Automated image registration of gated cardiac single‐photon emission computed tomography and magnetic resonance imaging
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To develop an automatic registration method for electrocardiogram-gated myocardial perfusion single-photon emission computed tomography (SPECT) and cardiac cine-magnetic resonance imaging (MRI). MATERIALS AND METHODS: Paired myocardial perfusion SPECT (MPS) and MRI from 20 patients were considered. MR images were presegmented by heart localization based on detection of cardiac motion and optimal thresholding. A registration algorithm based on mutual information was subsequently applied to all time frames or a selected subset from both modalities. RESULTS: A preprocessing step significantly improved the accuracy of the registration when compared to automatic registration performed without preprocessing. Errors in translation parameters (T(x), T(y), T(z)) averaged (1.0 +/- 1.5, 1.1 +/- 1.3, 0.9 +/- 0.9) pixels with MRI segmentation and (4.6 +/- 3.2, 3.4 +/- 2.6, 3.0 +/- 3.4) pixels without MRI segmentation. Errors in rotation parameters (R(x), R(y), R(z)) averaged (5.4 +/- 2.9, 3.4 +/- 2.7, 4.5 +/- 3.6) degrees with MRI segmentation and (9.3 +/- 6.1, 4.8 +/- 4.3, 14.6 +/- 12.6) degrees without MRI segmentation. Error was calculated as the absolute difference between the expert manual and the automatic registration transformation. CONCLUSION: Automatic registration of gated MPS and cine MRI is possible with the use of a mutual information-based technique when MR images are presegmented. Cardiac motion can be used to isolate the left ventricle (LV) on the MR images automatically, and subsequently the segmented MR images can be coregistered with gated MPS.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».