detection network to extract spatially sparse but representative landmarks for the target organ motion estimation. In the second stage, we derive the sparse motion displacement from the extracted sparse landmarks of two images of different time points. Then, we present a motion reconstruction network to construct the motion field by projecting the sparse landmarks displacement back into the dense image domain. Furthermore, we employ the estimated motion field from our two-stage DSD framework as initialization and boost the motion estimation quality in light-weight yet effective iterative optimization. We evaluate our method on two dynamic medical imaging tasks to model cardiac motion and lung respiratory motion, respectively. Our method has produced superior motion estimation accuracy compared to existing comparative methods. Besides, the extensive experimental results demonstrate that our solution can extract well representative anatomical landmarks without any requirement of manual annotation. Our code is publicly available online.
• Abstract（参考訳）: 運動推定は、対象臓器解剖と機能を評価するためのダイナミックな医療画像処理の基本的なステップである。 しかし, 局所的な画像類似性を評価することで運動場を最適化する既存の画像に基づく動き推定手法は, 特に大きな動きの存在下では, 目立たない推定を生じやすい。 本研究では,2段階からなるDense-Sparse-Dense(DSD)の新たな動き推定フレームワークを提案する。 第1段階では、生の高密度画像を処理して、ターゲットの臓器解剖学的トポロジーを表すスパースランドマークを抽出し、動作推定に不要な冗長な情報を破棄する。 そこで本研究では,対象臓器の動き推定のための空間的に疎いが代表的ランドマークを抽出する,教師なし3次元ランドマーク検出ネットワークを提案する。 第2段階では、異なる時間点の2つの画像の抽出されたスパースランドマークからスパース運動変位を導出する。 次に,画像領域にばらばらなランドマークの変位を投影し,動き場を構築する動き再構成ネットワークを提案する。 さらに,2段階dsdフレームワークから推定された動き場を初期化として活用し,軽量かつ効果的な反復最適化における動き推定品質を高める。 心臓運動と肺呼吸運動をそれぞれモデル化する2つの動的医用イメージングタスクについて検討した。 本手法は, 既存の比較手法と比較して, 運動推定精度が優れる。 さらに, 広範な実験結果から, 手動アノテーションを必要とせず, 適切に代表された解剖学的ランドマークを抽出できることを示した。 私たちのコードはオンラインで公開されている。

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