論文の概要: Deformable Groupwise Registration Using a Locally Low-Rank Dissimilarity
Metric for Myocardial Strain Estimation from Cardiac Cine MRI Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07348v1
- Date: Mon, 13 Nov 2023 14:06:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-14 14:12:35.835039
- Title: Deformable Groupwise Registration Using a Locally Low-Rank Dissimilarity
Metric for Myocardial Strain Estimation from Cardiac Cine MRI Images
- Title（参考訳）: 心筋シンチグラフィ画像からの心筋ひずみ推定のための局所低域差計を用いた変形性集団登録
- Authors: Haiyang Chen, Juan Gao, and Chenxi Hu
- Abstract要約: 提案手法は,グループワイド登録に基づく2段階戦略により特徴点を追跡する。
グループワイズ-LLRは,他の手法と比較して,より正確な追跡とひずみ推定を実現した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1938237087895653
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Objective: Cardiovascular magnetic resonance-feature tracking (CMR-FT)
represents a group of methods for myocardial strain estimation from cardiac
cine MRI images. Established CMR-FT methods are mainly based on optical flow or
pairwise registration. However, these methods suffer from either inaccurate
estimation of large motion or drift effect caused by accumulative tracking
errors. In this work, we propose a deformable groupwise registration method
using a locally low-rank (LLR) dissimilarity metric for CMR-FT. Methods: The
proposed method (Groupwise-LLR) tracks the feature points by a groupwise
registration-based two-step strategy. Unlike the globally low-rank (GLR)
dissimilarity metric, the proposed LLR metric imposes low-rankness on local
image patches rather than the whole image. We quantitatively compared
Groupwise-LLR with the Farneback optical flow, a pairwise registration method,
and a GLR-based groupwise registration method on simulated and in vivo
datasets. Results: Results from the simulated dataset showed that Groupwise-LLR
achieved more accurate tracking and strain estimation compared with the other
methods. Results from the in vivo dataset showed that Groupwise-LLR achieved
more accurate tracking and elimination of the drift effect in late-diastole.
Inter-observer reproducibility of strain estimates was similar between all
studied methods. Conclusion: The proposed method estimates myocardial strains
more accurately due to the application of a groupwise registration-based
tracking strategy and an LLR-based dissimilarity metric. Significance: The
proposed CMR-FT method may facilitate more accurate estimation of myocardial
strains, especially in diastole, for clinical assessments of cardiac
dysfunction.
- Abstract（参考訳）: 目的: 心血管磁気共鳴機能追跡(cmr-ft)は、心筋シンmri画像から心筋ひずみを推定するための一連の方法である。
確立されたCMR-FT法は主に光学フローまたはペア登録に基づいている。
しかし,これらの手法は,累積追尾誤差による大きな動きやドリフト効果の不正確な推定に悩まされている。
本研究では,CMR-FTにおける局所低ランク(LLR)差分法を用いて,変形可能なグループ単位の登録手法を提案する。
方法:提案手法(groupwise-llr)は,グループ登録に基づく2段階戦略により特徴点を追跡する。
グローバルローランク(GLR)の相似性メートル法とは異なり、LLRメートル法は画像全体よりも局所的な画像パッチに低ランクを課す。
我々は,グループワイズLLRとFarneback光フロー,ペア登録法,およびGLRに基づくグループ登録法をシミュレーションおよび生体内データセット上で定量的に比較した。
結果:シミュレートデータセットの結果,groupwise-llrは他の手法と比較して,より正確な追跡とひずみ推定が得られた。
in vivoデータセットの結果、groupwise-llrは後期透析におけるドリフト効果をより正確に追跡し除去した。
ひずみ推定のオブザーバ間再現性は全手法間で類似した。
結論: 提案手法は, グループ登録に基づく追跡戦略とLLRによる相似性指標の適用により, より正確に心筋ひずみを推定する。
意義:CMR-FT法は心機能障害の臨床的評価において,特にジアストールの心筋病変のより正確な評価を容易にする可能性がある。
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