健康胰腺多对比计算机断层扫描图谱
图像与视频处理
2023-06-06 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
由于人群人口统计学特征的显著多样性（如年龄与身体成分差异），胰腺的体积形态变化很大，导致形状和外观的明显差异。此类变异增加了推广人群范围胰腺特征的难度。需要一个体积空间参考来适应形态变异性以进行器官特异性分析。在此，我们提出一种高分辨率计算机断层扫描（CT）图谱框架，专为跨多对比 CT 的胰腺器官优化。我们引入基于深度学习的预处理技术提取腹部感兴趣区域（ROIs），并利用分层配准流程对齐人群间的胰腺解剖结构。简言之，执行 DEEDs 仿射与非刚性配准，将患者腹部体积传递至固定的高分辨率图谱模板。为生成和评估胰腺图谱模板，处理了 443 名受试者（无报告胰腺疾病史，年龄 15–50 岁）的多对比模态 CT 扫描。与不同最先进配准工具比较，DEEDs 仿射与非刚性配准组合在所有对比期相的胰腺标签传递中取得最佳性能。我们进一步用另一研究队列的 100 例去标识门脉期扫描（标注 13 个器官）进行外部评估，在无监督设定下取得 0.504 Dice 分数的最佳标签传递性能。各期相的定性表示（如平均映射）清晰勾勒出胰腺边界及其独特的对比外观。跨尺度（如小至大体积）的形变表面渲染进一步说明了所提图谱模板的泛化能力。
引用
@article{arxiv.2306.01853,
title = {Multi-Contrast Computed Tomography Atlas of Healthy Pancreas},
author = {Yinchi Zhou and Ho Hin Lee and Yucheng Tang and Xin Yu and Qi Yang and Shunxing Bao and Jeffrey M. Spraggins and Yuankai Huo and Bennett A. Landman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.01853},
year = {2023}
}