論文の概要: WarpEM: Dynamic Time Warping for Accurate Catheter Registration in
EM-guided Procedures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.03652v1
- Date: Mon, 7 Aug 2023 15:07:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-08 13:16:32.584863
- Title: WarpEM: Dynamic Time Warping for Accurate Catheter Registration in
EM-guided Procedures
- Title(参考訳): warpem:emガイド法におけるカテーテル登録精度向上のためのダイナミックタイムワーピング
- Authors: Ardit Ramadani, Peter Ewert, Heribert Schunkert, Nassir Navab
- Abstract要約: 本稿ではEM誘導MIEPのための新しい自動カテーテル登録法を提案する。
この方法は、動的時間ワープ(DTW)アルゴリズムなどの3次元信号時間解析を用いて、登録精度と信頼性を向上させる。
その結果、DTW法は、平均誤差が2.22$mmの正確で信頼性の高い登録結果が得られることが示された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 42.72633281833923
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Accurate catheter tracking is crucial during minimally invasive endovascular
procedures (MIEP), and electromagnetic (EM) tracking is a widely used
technology that serves this purpose. However, registration between preoperative
images and the EM tracking system is often challenging. Existing registration
methods typically require manual interactions, which can be time-consuming,
increase the risk of errors and change the procedural workflow. Although
several registration methods are available for catheter tracking, such as
marker-based and path-based approaches, their limitations can impact the
accuracy of the resulting tracking solution, consequently, the outcome of the
medical procedure.
This paper introduces a novel automated catheter registration method for
EM-guided MIEP. The method utilizes 3D signal temporal analysis, such as
Dynamic Time Warping (DTW) algorithms, to improve registration accuracy and
reliability compared to existing methods. DTW can accurately warp and match
EM-tracked paths to the vessel's centerline, making it particularly suitable
for registration. The introduced registration method is evaluated for accuracy
in a vascular phantom using a marker-based registration as the ground truth.
The results indicate that the DTW method yields accurate and reliable
registration outcomes, with a mean error of $2.22$mm. The introduced
registration method presents several advantages over state-of-the-art methods,
such as high registration accuracy, no initialization required, and increased
automation.
- Abstract(参考訳): 微小侵襲的血管内手術(MIEP)では正確なカテーテル追跡が重要であり,電磁法(EM)追跡はこの目的のために広く用いられている技術である。
しかし,術前画像とEM追跡システムとの登録は困難であることが多い。
既存の登録方法は一般的に手動の対話を必要とするが、これは時間がかかり、エラーのリスクを増大させ、手続き的なワークフローを変更する。
マーカーベースやパスベースアプローチなどのカテーテル追跡にはいくつかの登録方法があるが、それらの制限は追跡ソリューションの精度に影響を与え、その結果、医療処置の結果に影響を及ぼす可能性がある。
本稿ではEM誘導MIEPのための新しい自動カテーテル登録方式を提案する。
動的時間ワープ(DTW)アルゴリズムなどの3次元信号時間解析を用いて,既存の手法と比較して,登録精度と信頼性を向上させる。
DTWは船の中心へのEM追跡経路を正確にワープし、一致させることができるため、特に登録に適している。
本発明の登録方法は, マーカーベース登録を基礎事実として, 血管ファントムの精度を評価する。
その結果、DTW法は、平均誤差が2.22$mmの正確で信頼性の高い登録結果が得られることが示された。
導入登録方式は,高度な登録精度,初期化不要,自動化の向上など,最先端手法よりもいくつかの利点がある。
関連論文リスト
