論文の概要: Coronary Mask Guided Registration for Continuous Time 4D Cardiac CT Dataset Construction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.28712v1
- Date: Fri, 28 Aug 2026 06:27:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-01 18:31:30.727497
- Title: Coronary Mask Guided Registration for Continuous Time 4D Cardiac CT Dataset Construction
- Title(参考訳): 連続4次元心臓CTデータセット構築のための冠動脈マスクガイドレジストレーション
- Abstract要約: 本研究の目的は, 一般に擬似基底真理として機能する4次元心臓CTデータセットの構築である。
本研究では, 運動保存, アーチファクト再生, 連続4D心筋CTシークエンスを生成するために, 冠動脈マスクガイド付きレジストレーションを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 34.25982271026921
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Objective: Clinical cardiac CT multiphase reconstructions generally provide acceptable image quality in end-diastole (ED) or end-systole (ES) phases, but in other phases may exhibit motion artifacts, especially in the right coronary artery (RCA). This limits ground-truth availability in 4D cardiac CT imaging research. We aim to construct a 4D cardiac CT dataset that is generally suitable to serve as pseudo ground truth. Methods: We propose Coronary Mask Guided Registration (CMGR) to produce a motion-preserved, artifact-reduced, and continuous-time 4D cardiac CT sequence from the clinical multiphase reconstruction of each patient. For artifact reduction, CMGR uses the ED or ES phase as the reference phase and warps the reference volume with deformation fields to produce the sequence. For motion preservation, CMGR registers the reference phase to each non-reference phase of the multiphase reconstruction. To capture the motion of both the RCA and other cardiac structures in each registration, CMGR regularizes RCA masks and incorporates them into image-domain registration. Time-continuity is achieved by interpolating the deformation fields for non-reference phases to arbitrary times. Results: CMGR outperformed representative image-domain registration methods in capturing RCA motion and providing reasonable RCA shape, and showed competitive performance in capturing whole-heart motion. Additionally, CMGR reduced motion artifacts from clinical multiphase reconstructions, and intermediate CMGR frames generally provided plausible transitions between discrete cardiac phases. Conclusion: CMGR provides an effective approach for constructing continuous-time 4D cardiac CT datasets. Significance: The dataset can be used in system design simulations and in reconstruction algorithm development, thereby facilitating advances in cardiac CT imaging.
- Abstract(参考訳): 目的: 心臓CT多相再建術は, 一般的にエンドジストール (ED) またはエンドジストール (ES) 相で許容される画像品質を提供するが, 他の相では, 特に右冠動脈 (RCA) において運動アーティファクトを呈することがある。
これにより、4次元心エコー画像研究における地中信頼度が制限される。
本研究の目的は, 一般に擬似基底真理として機能する4次元心臓CTデータセットの構築である。
方法: 冠動脈マスクガイドレジストレーション (CMGR) を用いて, 運動保存型, アーチファクト再生型, 連続4D心筋CT シークエンスを各患者の多相再建から作成する。
人工物削減のため、CMGRはEDまたはESフェーズを基準位相とし、基準体積に変形磁場を印加してシーケンスを生成する。
運動保存のために、CMGRは、多相再構成の各非参照位相に基準位相を登録する。
CMGRはRCAマスクを正規化し、それらを画像ドメイン登録に組み込む。
時間連続性は、非参照位相の変形場を任意の時間に補間することによって達成される。
結果: CMGRはRCAの動きを捉え, 合理的なRCA形状を提供するために, 代表的画像ドメイン登録法よりも優れ, 全音節の動きを捉える上での競争性能を示した。
さらに, CMGRは臨床多相再構成から運動アーティファクトを減らし, 中間CMGRフレームは一般に, 心筋相間の可塑性遷移を提供した。
結論: CMGRは連続4D心筋CTデータセットを構築するための効果的なアプローチを提供する。
意義: このデータセットはシステム設計シミュレーションや再構成アルゴリズム開発に利用でき、心臓CT画像の進歩を促進することができる。
関連論文リスト
- Enabling Ultra-Fast Cardiovascular Imaging Across Heterogeneous Clinical Environments with a Generalist Foundation Model and Multimodal Database [64.65360708629485]
MMCMR-427Kは、最大かつ最も包括的なマルチモーダル心血管共鳴k空間データベースである。
CardioMMは、異種高速CMRイメージングシナリオに適応可能な再構成基盤モデルである。
