A Non-Rigid Image Registration Technique for 3D Ultrasound Carotid Images using a "Twisting and Bending" Model
Notice bibliographique
Résumé
Atherosclerosis at the carotid bifurcation resulting in cerebral emboli is a major cause of ischemic stroke. Most strokes associated with carotid atherosclerosis can be prevented by lifestyle/dietary changes and pharmacological treatments if identified early by monitoring carotid plaque changes. Sensitive monitoring of plaque changes in volume and morphology requires that 3D ultrasound (US) images of carotid plaque obtained at different time points be registered and evaluated for change. This registration technique should be non-rigid, since different head positions in image acquisitions cause relative bending and torsion in the neck, producing non-linear deformations between the images. We modeled the movement of the neck using a "twisting and bending model" with only six parameters for non-rigid registration. We used a Mutual Information (MI) based image similarity measure with the Powell optimization method as they have been used effectively in US image registration applications. For evaluation of our algorithm, we acquired 3D US carotid images from three subjects at two different head positions to simulate images acquired at different times. Then, we registered each image set using our "twisting bending model" based non-rigid registration algorithm. We calculated the Mean Registration Error (MRE) between the segmented vessel surfaces in the target image and the registered image using a distance-based error metric. We repeated the experiment with only rigid registration to compare the capabilities of the proposed algorithm in improving registration of 3D carotid US images. The average registration error was 1.03+/-0.23 mm using our non-rigid registration technique, while it was 1.50+/-0.50 mm when we applied the rigid registration alone.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».