論文の概要: On the Localization of Ultrasound Image Slices within Point Distribution
Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.00372v1
- Date: Fri, 1 Sep 2023 10:10:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-04 13:51:47.398666
- Title: On the Localization of Ultrasound Image Slices within Point Distribution
Models
- Title(参考訳): 点分布モデルにおける超音波画像スライスの局在について
- Authors: Lennart Bastian, Vincent B\"urgin, Ha Young Kim, Alexander Baumann,
Benjamin Busam, Mahdi Saleh, Nassir Navab
- Abstract要約: 甲状腺疾患は高分解能超音波(US)で診断されることが多い
縦断追跡は病理甲状腺形態の変化をモニタリングするための重要な診断プロトコルである。
3次元形状表現におけるUS画像の自動スライスローカライズのためのフレームワークを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 84.27083443424408
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Thyroid disorders are most commonly diagnosed using high-resolution
Ultrasound (US). Longitudinal nodule tracking is a pivotal diagnostic protocol
for monitoring changes in pathological thyroid morphology. This task, however,
imposes a substantial cognitive load on clinicians due to the inherent
challenge of maintaining a mental 3D reconstruction of the organ. We thus
present a framework for automated US image slice localization within a 3D shape
representation to ease how such sonographic diagnoses are carried out. Our
proposed method learns a common latent embedding space between US image patches
and the 3D surface of an individual's thyroid shape, or a statistical
aggregation in the form of a statistical shape model (SSM), via contrastive
metric learning. Using cross-modality registration and Procrustes analysis, we
leverage features from our model to register US slices to a 3D mesh
representation of the thyroid shape. We demonstrate that our multi-modal
registration framework can localize images on the 3D surface topology of a
patient-specific organ and the mean shape of an SSM. Experimental results
indicate slice positions can be predicted within an average of 1.2 mm of the
ground-truth slice location on the patient-specific 3D anatomy and 4.6 mm on
the SSM, exemplifying its usefulness for slice localization during sonographic
acquisitions. Code is publically available:
\href{https://github.com/vuenc/slice-to-shape}{https://github.com/vuenc/slice-to-shape}
- Abstract(参考訳): 甲状腺疾患は高分解能超音波(us)で診断されることが多い。
縦断結節追跡は甲状腺形態の変化を監視する重要な診断プロトコルである。
しかし、この課題は、精神的な臓器の3D再構成を維持するという固有の課題のために、臨床医にかなりの認知負荷を課す。
そこで我々は, 超音波診断の容易化を図るために, 3次元形状表現内におけるUS画像スライスの自動位置決めを行うフレームワークを提案する。
提案手法は,US画像パッチと個人の甲状腺形状の3次元表面との共通潜時埋め込み空間,あるいは統計的形状モデル(SSM)の形での統計集約を,コントラッシブなメトリック学習により学習する。
クロスモダリティ・レジストレーション(cross-modality registration)とprocrustes analysis(procrustes analysis)を用いて,我々のモデルの特徴を利用して甲状腺形状の3dメッシュ表現にスライスを登録した。
患者固有の臓器の3次元表面トポロジとSSMの平均形状から画像のローカライズが可能であることを,我々のマルチモーダル登録フレームワークで実証した。
実験の結果,スライス位置は患者固有の3d解剖学的位置の1.2mm,ssmの4.6mmの範囲で予測でき,超音波画像取得時のスライス位置推定の有用性が示唆された。
コードは公開されている。 \href{https://github.com/vuenc/slice-to-shape}{https://github.com/vuenc/slice-to-shape}
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