CardioMMは、物理インフォームドデータ一貫性と意味的文脈理解を統合して、堅牢な再構築を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-25T12:47:50Z) - CLAIM: Clinically-Guided LGE Augmentation for Realistic and Diverse Myocardial Scar Synthesis and Segmentation [3.052913696182197]
CLAIM: textbfClinically-Guided textbfLGE textbfAugmentation for Realtextbfiiyocardial Scar Synthesis and framework。
SMILEモジュールは、臨床で採用されているAHA 17セグメントモデルで拡散ベースのジェネレータを条件に、解剖学的に一貫性があり空間的に多様な傷跡パターンで画像を合成する。
実験結果から, CLAIMは解剖学的に整合性のある傷跡パターンを生成し, ベースラインモデルと比較してDiceと実際の傷跡分布との類似性が高いことがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-18T15:21:34Z) - X$^{2}$-Gaussian: 4D Radiative Gaussian Splatting for Continuous-time Tomographic Reconstruction [64.2059940799033]
現在の方法では、時間分解能を呼吸ゲーティング装置で固定相に識別する。
新規なフレームワークであるX$2$-Gaussianは、動的放射スプラッティングと自己監督型呼吸運動学習を統合することで、連続的な4DCT再構成を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-27T17:59:57Z) - Continuous Spatio-Temporal Memory Networks for 4D Cardiac Cine MRI Segmentation [5.542949496418442]
半教師付き全心と全シーケンスcMRセグメンテーションのための連続STM(CSTM)ネットワークを提案する。
我々のネットワークは、基礎となる心臓構造に先立って空間的・時空間的・平面的連続性を最大限に活用し、正確かつ高速な4Dセグメンテーションを実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-30T16:45:59Z) - Resolving Variable Respiratory Motion From Unsorted 4D Computed Tomography [0.6938240959023204]
代理駆動運動モデルは、4DCTからのCTセグメントに基づいて複数の周期にわたる可変運動を推定することができる。
本手法は,呼吸と呼吸の変動を含む動きの推定値とともに,高品質な動き補正画像を生成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-30T11:22:55Z) - Coronary artery segmentation in non-contrast calcium scoring CT images
using deep learning [2.2687766762329886]
非コントラスト心エコー画像における冠状動脈のセグメンテーションのためのディープラーニングアルゴリズムを提案する。
テストGTを作成するために,手動メッシュ画像登録のための新しい手法を提案する。
実験結果から,トレーニングに使用するGTよりもトレーニングモデルの精度が有意に高く,相互変動に近いDiceとclDiceの測定値が得られた。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-04T23:40:02Z) - TAI-GAN: A Temporally and Anatomically Informed Generative Adversarial
Network for early-to-late frame conversion in dynamic cardiac PET inter-frame
motion correction [15.380659401728735]
本稿では,TAI-GAN(Temporally and Anatomically Informed Generative Adrial Network)と呼ばれる新しい手法を提案する。
提案手法は臨床用82-Rb PETデータセットを用いて評価し, この結果から, TAI-GANは実際の参照フレームに匹敵する高画質の変換早期フレームを生成できることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-14T20:39:07Z) - CMRxRecon: An open cardiac MRI dataset for the competition of
accelerated image reconstruction [62.61209705638161]
ディープラーニングベースのCMRイメージングアルゴリズムへの関心が高まっている。
ディープラーニング手法は大規模なトレーニングデータセットを必要とする。
このデータセットには300人の被験者のマルチコントラスト、マルチビュー、マルチスライス、マルチコイルCMRイメージングデータが含まれている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-19T15:14:42Z) - REGAS: REspiratory-GAted Synthesis of Views for Multi-Phase CBCT
Reconstruction from a single 3D CBCT Acquisition [75.64791080418162]
REGASは、アンダーサンプドトモグラフィビューを合成し、再構成画像中のアーティファクトのエイリアスを緩和する自己教師手法を提案する。
高解像度4Dデータ上でのディープニューラルネットワークの大規模なメモリコストに対処するため、REGASは分散して微分可能なフォワードプロジェクションを可能にする新しいレイパス変換(RPT)を導入した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-17T03:42:19Z) - Myocardial Segmentation of Cardiac MRI Sequences with Temporal
Consistency for Coronary Artery Disease Diagnosis [12.53412028532286]
本研究では,左室腔,右室腔,心筋の心臓MRI(CMR)スキャン画像のシークエンスのための心筋セグメンテーションフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、Dice係数の最大2%のセグメンテーション精度を向上させることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-29T01:54:09Z) - Detecting Pancreatic Ductal Adenocarcinoma in Multi-phase CT Scans via
Alignment Ensemble [77.5625174267105]
膵管腺癌(PDAC)は最も致命的ながんの1つである。
複数のフェーズは単一のフェーズよりも多くの情報を提供するが、それらは整列せず、テクスチャにおいて不均一である。
PDAC検出性能を高めるために,これらすべてのアライメントのアンサンブルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-18T19:06:27Z)
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。