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用于校正 4DCT 肺呼吸运动伪影的测地线密度回归
Medical Image Analysis ( IF 10.7 ) Pub Date : 2021-06-21 , DOI: 10.1016/j.media.2021.102140
Wei Shao 1 , Yue Pan 2 , Oguz C Durumeric 3 , Joseph M Reinhardt 4 , John E Bayouth 5 , Mirabela Rusu 6 , Gary E Christensen 7
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肺呼吸运动伪影在肺部的四维计算机断层扫描 (4DCT) 中很常见,并且是由丢失、重复和未对齐的图像数据引起的。本文提出了一种测地线密度回归 (GDR) 算法,通过使用来自其他呼吸阶段相应区域的无伪影数据来校正一个呼吸阶段中的伪影,从而纠正 4DCT 中的运动伪影。GDR 算法估计无伪影的肺模板图像和平滑、密集的 4D(空间加时间)矢量场,该矢量场将模板图像变形到每个呼吸阶段,以产生无伪影的 4DCT 扫描。通过考虑与空气进入和离开肺部相关的局部组织密度变化来估计对应关系,并使用二元伪影掩模从图像回归中排除具有伪影的区域。无伪影肺模板图像是通过使用估计的对应关系将每个相位体积的无伪影区域映射到公共参考坐标系然后进行平均来生成的。此过程生成具有改进的信噪比的肺的固定视图。使用模拟 CT 时间序列和具有临床观察到的运动伪影的 4DCT 扫描对 GDR 算法进行评估并与最先进的测地线强度回归 (GIR) 算法进行比较。仿真表明,GDR 算法取得了明显更准确的雅可比图像和更清晰的模板图像,并且比 GIR 算法对数据丢失的敏感性更低。我们还证明了 GDR 算法比 GIR 算法更有效地去除治疗计划 4DCT 扫描中临床观察到的运动伪影。





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更新日期:2021-06-30
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