CT 中耳蜗轴线的鲁棒检测
图像与视频处理
2019-07-04 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
耳蜗作为内耳的听觉器官，是一种形态变异性大的螺旋形结构。对其形状的个体化评估对于与音调拓扑学和人工耳蜗植入相关的临床应用至关重要。为了明确参照形态学参数，需要在计算机断层扫描（CT）图像中可靠地识别耳蜗轴线。传统方法基于手动选取且难以辨识的标志点，引入了测量不确定性。本文提出一种用于临床 CT 图像中鲁棒轴线检测的算法。我们将耳蜗轴线定义为耳蜗形状所固有的运动螺旋运动的旋转分量。对于曲面拟合，我们基于扩展 Plücker 坐标在 7 维运动学参数空间中使用紧凑的形状表示。这是首次将此类运动学表示用于医学图像中的形状分析。通过假设 Student-t 分布的改进近似最大似然方法实现鲁棒曲面拟合，即使在部分可用的曲面数据中也能进行轴线检测。我们在具有耳蜗表面子集的合成数据集上验证算法性能。此外，我们在 23 个人类耳蜗 CT 数据集上由四位专家进行实验研究，以比较自动检测与手动确定的轴线。共配准的高分辨率微 CT 扫描所得轴线用作参考。我们的实验表明，该算法减小了对齐误差，为临床和研究应用提供了更可靠的耳蜗轴线检测。
引用
@article{arxiv.1907.01870,
title = {Robust Cochlear Modiolar Axis Detection in CT},
author = {Wilhelm Wimmer and Clair Vandersteen and Nicolas Guevara and Marco Caversaccio and Hervé Delingette},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.01870},
year = {2019}
}
备注
Accepted for MICCAI 2019