Population-based prediction of subject-specific prostate deformation for MR-to-ultrasound image registration
Notice bibliographique
Résumé
Statistical shape models of soft-tissue organ motion provide a useful means of imposing physical constraints on the displacements allowed during non-rigid image registration, and can be especially useful when registering sparse and/or noisy image data. In this paper, we describe a method for generating a subject-specific statistical shape model that captures prostate deformation for a new subject given independent population data on organ shape and deformation obtained from magnetic resonance (MR) images and biomechanical modelling of tissue deformation due to transrectal ultrasound (TRUS) probe pressure. The characteristics of the models generated using this method are compared with corresponding models based on training data generated directly from subject-specific biomechanical simulations using a leave-one-out cross validation. The accuracy of registering MR and TRUS images of the prostate using the new prostate models was then estimated and compared with published results obtained in our earlier research. No statistically significant difference was found between the specificity and generalisation ability of prostate shape models generated using the two approaches. Furthermore, no statistically significant difference was found between the landmark-based target registration errors (TREs) following registration using different models, with a median (95th percentile) TRE of 2.40 (6.19) mm versus 2.42 (7.15) mm using models generated with the new method versus a model built directly from patient-specific biomechanical simulation data, respectively (N = 800; 8 patient datasets; 100 registrations per patient). We conclude that the proposed method provides a computationally efficient and clinically practical alternative to existing complex methods for modelling and predicting subject-specific prostate deformation, such as biomechanical simulations, for new subjects. The method may also prove useful for generating shape models for other organs, for example, where only limited shape training data from dynamic imaging is available.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».