SU‐E‐J‐95: Towards Optimum Boundary Conditions for Biomechanical Model Based Deformable Registration Using Intensity Based Image Matching for Prostate Correlative Pathology
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Deformable registration of histology to MRI is an essential tool to validate in vivo prostate cancer imaging. However, direct registration of histology to in vivo MR is prone to error due to geometric differences between the tissue sections and the in vivo imaging planes. To increase the accuracy of registration, an ex vivo high resolution MRI is acquired to compensate for the direct registration difficulties. A novel intensity-based deformable registration algorithm based on local variation in image intensities is proposed to register the histology to ex vivo MRI of prostatectomy specimens. METHODS: Four sets of ex vivo MR and whole mount pathology images from four patients were used to investigate and validate the technique. In addition, 9 synthetically deformed ex vivo MR images were used. The standard deviation in local windows within the images was calculated to generate intermediate images based on both MR and histology. The intermediate images were registered using the Drop package (Munich, Germany). To further increase the accuracy, a final refinement of the registration was performed using Drop with a finer B-spline rid. The registration parameters were tuned to achieve a visually acceptable registration. Magnitude of Differences (MOD) and Angular Error (AE) were used to validate the synthetic data, and the Target Registration Error (TRE) of manually indicated landmarks was used for the clinical data. RESULTS: MOD of 0.6mm and AE of 8.3 degrees showed the efficacy of using intermediate images, compared to 0.8mm and 10.0 degrees achieved with Drop without the intermediate images. The average mean±std TRE among the four patients was 1.0±0.6 mm using the proposed method compared to 1.6±1.1 mm using Elastix (Utrecht, The Netherlands). CONCLUSIONS: An intensity-based deformable registration algorithm which uses intermediate images was evaluated on prostatectomy specimens and synthetically deformed clinical data, indicating improvement in overall accuracy and robustness. OICR, Terry Fox Ultrasound for Cancer Therapy. Dr. Brock is a Cancer Care Ontario Research Chair in Cancer Imaging and has financial interest in deformable registration technology through the licensing of Morfeus to RaySearch Laboratories.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».