- REST: Efficient and Accelerated EEG Seizure Analysis through Residual State Updates [54.96885726053036]
本稿では,リアルタイム脳波信号解析のための新しいグラフベース残状態更新機構(REST)を提案する。
グラフニューラルネットワークとリカレント構造の組み合わせを活用することで、RESTは、非ユークリッド幾何学とEEGデータ内の時間的依存関係の両方を効率的にキャプチャする。
本モデルは,発作検出と分類作業において高い精度を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-03T16:30:19Z) - RegWSI: Whole Slide Image Registration using Combined Deep Feature- and Intensity-Based Methods: Winner of the ACROBAT 2023 Challenge [1.7625447004432986]
デジタル病理学を専門とする科学コミュニティや病院では,堅牢で効率的かつ正確な登録方法が望まれている。
i) 深層学習と特徴に基づく初期アライメントアルゴリズムと(ii) 強度に基づく非厳密な登録からなる2段階のハイブリッド手法を提案する。
提案手法は特定のデータセットへの微調整を一切必要とせず,任意の組織タイプや染色に直接使用することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-19T16:19:30Z) - Automatic registration with continuous pose updates for marker-less
surgical navigation in spine surgery [52.63271687382495]
本研究では, 腰部脊柱管固定術の登録問題を, 無放射線で自動的に解決するアプローチを提案する。
深部神経ネットワークは、腰椎を分割し、その方向を同時に予測するように訓練され、前手術モデルに対する最初のポーズが得られた。
拡張現実ベースのナビゲーションシステムとの統合により、直感的な外科的ガイダンスが提供される。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-05T16:26:41Z) - GSMorph: Gradient Surgery for cine-MRI Cardiac Deformable Registration [62.41725951450803]
学習に基づく変形可能な登録は、フィールドの登録精度と滑らかさをトレードオフする重み付けされた目的関数に依存する。
我々は,GSMorphと呼ばれる勾配手術機構に基づく登録モデルを構築し,複数の損失に対してパラメータフリーな高バランスを実現する。
提案手法はモデルに依存しないため,パラメータの追加や推論の遅延を伴わずに,任意のディープ登録ネットワークにマージすることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-26T13:32:09Z) - A Transformer-based Network for Deformable Medical Image Registration [5.388525884890891]
変形可能な医用画像登録は臨床診断と治療において重要な役割を担っている。
深層学習(DL)に基づく画像登録法が広く研究され,計算速度に優れた性能を示した。
本稿では,トランスを用いた画像登録手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-24T13:45:45Z) - Real-time landmark detection for precise endoscopic submucosal
dissection via shape-aware relation network [51.44506007844284]
内視鏡下粘膜下郭清術における高精度かつリアルタイムなランドマーク検出のための形状認識型関係ネットワークを提案する。
まず,ランドマーク間の空間的関係に関する先行知識を直感的に表現する関係キーポイント・ヒートマップを自動生成するアルゴリズムを考案する。
次に、事前知識を学習プロセスに段階的に組み込むために、2つの補完的な正規化手法を開発する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-08T07:57:30Z) - A coarse-to-fine framework for unsupervised multi-contrast MR image
deformable registration with dual consistency constraint [20.905285486843006]
本稿では, 高精度なマルチコントラストMR画像登録を実現するための, 教師なし学習に基づく新しいフレームワークを提案する。
具体的には、アフィンと変形可能な変換からなるエンドツーエンドの粗いネットワークアーキテクチャを設計する。
提案手法は,CPU上でテストする場合,最も競争力のあるSyN(Affine)よりも約10倍高速である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-05T01:16:45Z) - A Novel Approach for Correcting Multiple Discrete Rigid In-Plane Motions
Artefacts in MRI Scans [63.28835187934139]
本稿では,2つの入力枝を持つディープニューラルネットワークを用いた動きアーチファクトの除去手法を提案する。
提案法は患者の多動運動によって生成された人工物に応用できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-24T15:25:11Z) - Registration by tracking for sequential 2D MRI [0.0]
本稿では,2次元MR画像の逐次特性を利用して変位場を推定する画像登録手法を提案する。
本手法は, セグメンテーション心データセットを用いて評価し, 従来の2つの手法と比較すると, 改善された評価結果が得られた。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-24T13:12:42Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。