基于稠密骨架图的胸部软骨超声-CT配准
图像与视频处理
2023-07-11 v1 计算机视觉与模式识别
机器人学
摘要
自主超声（US）成像近来受到越来越多的关注，并被视为克服自由手超声检查局限（如操作者间差异）的潜在方案。然而，将规划路径从通用图谱准确映射到个体患者仍具挑战，尤其是对于皮下具有高声阻抗骨性结构的胸部应用。为应对该挑战，提出一种基于图的非刚性配准方法，通过显式考虑皮下骨表面特征而非皮肤表面，将规划路径从图谱转移到当前设置。为此，使用模板匹配分割胸骨与软骨分支以辅助超声和CT点云的粗对齐。随后，基于CT模板生成有向图。接着，使用基于地理距离的自组织映射连续执行两次，分别提取CT与US点云的最优图表示。为评估所提方法，采用了来自不同患者的五个软骨点云。结果表明，所提基于图的配准能有效将轨迹从CT映射到当前设置，以通过有限肋间隙显示超声视图。非刚性配准的豪斯多夫距离（均值±标准差）为9.48±0.27 mm，路径转移的欧氏距离误差为2.21±1.11 mm。
引用
@article{arxiv.2307.03800,
title = {Thoracic Cartilage Ultrasound-CT Registration using Dense Skeleton Graph},
author = {Zhongliang Jiang and Chenyang Li and Xuesong Li and Nassir Navab},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.03800},
year = {2023}
}
备注
Accepted by IROS23