Deep learning solution for medical image localization and orientation detection

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作者
Yu Zhao,Ke Zeng,Yiyuan Zhao,Parmeet Bhatia,Mahesh Ranganath,Muhammed Labeeb Kozhikkavil,Chen Li,Gerardo Hermosillo
出处
期刊:Medical Image Analysis [Elsevier BV]
卷期号:81: 102529-102529 被引量:17
标识
DOI:10.1016/j.media.2022.102529
摘要

Magnetic Resonance (MR) imaging plays an important role in medical diagnosis and biomedical research. Due to the high in-slice resolution and low through-slice resolution nature of MR imaging, the usefulness of the reconstruction highly depends on the positioning of the slice group. Traditional clinical workflow relies on time-consuming manual adjustment that cannot be easily reproduced. Automation of this task can therefore bring important benefits in terms of accuracy, speed and reproducibility. Current auto-slice-positioning methods rely on automatically detected landmarks to derive the positioning, and previous studies suggest that a large, redundant set of landmarks are required to achieve robust results. However, a costly data curation procedure is needed to generate training labels for those landmarks, and the results can still be highly sensitive to landmark detection errors. More importantly, a set of anatomical landmark locations are not naturally produced during the standard clinical workflow, which makes online learning impossible. To address these limitations, we propose a novel framework for auto-slice-positioning that focuses on localizing the canonical planes within a 3D volume. The proposed framework consists of two major steps. A multi-resolution region proposal network is first used to extract a volume-of-interest, after which a V-net-like segmentation network is applied to segment the orientation planes. Importantly, our algorithm also includes a Performance Measurement Index as an indication of the algorithm's confidence. We evaluate the proposed framework on both knee and shoulder MR scans. Our method outperforms state-of-the-art automatic positioning algorithms in terms of accuracy and robustness.
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