論文の概要: Automatic view plane prescription for cardiac magnetic resonance imaging
via supervision by spatial relationship between views
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12805v1
- Date: Fri, 22 Sep 2023 11:36:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-25 14:50:38.545803
- Title: Automatic view plane prescription for cardiac magnetic resonance imaging
via supervision by spatial relationship between views
- Title（参考訳）: 視野間の空間的関係による監視による心磁気共鳴画像の自動ビュープレーン処方
- Authors: Dong Wei, Yawen Huang, Donghuan Lu, Yuexiang Li, and Yefeng Zheng
- Abstract要約: 本研究は、自動心臓磁気共鳴(CMR)ビュープランニングのための、臨床互換でアノテーションのないシステムを提案する。
システムは、特に、対象の平面とソースビューの間の交差する線の位置を空間的関係にマイニングする。
ソースビューで予測される複数のターゲット面の相互作用は、積み重ねられた時間ガラスアーキテクチャで利用され、徐々にレグレッションが向上する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.59897595586657
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Background: View planning for the acquisition of cardiac magnetic resonance
(CMR) imaging remains a demanding task in clinical practice. Purpose: Existing
approaches to its automation relied either on an additional volumetric image
not typically acquired in clinic routine, or on laborious manual annotations of
cardiac structural landmarks. This work presents a clinic-compatible,
annotation-free system for automatic CMR view planning. Methods: The system
mines the spatial relationship, more specifically, locates the intersecting
lines, between the target planes and source views, and trains deep networks to
regress heatmaps defined by distances from the intersecting lines. The
intersection lines are the prescription lines prescribed by the technologists
at the time of image acquisition using cardiac landmarks, and retrospectively
identified from the spatial relationship. As the spatial relationship is
self-contained in properly stored data, the need for additional manual
annotation is eliminated. In addition, the interplay of multiple target planes
predicted in a source view is utilized in a stacked hourglass architecture to
gradually improve the regression. Then, a multi-view planning strategy is
proposed to aggregate information from the predicted heatmaps for all the
source views of a target plane, for a globally optimal prescription, mimicking
the similar strategy practiced by skilled human prescribers. Results: The
experiments include 181 CMR exams. Our system yields the mean angular
difference and point-to-plane distance of 5.68 degrees and 3.12 mm,
respectively. It not only achieves superior accuracy to existing approaches
including conventional atlas-based and newer deep-learning-based in prescribing
the four standard CMR planes but also demonstrates prescription of the first
cardiac-anatomy-oriented plane(s) from the body-oriented scout.
- Abstract（参考訳）: 背景: 心臓磁気共鳴(CMR)画像取得の展望は, 臨床実践において要求される課題である。
目的: 既存の自動化アプローチは、クリニックルーチンでは通常取得されないボリュームイメージの追加か、心臓構造ランドマークの面倒な手動アノテーションに依存していた。
本研究は,cmrビュー自動計画のためのクリニック互換アノテーションフリーシステムを提案する。
方法: 本システムは, 空間的関係, 特に, 対象平面とソースビューの間の交差線の位置をマイニングし, 交差線からの距離で定義された熱マップを復元する深層ネットワークを訓練する。
交点線は、心臓ランドマークを用いた画像取得時に技術者が処方した処方線であり、空間的関係から遡及的に識別される。
空間関係が適切に格納されたデータに自己完結するので、追加の手動アノテーションが不要となる。
さらに、ソースビューで予測される複数のターゲット面の相互作用を積み重ねた時間ガラスアーキテクチャで利用し、徐々にレグレッションを改善する。
そこで,対象平面のすべてのソースビューに対して予測されたヒートマップから情報を集約する多視点計画戦略を提案し,熟練したヒトの加入者による同様の戦略を模倣して,グローバルに最適な処方則を提案する。
結果: 実験は181回のCMR試験を含む。
システムの平均角差と点-面距離はそれぞれ5.68度と3.12mmである。
従来のアトラスベースやより新しいディープラーニングベースの4つの標準cmrプレーンを規定するアプローチよりも優れた精度を実現するだけでなく、ボディ指向スカウトによる最初の心臓解剖指向プレーン(s)の処方も示す。
関連論文リスト
