論文の概要: Morphology-based non-rigid registration of coronary computed tomography and intravascular images through virtual catheter path optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.00060v1
• Date: Fri, 30 Dec 2022 21:48:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-03 15:03:59.408327
• Title: Morphology-based non-rigid registration of coronary computed tomography and intravascular images through virtual catheter path optimization
• Title（参考訳）: 仮想カテーテルパス最適化による冠動脈CTおよび血管内画像の形態学的非剛性登録
• Authors: Karim Kadry, Abhishek Karmakar, Andreas Schuh, Kersten Peterson, Michiel Schaap, David Marlevi, Charles Taylor, Elazer Edelman, and Farhad Nezami
• Abstract要約: 血管内画像とCCTA画像の厳密なマッチングと非厳密なマッチングのための半自動セグメンテーションに基づくフレームワークを提案する。 以上の結果から,我々の非剛性登録は,光分岐アライメントにおける他の共存手法よりも優れていたことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5525871666098097
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Coronary Computed Tomography Angiography (CCTA) provides information on the presence, extent, and severity of obstructive coronary artery disease. Large-scale clinical studies analyzing CCTA-derived metrics typically require ground-truth validation in the form of high-fidelity 3D intravascular imaging. However, manual rigid alignment of intravascular images to corresponding CCTA images is both time consuming and user-dependent. Moreover, intravascular modalities suffer from several non-rigid motion-induced distortions arising from distortions in the imaging catheter path. To address these issues, we here present a semi-automatic segmentation-based framework for both rigid and non-rigid matching of intravascular images to CCTA images. We formulate the problem in terms of finding the optimal \emph{virtual catheter path} that samples the CCTA data to recapitulate the coronary artery morphology found in the intravascular image. We validate our co-registration framework on a cohort of $n=40$ patients using bifurcation landmarks as ground truth for longitudinal and rotational registration. Our results indicate that our non-rigid registration significantly outperforms other co-registration approaches for luminal bifurcation alignment in both longitudinal (mean mismatch: 3.3 frames) and rotational directions (mean mismatch: 28.6 degrees). By providing a differentiable framework for automatic multi-modal intravascular data fusion, our developed co-registration modules significantly reduces the manual effort required to conduct large-scale multi-modal clinical studies while also providing a solid foundation for the development of machine learning-based co-registration approaches.
• Abstract（参考訳）: 冠動脈造影(CCTA)は閉塞性冠動脈疾患の存在,範囲,重症度に関する情報を提供する。 ccta由来の指標を分析した大規模臨床研究は、通常、高忠実度3d血管内イメージングの形で地上検証を必要とする。 しかし,手動による血管内画像とCCTA画像との整合性は,時間とユーザに依存している。 さらに、血管内モダリティは、画像カテーテル経路の歪みに起因するいくつかの非剛性運動誘発歪みに悩まされる。 そこで本研究では, 血管内画像とccta画像との剛体および非剛体マッチングのための半自動セグメンテーションに基づく枠組みを提案する。 血管内画像の冠状動脈形態を再現するために,CCTAデータをサンプリングする最適な \emph{virtual catheter path} の発見という観点から,この問題を定式化する。 縦型および回転型登録のための基礎的真理として,分岐ランドマークを用いた患者40ドルのコホートを用いて,共同登録枠組みを検証する。 以上の結果から, 縦方向(平均3.3フレーム)と回転方向(平均28.6度)では, 光分岐アライメントの他の共登録法を有意に上回った。 自動マルチモーダル血管内データ融合のための差別化可能なフレームワークを提供することにより,大規模マルチモーダル臨床研究に必要な手作業を大幅に削減するとともに,機械学習によるコレジゲーション手法の開発のための確かな基盤を提供する。

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