論文の概要: Deformable Image Registration of Dark-Field Chest Radiographs for Local Lung Signal Change Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.10757v1
• Date: Sat, 18 Jan 2025 13:08:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 14:20:09.046394
• Title: Deformable Image Registration of Dark-Field Chest Radiographs for Local Lung Signal Change Assessment
• Title（参考訳）: 局所肺信号変化評価のための暗視野胸部X線像の変形性画像登録
• Authors: Fabian Drexel, Vasiliki Sideri-Lampretsa, Henriette Bast, Alexander W. Marka, Thomas Koehler, Florian T. Gassert, Daniela Pfeiffer, Daniel Rueckert, Franz Pfeiffer,
• Abstract要約: 暗視野胸部X線撮影では,呼吸状態のみに肺の信号が認められた。 我々の研究は、異なる呼吸状態の暗視野の肺情報を局所的に比較することで、新たな視点を加えることを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.53888711621821
• License:
• Abstract: Dark-field radiography of the human chest has been demonstrated to have promising potential for the analysis of the lung microstructure and the diagnosis of respiratory diseases. However, previous studies of dark-field chest radiographs evaluated the lung signal only in the inspiratory breathing state. Our work aims to add a new perspective to these previous assessments by locally comparing dark-field lung information between different respiratory states. To this end, we discuss suitable image registration methods for dark-field chest radiographs to enable consistent spatial alignment of the lung in distinct breathing states. Utilizing full inspiration and expiration scans from a clinical chronic obstructive pulmonary disease study, we assess the performance of the proposed registration framework and outline applicable evaluation approaches. Our regional characterization of lung dark-field signal changes between the breathing states provides a proof-of-principle that dynamic radiography-based lung function assessment approaches may benefit from considering registered dark-field images in addition to standard plain chest radiographs.
• Abstract（参考訳）: ヒト胸部暗視野X線撮影は肺の微細構造の解析と呼吸器疾患の診断に有望な可能性を示唆している。 しかし、従来の暗視野胸部X線撮影では、呼吸状態のみに肺の信号が評価されていた。 本研究は,呼吸状態の異なる暗視野肺情報を局所的に比較することにより,これらの評価に新たな視点を加えることを目的としている。 そこで我々は,暗視野胸部X線画像の適切な画像登録法について検討し,肺の異なる呼吸状態における一貫した空間的アライメントを可能にする。 臨床慢性閉塞性肺疾患研究からの完全なインスピレーションと呼気スキャンを利用して,本研究の登録フレームワークの性能評価を行い,適用可能な評価手法を概説した。 呼吸状態間の肺暗視野信号の変化の地域的特徴は、標準の胸部X線写真に加えて、登録暗視野画像を考えることで、ダイナミックラジオグラフィーに基づく肺機能評価アプローチが有用であることを示す証拠となる。

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