論文の概要: Fast 3D Volumetric Image Reconstruction from 2D MRI Slices by Parallel Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09523v1
• Date: Thu, 16 Mar 2023 17:39:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-17 14:16:40.845173
• Title: Fast 3D Volumetric Image Reconstruction from 2D MRI Slices by Parallel Processing
• Title（参考訳）: 並列処理による2次元MRIスライスからの高速3次元ボリューム画像再構成
• Authors: Somoballi Ghoshal, Shremoyee Goswami, Amlan Chakrabarti, Susmita Sur-Kolay
• Abstract要約: ヒト脊髄と脳のMR画像の2次元スライス(2次元)の単一配列からの仮想3次元再構成法を提案する。 われわれのアプローチは、捕獲された物体の内部組織だけでなく、エッジ、形状、大きさの保存に役立ちます。 我々の知る限り、これは2次元スライスからの3次元再構成のためのクリグとマルチプロセッシングに基づく、この種のアプローチの1つである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7778609937758323
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Magnetic Resonance Imaging (MRI) is a technology for non-invasive imaging of anatomical features in detail. It can help in functional analysis of organs of a specimen but it is very costly. In this work, methods for (i) virtual three-dimensional (3D) reconstruction from a single sequence of two-dimensional (2D) slices of MR images of a human spine and brain along a single axis, and (ii) generation of missing inter-slice data are proposed. Our approach helps in preserving the edges, shape, size, as well as the internal tissue structures of the object being captured. The sequence of original 2D slices along a single axis is divided into smaller equal sub-parts which are then reconstructed using edge preserved kriging interpolation to predict the missing slice information. In order to speed up the process of interpolation, we have used multiprocessing by carrying out the initial interpolation on parallel cores. From the 3D matrix thus formed, shearlet transform is applied to estimate the edges considering the 2D blocks along the $Z$ axis, and to minimize the blurring effect using a proposed mean-median logic. Finally, for visualization, the sub-matrices are merged into a final 3D matrix. Next, the newly formed 3D matrix is split up into voxels and marching cubes method is applied to get the approximate 3D image for viewing. To the best of our knowledge it is a first of its kind approach based on kriging interpolation and multiprocessing for 3D reconstruction from 2D slices, and approximately 98.89\% accuracy is achieved with respect to similarity metrics for image comparison. The time required for reconstruction has also been reduced by approximately 70\% with multiprocessing even for a large input data set compared to that with single core processing.
• Abstract（参考訳）: MRI(Magnetic Resonance Imaging)は、解剖学的特徴の非侵襲的イメージング技術である。 標本の器官の機能解析に役立てることができるが、非常に高価である。 本研究における方法 (i)ヒトの脊椎および脳の2次元(2d)スライスの1つの軸に沿った1つの配列からの仮想3次元(3d)再構成と、 (II)欠落したスライス間データの生成を提案する。 われわれのアプローチは、捕獲された物体の内部組織だけでなく、エッジ、形状、大きさの保存に役立ちます。 単一軸に沿った元の2dスライスのシーケンスは、より小さい等分部分に分割され、エッジ保存kriging補間を用いて再構成され、欠落スライス情報を予測する。 補間処理を高速化するために,並列コア上で初期補間を行うことにより,マルチプロセスを用いた。 そこで形成した3D行列から,$Z$軸に沿った2Dブロックを考慮したエッジを推定し,提案した平均中間論理を用いてブラーリング効果を最小化する。 最後に、可視化のために、サブ行列は最終3次元行列にマージされる。 次に、新たに形成された3Dマトリクスをボクセルに分割し、マーチングキューブ法を適用して、近似した3D画像を視聴する。 我々の知る限り、これは2次元スライスからの3次元再構成のためのクリッピング補間とマルチプロセッシングに基づくこの種のアプローチの1つであり、画像比較の類似度指標に関して、約98.89 %の精度が達成されている。 再構成に必要な時間も、シングルコア処理と比較して大きな入力データセットであっても、マルチ処理で約70 %削減されている。

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