論文の概要: Transformation trees -- documentation of multimodal image registration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.19140v2
- Date: Thu, 20 Mar 2025 12:43:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-21 15:30:51.95418
- Title: Transformation trees -- documentation of multimodal image registration
- Title（参考訳）: 変換木 -- マルチモーダル画像登録のドキュメント
- Authors: Agnieszka Anna Tomaka, Dariusz Pojda, Michał Tarnawski, Leszek Luchowski,
- Abstract要約: マルチモーダル画像登録は、デジタル患者モデルの作成において重要な役割を果たす。
本稿では,変換木を構造化記録および変換管理の手法として用いることを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Multimodal image registration plays a key role in creating digital patient models by combining data from different imaging techniques into a single coordinate system. This process often involves multiple sequential and interconnected transformations, which must be well-documented to ensure transparency and reproducibility. In this paper, we propose the use of transformation trees as a method for structured recording and management of these transformations. This approach has been implemented in the dpVision software and uses a dedicated .dpw file format to store hierarchical relationships between images, transformations, and motion data. Transformation trees allow precise tracking of all image processing steps, reduce the need to store multiple copies of the same data, and enable the indirect registration of images that do not share common reference points. This improves the reproducibility of the analyses and facilitates later processing and integration of images from different sources. The practical application of this method is demonstrated with examples from orthodontics, including the integration of 3D face scans, intraoral scans, and CBCT images, as well as the documentation of mandibular motion. Beyond orthodontics, this method can be applied in other fields that require systematic management of image registration processes, such as maxillofacial surgery, oncology, and biomechanical analysis. Maintaining long-term data consistency is essential for both scientific research and clinical practice. It enables easier comparison of results in longitudinal studies, improves retrospective analysis, and supports the development of artificial intelligence algorithms by providing standardized and well-documented datasets. The proposed approach enhances data organization, allows for efficient analysis, and facilitates the reuse of information in future studies and diagnostic procedures.
- Abstract（参考訳）: マルチモーダル画像登録は、異なる画像技術から得られるデータを単一の座標系に組み合わせることで、デジタル患者モデルを作成する上で重要な役割を担っている。
このプロセスは、しばしば複数のシーケンシャルかつ相互接続された変換を伴い、透明性と再現性を保証するために十分に文書化されなければならない。
本稿では,これらの変換を構造化記録・管理する手法として,変換木を用いる方法を提案する。
このアプローチはdpVisionソフトウェアで実装されており、専用の.NETフレームワークを使用している。
Dpwファイルフォーマットは、画像、変換、モーションデータ間の階層的な関係を保存する。
変換ツリーは、すべての画像処理ステップの正確な追跡を可能にし、同じデータの複数のコピーを保存する必要を減らし、共通の参照ポイントを共有しない画像の間接的な登録を可能にする。
これにより、解析の再現性が向上し、異なるソースからの後の処理と統合が容易になる。
本手法の実用化は, 3次元顔スキャン, 口腔内スキャン, CBCT画像の統合, および下顎運動の文書化など, 矯正学の例で実証される。
矯正治療以外にも、顎顔面手術、腫瘍学、生体力学解析などの画像登録プロセスの体系的な管理を必要とする他の分野にも応用できる。
長期的なデータの一貫性を維持することは、科学研究と臨床実践の両方に不可欠である。
縦断的研究における結果の比較を容易にし、振り返り分析を改善し、標準化された文書化されたデータセットを提供することで人工知能アルゴリズムの開発を支援する。
提案手法は,データ構造を強化し,効率的な分析を可能にし,今後の研究や診断手順における情報の再利用を容易にする。
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