En teknisk utmaning vid registrering av dynamisk kontrastförstärkt magnetisk resonans (DCE-MR) avbildning i levern är intensitetsvariationer orsakade av kontrastmedel. Sådana variationer leder till att den traditionella intensitetsbaserade registreringsmetoden misslyckas. För att ta itu med detta problem föreslås en mångfaldig registreringsram för tidsserier för DCE-MR i levern. Vi antar att tidsserierna för lever DCE-MR ligger på ett lågdimensionellt grenrör och bestämmer inneboende likheter mellan ramar. Baserat på det erhållna grenröret kan den stora deformationen av två olika bilder sönderdelas i en serie små deformationer mellan angränsande bilder på grenröret genom gradvis deformation av varje ram till mallbilden längs den geodesiska vägen. Dessutom är multiplikatorkonstruktion viktig för att automatisera valet av mallbild, vilket är en approximation av det geodesiska medelvärdet. Robust huvudkomponentanalys utförs för att separera rörelsekomponenter från intensitetsförändringar inducerad av kontrastmedel; de komponenter som orsakas av rörelse används för att styra registrering för att eliminera effekten av kontrastförstärkning. Visuell kontroll och kvantitativ bedömning utförs ytterligare vid registrering av kliniska dataset. Experiment visar att den föreslagna metoden effektivt minskar rörelserna samtidigt som topologin för kontrasthöjande strukturer bibehålls och ger bättre registreringsprestanda. Kroniska leversjukdomar, inklusive cirros och fibros, är förknippade med hög morbiditet och dödlighet över hela världen. Dynamisk kontrastförstärkt magnetisk resonanstomografi (DCE-MRI) kan användas för att icke-invasivt kvantifiera regionala och globala förändringar i levergenomblödning i samband med levercirros och fibros. Förändringar i longitudinella intensiteter av voxels i DCE-MR tidsserie bilder återspeglar den dynamiska förändringen i koncentrationen av kontrastmedel i vävnader, som kan användas för att extrahera kvantitativa parametrar för att kvantifiera tumör perfusion, vaskulär volym, kärl permeabilitet, och angiogenes. En farmakokinetisk modell (PK) är en allmänt använd klassisk modell som överensstämmer med förändringarna i kontrastmedelskoncentrationen över tiden vid varje voxel [1] [2] [3] [4] [5]. Exaktheten i PK-analysen är dock mottaglig för patientrörelse (t.ex. inkonsekvent andning och peristals i magen och tarmen), och sådana störningar kan resultera i voxel misskorrespondens i på varandra följande bilder i tidsserien DCE-MRI. Därför är registrering av DCE-MR tidsseriebilder ett avgörande förbehandlingssteg för PK-analys och har studerats intensivt i tidigare studier. Följande faktorer bör beaktas i registreringen för tidsserierna DCE-MR. Intensitetsvariationer orsakade av kontrastmedel kan korrumpera korrespondensen mellan voxels av pre-och post-kontrast bilder. Den önskade registreringsmetoden bör kunna hantera intensitetsinkonsekvenser som orsakas av kontrastmedel respektive patientrörelse. Eftersom en serie bilder måste anpassas kan registreringen av DCE-MR tidsseriebilder betraktas som ett gruppvis registreringsproblem. Nya tekniker för gruppvis registrering, såsom val av mallbild och optimering av registreringsvägar, som ignoreras i de flesta befintliga metoder, kan gynna registreringen av DCE-MR tidsserier. Befintliga registreringsalgoritmer för tidsserien DCE-MR fokuserar på intensitetsvarianser. Eftersom kontrastförstärkta regioner alltid expanderar eller krymper efter registrering med traditionella metoder har flera specifika justeringar av kostnadsfunktionen eller optimeringsmetoden föreslagits. Ett exempel är lokalt stel omvandling 6, som kan bestraffa avvikelser av Jacobian determinant av deformation 7 för att bevara den lokala
Nyligen, Feng et al. föreslog en multiplikatorbaserad registreringsram för lever DCE-MRI, som också bygger på en nedbrytning av rörelse- och CA-relaterade bildförändringar REF.
Liver DCE-MRI Registration in Manifold Space Based on Robust Principal Component Analysis
{'venue': 'Scientific Reports', 'journal': 'Scientific Reports', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}