Abstract-magnetisk resonans (MR) avbildning har blivit en rutin modalitet för bestämning av patientens hjärtmorfologi. Utvinning av denna information kan vara viktigt för utveckling av nya kliniska tillämpningar samt planering och vägledning av hjärtintervention. För att undvika inter-och intra-observer variabilitet av manuell avgränsning, är det mycket önskvärt att utveckla en automatisk teknik för helhjärta segmentering av hjärtmagnetisk resonans bilder. Automatisering av denna process kompliceras dock av den begränsade kvaliteten på förvärvade bilder och stora formvariationer i hjärtat mellan försökspersonerna. I detta dokument föreslår vi ett helautomatiskt helhjärtat segmenteringsramverk baserat på två nya bildregistreringsalgoritmer: den lokalt affina registreringsmetoden (LARM) och den fria formen deformationer med adaptiv kontrollpunkt status (AVS FFDs). LARM tillhandahåller korrespondens av anatomiska understrukturer såsom de fyra kamrarna och stora kärl i hjärtat, medan registreringen med hjälp av AVSS FFDs förfinar de lokala detaljerna med hjälp av ett begränsat optimeringssystem. Vi validerade vårt föreslagna segmenteringsramverk på 37 hjärt MR-volymer på enddiastolisk fas, som visade en stor mångfald av morfologi och patologi, och uppnådde en genomsnittlig noggrannhet på 2,14 0,63 mm (rms ytavstånd) och ett maximalt fel på 4,31 mm. Index Terms-Atlas, hjärtmagnetisk resonanstomografi (MRI), dynamisk omampling och avståndsvägning interpolation (DRAW), fri form deformationer, bildregistrering, omvänd transformation, lokalt affin registrering, lokalt affin registreringsmetod (LARM), hel hjärtsegmentering.
I REF föreslogs lokalt affin registreringsmetod (LARM) för att ge korrespondens av anatomiska understrukturer, och den fria formen deformationer med adaptiv kontrollpunkt status utfördes för att förfina lokala detaljer.
A Registration-Based Propagation Framework for Automatic Whole Heart Segmentation of Cardiac MRI
{'venue': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'journal': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}