論文の概要: 4D Myocardium Reconstruction with Decoupled Motion and Shape Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.14083v1
- Date: Sun, 27 Aug 2023 12:08:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-29 17:07:42.627256
- Title: 4D Myocardium Reconstruction with Decoupled Motion and Shape Model
- Title（参考訳）: 脱結合運動と形状モデルを用いた4次元心筋再建術
- Authors: Xiaohan Yuan, Cong Liu and Yangang Wang
- Abstract要約: 心筋の形状と運動状態を推定することは心血管疾患の診断に不可欠である。
動きと形状を分離する4次元再構成手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.301084082273178
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Estimating the shape and motion state of the myocardium is essential in
diagnosing cardiovascular diseases.However, cine magnetic resonance (CMR)
imaging is dominated by 2D slices, whose large slice spacing challenges
inter-slice shape reconstruction and motion acquisition.To address this
problem, we propose a 4D reconstruction method that decouples motion and shape,
which can predict the inter-/intra- shape and motion estimation from a given
sparse point cloud sequence obtained from limited slices. Our framework
comprises a neural motion model and an end-diastolic (ED) shape model. The
implicit ED shape model can learn a continuous boundary and encourage the
motion model to predict without the supervision of ground truth deformation,
and the motion model enables canonical input of the shape model by deforming
any point from any phase to the ED phase. Additionally, the constructed
ED-space enables pre-training of the shape model, thereby guiding the motion
model and addressing the issue of data scarcity. We propose the first 4D
myocardial dataset as we know and verify our method on the proposed, public,
and cross-modal datasets, showing superior reconstruction performance and
enabling various clinical applications.
- Abstract（参考訳）: Estimating the shape and motion state of the myocardium is essential in diagnosing cardiovascular diseases.However, cine magnetic resonance (CMR) imaging is dominated by 2D slices, whose large slice spacing challenges inter-slice shape reconstruction and motion acquisition.To address this problem, we propose a 4D reconstruction method that decouples motion and shape, which can predict the inter-/intra- shape and motion estimation from a given sparse point cloud sequence obtained from limited slices.
我々のフレームワークは、神経運動モデルとエンドダイアストリック(ed)形状モデルからなる。
暗黙的なed形状モデルは連続境界を学習し、動きモデルに基底真理変形の監督なしに予測を促すことができ、動きモデルは任意の位相からed位相への任意の点を変形させることで形状モデルの正準入力を可能にする。
さらに、構築されたed空間は、形状モデルの事前学習を可能にし、運動モデルを誘導し、データ不足の問題に対処する。
そこで本研究では, 提案法, 公開法, クロスモーダル法における最初の4次元心筋データセットを提案し, 各種臨床応用の可能性を示す。
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