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Registration with Adjacent Anatomical Structures for Cardiac Resynchronization Therapy Guidance

心脏再同步化治疗 图像配准 计算机科学 成像体模 人工智能 计算机视觉 模态(人机交互) 基本事实 顶点(图论) 相互信息 图像(数学) 放射科 医学 心力衰竭 射血分数 内科学 图形 理论计算机科学
作者
Dániel Tóth,Maria Panayiotou,Alexander Brost,Jonathan M. Behar,Christopher Aldo Rinaldi,Kawal Rhode,Peter Mountney
出处
期刊:Lecture Notes in Computer Science 卷期号:: 127-134 被引量:1
标识
DOI:10.1007/978-3-319-52718-5_14
摘要

The clinical applications and benefits of multi-modal image registration are wide-ranging and well established. Current image based approaches exploit cross-modality information, such as landmarks or anatomical structures, which is visible in both modalities. A lack of cross-modality information can prohibit accurate automatic registration. This paper proposes a novel approach for MR to X-ray image registration which uses prior knowledge of adjacent anatomical structures to enable registration without cross-modality image information. The registration of adjacent structures formulated as a partial surface registration problem which is solved using a globally optimal ICP method. The practical clinical application of the approach is demonstrated on an image guided cardiac resynchronization therapy procedure. The left ventricle (segmented from pre-operative MR) is registered to the coronary vessel tree (extracted from intra-operative fluoroscopic images). The proposed approach is validated on synthetic and phantom data, where the results show a good comparison with the ground truth registrations. The vertex-to-vertex MAE was $$3.28\pm 1.18$$ mm for 10 X-ray image pairs of the phantom.

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