論文の概要: CNN-based real-time 2D-3D deformable registration from a single X-ray projection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.07692v2
• Date: Mon, 27 Mar 2023 14:22:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-29 01:12:16.835661
• Title: CNN-based real-time 2D-3D deformable registration from a single X-ray projection
• Title（参考訳）: 単一X線投影によるCNNによるリアルタイム2D-3Dデフォルマブル登録
• Authors: Fran\c{c}ois Lecomte, Jean-Louis Dillenseger, St\'ephane Cotin
• Abstract要約: 本稿では, フルオロスコープ画像を用いたリアルタイム2D-3D非剛体登録法を提案する。 術前スキャンから解剖学の変位場と2次元投影からなるデータセットを生成する。 ニューラルネットワークは、未知の3D変位場を単一の投影画像から回復するように訓練される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1198879079315573
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Purpose: The purpose of this paper is to present a method for real-time 2D-3D non-rigid registration using a single fluoroscopic image. Such a method can find applications in surgery, interventional radiology and radiotherapy. By estimating a three-dimensional displacement field from a 2D X-ray image, anatomical structures segmented in the preoperative scan can be projected onto the 2D image, thus providing a mixed reality view. Methods: A dataset composed of displacement fields and 2D projections of the anatomy is generated from the preoperative scan. From this dataset, a neural network is trained to recover the unknown 3D displacement field from a single projection image. Results: Our method is validated on lung 4D CT data at different stages of the lung deformation. The training is performed on a 3D CT using random (non domain-specific) diffeomorphic deformations, to which perturbations mimicking the pose uncertainty are added. The model achieves a mean TRE over a series of landmarks ranging from 2.3 to 5.5 mm depending on the amplitude of deformation. Conclusion: In this paper, a CNN-based method for real-time 2D-3D non-rigid registration is presented. This method is able to cope with pose estimation uncertainties, making it applicable to actual clinical scenarios, such as lung surgery, where the C-arm pose is planned before the intervention.
• Abstract（参考訳）: 目的: 本論文の目的は, フルオロスコープ画像を用いたリアルタイム2D-3D非剛体登録手法を提案することである。 このような方法は、手術、介入放射線学、放射線療法に応用できる。 2次元X線画像から3次元変位場を推定することにより、術前スキャンで区切られた解剖学的構造を2次元画像に投影することができ、混合現実ビューを提供する。 方法: 術前スキャンから解剖学の変位場と2次元投影からなるデータセットを生成する。 このデータセットからニューラルネットワークを訓練して、未知の3次元変位場を単一の投影画像から復元する。 結果: 本法は肺変形の異なる段階での肺4次元ctデータで検証された。 ランダムな(ドメイン固有でない)微分同相変形を用いて3次元CT上でトレーニングを行い、ポーズの不確実性を模倣する摂動を付加する。 このモデルは、変形の振幅に応じて2.3mmから5.5mmまでの一連のランドマーク平均TREを達成する。 結論: リアルタイム2D-3D非剛性登録のためのCNN方式を提案する。 本手法は, 介入前にc-armのポーズを計画する肺手術などの実際の臨床シナリオに適用可能な, 姿勢推定の不確実性に対処できる。

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