端到端超声帧到体配准
图像与视频处理
2021-07-15 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
将术中二维经直肠超声（TRUS）图像与术前三维磁共振（MR）体数据融合以引导前列腺活检可显著提高检出率。然而，此类多模态二维/三维配准问题是一项极具挑战性的任务。本文中，我们提出一种端到端帧到体配准网络（FVR-Net），其可通过将二维TRUS帧与三维TRUS体对齐而无需硬件追踪，有效弥补以往研究空白。所提FVR-Net利用双分支特征提取模块从TRUS帧与体提取信息以估计变换参数。我们还引入可微二维切片采样模块，允许梯度从无监督图像相似性损失反向传播以进行内容对应学习。我们的模型在实时介入引导中展现出优越效率与极具竞争力的配准精度。
引用
@article{arxiv.2107.06449,
title = {End-to-end Ultrasound Frame to Volume Registration},
author = {Hengtao Guo and Xuanang Xu and Sheng Xu and Bradford J. Wood and Pingkun Yan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.06449},
year = {2021}
}
备注
Early accepted by MICCAI-2021