- Oriented histogram-based vector field embedding for characterizing 4D CT data sets in radiotherapy [0.0]
肺放射線療法の第一の目的は、標的体積に所定の用量を与えながら、健康な組織への曝露を最小限に抑えて治療結果を最適化することである。
この課題は、呼吸による肺組織の動きを考慮に入れ、正確な治療アライメントに影響を及ぼす。
本稿では,CTスキャンの計画や,変形可能な画像登録から得られるベクトル場などの導出データなど,前処理情報のみに依存する先進的アプローチを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-25T12:05:57Z) - Structure-aware World Model for Probe Guidance via Large-scale Self-supervised Pre-train [66.35766658717205]
心エコー法を成功させるには、二次元平面上の構造と三次元空間における平面間の空間的関係を徹底的に理解する必要がある。
心構造を意識した世界モデルを取得するための,大規模自己指導型事前学習手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-28T08:54:44Z) - Unlocking the Power of Spatial and Temporal Information in Medical Multimodal Pre-training [99.2891802841936]
我々は,空間的・時間的微粒なモデリングのためのMed-STフレームワークを提案する。
空間モデリングでは、Med-STはMixture of View Expert (MoVE)アーキテクチャを使用して、正面と横の両方のビューから異なる視覚的特徴を統合する。
時間的モデリングのために,フォワードマッピング分類 (FMC) とリバースマッピング回帰 (RMR) による新たな双方向サイクル整合性目標を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-30T03:15:09Z) - Thoracic Cartilage Ultrasound-CT Registration using Dense Skeleton Graph [49.11220791279602]
一般的なアトラスから個々の患者への計画された経路を正確にマッピングすることは困難である。
アトラスから現在の設定へ計画されたパスを転送できるように、グラフベースの非厳密な登録を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-07T18:57:21Z) - A unified 3D framework for Organs at Risk Localization and Segmentation
for Radiation Therapy Planning [56.52933974838905]
現在の医療ワークフローは、OAR(Organs-at-risk)のマニュアル記述を必要とする
本研究は,OARローカライゼーション・セグメンテーションのための統合された3Dパイプラインの導入を目的とする。
提案手法は医用画像に固有の3Dコンテキスト情報の活用を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-01T17:08:41Z) - 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) - Automatic Identification of the End-Diastolic and End-Systolic Cardiac
Frames from Invasive Coronary Angiography Videos [6.203906656404265]
侵襲的冠動脈造影検査において, エンド拡張期(ED)とエンド収縮期(ES)の適切な画像フレームの同定が重要である。
現在の識別法は主に視覚的解釈に依存しており、時間だけでなく再現性も低い。
そこで本研究では,鍵血管点の軌跡を用いて,EDとESの心期に関連する血管画像フレームを自動的に同定する手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-06T15:16:55Z) - Training Automatic View Planner for Cardiac MR Imaging via
Self-Supervision by Spatial Relationship between Views [28.27778627797572]
本研究は, 自動心磁気共鳴画像診断のためのクリニック互換でアノテーションのないシステムを提案する。
このシステムは、ソースビューとターゲットビューの間の空間的関係(具体的には、交差する線の位置と利用)をマイニングし、これらの交差する線で定義されたヒートマップを回帰するように、ディープネットワークを訓練する。
ターゲットビューのすべてのソースビューに対して予測されたヒートマップから情報を集約し、グローバルに最適な処方則を求めるマルチビュー計画戦略を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-24T02:25:22Z) - Enhanced 3D Myocardial Strain Estimation from Multi-View 2D CMR Imaging [0.0]
CMR SSFP画像からの複数方向からの相補的変位情報を組み合わせた3次元心筋ひずみ推定法を提案する。
商用ソフトウェア(セグメント,メドビソ)に実装された2次元非剛性登録アルゴリズムを用いて,短軸,4角,2角のビューのセットを登録する。
次に, 運動3方向の補間関数を作成し, 患者固有の左室の四面体メッシュ表現を変形させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-25T22:47:50Z) - Multi-structure bone segmentation in pediatric MR images with combined
regularization from shape priors and adversarial network [0.4588028371034407]
異種小児磁気共鳴(MR)画像のセグメント化に難渋する課題に対して,新たにトレーニングした正規化畳み込みエンコーダデコーダネットワークを提案する。
グローバルに一貫した予測を得るために,オートエンコーダで学習した非線形形状表現から得られる,形状先行に基づく正規化を組み込む。
提案手法は,Dice, 感度, 特異性, 最大対称表面距離, 平均対称表面距離, および相対絶対体積差の測定値について, 従来提案した手法と同等あるいは同等に動作した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-15T13:39:53Z) - Appearance Learning for Image-based Motion Estimation in Tomography [60.980769164955454]
トモグラフィー画像では、取得した信号に擬似逆フォワードモデルを適用することにより、解剖学的構造を再構成する。
患者の動きは、復元過程における幾何学的アライメントを損なうため、運動アーティファクトが生じる。
本研究では,スキャン対象から独立して剛性運動の構造を認識する外観学習手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-18T09:49:11Z)
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。