SpineRegNet: Spine Registration Network for volumetric MR and CT image by the joint estimation of an affine-elastic deformation field

仿射变换 人工智能 图像配准 计算机科学 椎骨 计算机视觉 刚性变换 刚度(电磁) 数学 医学 图像(数学) 解剖 几何学 物理 量子力学
作者
Lei Zhao,Shumao Pang,Yangfan Chen,Xiongfeng Zhu,Ziyue Jiang,Zhihai Su,Hai Lü,Yujia Zhou,Qianjin Feng
出处
期刊:Medical Image Analysis [Elsevier BV]
卷期号:86: 102786-102786 被引量:18
标识
DOI:10.1016/j.media.2023.102786
摘要

Spine registration for volumetric magnetic resonance (MR) and computed tomography (CT) images plays a significant role in surgical planning and surgical navigation system for the radiofrequency ablation of spine intervertebral discs. The affine transformation of each vertebra and elastic deformation of the intervertebral disc exist at the same time. This situation is a major challenge in spine registration. Existing spinal image registration methods failed to solve the optimal affine-elastic deformation field (AEDF) simultaneously, only consider the overall rigid or elastic alignment with the help of a manual spine mask, and encounter difficulty in meeting the accuracy requirements of clinical registration application. In this study, we propose a novel affine-elastic registration framework named SpineRegNet. The SpineRegNet consists of a Multiple Affine Matrices Estimation (MAME) Module for multiple vertebrae alignment, an Affine-Elastic Fusion (AEF) Module for joint estimation of the overall AEDF, and a Local Rigidity Constraint (LRC) Module for preserving the rigidity of each vertebra. Experiments on T2-weighted volumetric MR and CT images show that the proposed approach achieves impressive performance with mean Dice similarity coefficients of 91.36%, 81.60%, and 83.08% for the mask of the vertebrae on Datasets A-C, respectively. The proposed technique does not require a mask or manual participation during the tests and provides a useful tool for clinical spinal disease surgical planning and surgical navigation systems.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

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
自由的鹏涛完成签到,获得积分20
2秒前
3秒前
在水一方应助Nayvue采纳,获得10
3秒前
6秒前
Ryan完成签到,获得积分10
7秒前
General完成签到 ,获得积分10
7秒前
谦让汝燕完成签到,获得积分10
9秒前
wellyou完成签到,获得积分10
10秒前
mint完成签到,获得积分10
12秒前
afli完成签到 ,获得积分0
15秒前
16秒前
Yy完成签到 ,获得积分10
19秒前
Nayvue发布了新的文献求助10
21秒前
feng完成签到,获得积分10
21秒前
淡淡的小蘑菇完成签到 ,获得积分10
24秒前
G_Serron完成签到,获得积分10
25秒前
swordshine完成签到,获得积分10
25秒前
Anonymous完成签到,获得积分10
29秒前
medzhou完成签到,获得积分10
33秒前
儒雅的千秋完成签到,获得积分10
41秒前
普鲁卡因发布了新的文献求助10
44秒前
小雯完成签到,获得积分10
45秒前
搞怪梦寒完成签到,获得积分20
46秒前
喵了个咪完成签到 ,获得积分10
47秒前
mc完成签到 ,获得积分10
49秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
52秒前
53秒前
53秒前
虚幻谷波完成签到,获得积分10
55秒前
ruochenzu发布了新的文献求助10
58秒前
小马甲应助搞怪梦寒采纳,获得10
1分钟前
firewood完成签到 ,获得积分10
1分钟前
天天快乐应助普鲁卡因采纳,获得10
1分钟前
orixero应助NXK采纳,获得10
1分钟前
bjr完成签到 ,获得积分10
1分钟前
研友_LwlAgn完成签到,获得积分10
1分钟前
陈昊完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
tian发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038128
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575831
关于积分的说明 11373827
捐赠科研通 3305610
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819255
邀请新用户注册赠送积分活动 892655
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022