Abstract-This paper beskriver en prediktiv och adaptiv enkel parameter rörelse modell för att uppdatera färdplaner för att korrigera för andningsrörelser i bildstyrda åtgärder. Modellen kan anpassa sin rörelseuppskattningar för att svara på förändringar i andningsmönster, såsom djup eller snabb andning, vilket normalt skulle resultera i en minskning av precisionen i rörelseuppskattningarna. Anpassningen möjliggörs genom interpolering mellan rörelseuppskattningarna för flera undermodeller, som var och en beskriver målorganets rörelse under cykler av olika amplituder. Vi beskriver en prediktiv teknik som kan förutsäga amplituden i en andningscykel innan den är klar. Den förutsagda amplituden används för att interpolera mellan delmodellernas rörelseuppskattningar för att anpassa den adaptiva modellen till det nuvarande andningsmönstret. Den föreslagna tekniken är validerad på affina rörelsemodeller som bildas från hjärtmagnetisk resonanstomografi (MRI) dataset som förvärvats från sju frivilliga och en patient. Tekniken för amplitudförutsägelse visade fel på 1,9-6,5 mm. Den kombinerade prediktiva och adaptiva tekniken visade 3D rörelseförutsägelsefel på 1,0-2,8 mm, vilket innebär en förbättring i modellering av prestanda på upp till 40 % jämfört med en standard icke adaptiv enkel parameter rörelsemodell. Vi tillämpade också den kombinerade tekniken i en klinisk miljö för att testa möjligheten att använda den för respiratorisk rörelsekorrigering av färdplaner i bildstyrda hjärtkateteriseringar. I detta kliniska fall visar vi att 2-D registreringsfel på grund av andningsrörelser minskas från 7,7 till 2,8 mm med den föreslagna tekniken.
REF introducerar en metod med rekursiv Bayesian uppskattning baserad på flera rörelse modeller som representerar rörelsen av målorgan under cykler av olika amplituder.
An Adaptive and Predictive Respiratory Motion Model for Image-Guided Interventions: Theory and First Clinical Application
{'venue': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'journal': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Mathematics', 'Computer Science']}