, "Error uppskattning av deformerbar bild registrering av lung datortomografi med hjälp av konvolutionella neurala nätverk," J. Med. - Imag. - Vad är det? Europaparlamentets och rådets förordning (EU, Euratom) nr 966/2012 av den 25 oktober 2012 om finansiella regler för unionens allmänna budget och om upphävande av rådets förordning (EG, Euratom) nr 1605/2002 (EUT L 298, 26.10.2012, s. 1). Abstrakt. Feluppskattning i icke-linjär medicinsk bildregistrering är ett icke-trivialt problem som är viktigt för validering av registreringsmetoder. Vi föreslår en övervakad metod för uppskattning av registreringsfel vid icke-linjär registrering av tredimensionella (3-D) bilder. Metoden är baserad på ett 3D-konvolutionellt neuralt nätverk som lär sig att uppskatta registreringsfel från ett par bildlappar. Genom att applicera nätverket på patchar centrerade runt varje voxel, konstruerar vi registreringsfel kartor. Nätverket tränas med hjälp av en uppsättning representativa bilder som syntetiskt har omvandlats för att konstruera en uppsättning bildpar med kända deformationer. Metoden utvärderas på deformerbara registreringar av inhalera-exhalera par av thoraxic CT skanningar. Med hjälp av marksanning mål registreringsfel på manuellt kommenterade landmärken, utvärderar vi metodens förmåga att uppskatta lokala registreringsfel. Uppskattning av fullständiga domänfelkartor utvärderas med hjälp av en guldstandardmetod. De två utvärderingsmetoderna visar att vi kan träna nätverket för att på ett robust sätt uppskatta registreringsfel i ett förutbestämt intervall, med subvoxelnoggrannhet. Vi uppnådde en grund-medel-kvadratavvikelse på 0,51 mm från guld standard registreringsfel och 0,66 mm från marken sanningen landmärke registreringsfel.
I detta dokument utökar vi avsevärt den övervakade deformerbara bildregistreringsmetod som vi presenterade i REF, där ett konvolutionellt neuralt nätverk används för att utföra snabb bildregistrering av 3D lung CT-bilder.
Error estimation of deformable image registration of pulmonary CT scans using convolutional neural networks
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Medical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science', 'Medicine']}