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.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
哆啦十七完成签到,获得积分0
1秒前
一二三发布了新的文献求助10
2秒前
航航发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
脑洞疼应助DRX采纳,获得10
2秒前
虚幻的送终完成签到 ,获得积分10
2秒前
2秒前
科研通AI6.4应助勤劳问丝采纳,获得10
6秒前
DrWang发布了新的文献求助10
7秒前
彭于晏应助以利沙采纳,获得10
7秒前
7秒前
kelly发布了新的文献求助10
8秒前
哆啦十七发布了新的文献求助10
8秒前
善学以致用应助cnnnnn采纳,获得10
9秒前
帅气的惜天完成签到,获得积分10
10秒前
李健的小迷弟应助一二三采纳,获得10
10秒前
马宝强发布了新的文献求助10
12秒前
Qzanean发布了新的文献求助10
12秒前
13秒前
冰冰完成签到,获得积分10
14秒前
Doc邓爱科研完成签到,获得积分10
14秒前
15秒前
15秒前
虚拟的柠檬完成签到,获得积分10
16秒前
19秒前
以利沙发布了新的文献求助10
20秒前
21秒前
经竺发布了新的文献求助10
21秒前
21秒前
wentai完成签到 ,获得积分10
23秒前
wtt完成签到 ,获得积分10
23秒前
所所应助stws采纳,获得10
25秒前
悲凉的黄蜂关注了科研通微信公众号
27秒前
华仔应助马宝强采纳,获得10
27秒前
28秒前
28秒前
CodeCraft应助勤恳寒凡采纳,获得10
28秒前
kyt完成签到,获得积分10
29秒前
桐桐应助小王梓采纳,获得10
30秒前
我想毕业完成签到,获得积分10
32秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
PowerCascade: A Synthetic Dataset for Cascading Failure Analysis in Power Systems 2000
Picture this! Including first nations fiction picture books in school library collections 1500
Instituting Science: The Cultural Production of Scientific Disciplines 666
Signals, Systems, and Signal Processing 610
The Organization of knowledge in modern America, 1860-1920 / 600
Unlocking Chemical Thinking: Reimagining Chemistry Teaching and Learning 555
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6360738
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8174765
关于积分的说明 17219304
捐赠科研通 5415770
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2866032
邀请新用户注册赠送积分活动 1843284
关于科研通互助平台的介绍 1691337