用于无 MRI 神经病理学的 dissection 照片三维重建与分割
计算机视觉与模式识别
2020-09-15 v1
摘要
神经影像到神经病理学关联（NTNC）有望将病理的微观特征迁移至基于 MRI 的活体成像，最终改善临床诊疗。NTNC 传统上需要体积 MRI 扫描，或在尸后不久获取，或死前短期获取。遗憾的是，离体 MRI 困难且昂贵，而近期质量足够的死前扫描很少可得。为弥补这一缺口，我们提出从脑解剖照片三维重建并分割全脑图像体积的方法，此类照片在许多脑库与神经病理科常规采集。三维重建通过联合配准框架实现，其使用 MRI 之外的参考体积。该体积可代表当前样本（如表面三维扫描）或一般人群（概率图谱）。此外，我们提出一种贝叶斯方法，将三维重建的照片体积分割为 36 个神经解剖结构，其对照片内部及跨照片的非均匀亮度具有鲁棒性。我们在含 24 个脑的数据集上用 Dice 分数与体积相关性评估了方法。结果显示解剖摄影在许多体积分析中可合法替代离体 MRI，为包括回顾性数据在内的无 MRI NTNC 开辟了途径。代码见 https://github.com/htregidgo/DissectionPhotoVolumes。
引用
@article{arxiv.2009.05596,
title = {3D Reconstruction and Segmentation of Dissection Photographs for MRI-free Neuropathology},
author = {Henry Tregidgo and Adria Casamitjana and Caitlin Latimer and Mitchell Kilgore and Eleanor Robinson and Emily Blackburn and Koen Van Leemput and Bruce Fischl and Adrian Dalca and Christine Mac Donald and Dirk Keene and Juan Eugenio Iglesias},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.05596},
year = {2020}
}
备注
Accepted at MICCAI 2020