基于欧氏距离变换的超声体数据配准
图像与视频处理
2020-01-13 v1
摘要
在神经外科手术中，外科医生可决定获取术中数据以更好地进行肿瘤切除。超声(US)成像是一种可行的选择，它可在后续手术阶段轻松获取，从而多次更新切除腔。为提升术中导航效能，神经外科医生可受益于不同US采集所识别解剖结构间的直接对应。在此背景下，常规可用的神经导航系统已提供配准方法，但其精度不足以克服切除期间发生的解剖变化。因此，本工作的目标是改进术中US体数据的配准。在所提方法中，首先计算自动分割解剖结构的距离映射，然后将变换后的图像用于配准步骤。我们的方案在17例公开数据集上测试，起始与结束神经外科手术所采体数据间的平均标志点配准误差由3.55mm降至1.27mm。
引用
@article{arxiv.2001.03204,
title = {Registration of ultrasound volumes based on Euclidean distance transform},
author = {Luca Canalini and Jan Klein and Dorothea Miller and Ron Kikinis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2001.03204},
year = {2020}
}