Multi-View 3D Transesophageal Echocardiography Registration and Volume Compounding for Mitral Valve Procedure Planning
Notice bibliographique
Résumé
Three-dimensional ultrasound mosaicing can increase image quality and expand the field of view. However, limited work has been done applying these compounded approaches for cardiac procedures focused on the mitral valve. For procedures targeting the mitral valve, transesophageal echocardiography (TEE) is the primary imaging modality used as it provides clear 3D images of the valve and surrounding tissues. However, TEE suffers from image artefacts and signal dropout, particularly for structures lying below the valve, including chordae tendineae, making it necessary to acquire alternative echo views to visualize these structures. Due to the limited field of view obtainable, the entire ventricle cannot be directly visualized in sufficient detail from a single image acquisition in 3D. We propose applying an image compounding technique to TEE volumes acquired from a mid-esophageal position and several transgastric positions in order to reconstruct a high-detail volume of the mitral valve and sub-valvular structures. This compounding technique utilizes both fully and semi-simultaneous group-wise registration to align the multiple 3D volumes, followed by a weighted intensity compounding step based on the monogenic signal. This compounding technique is validated using images acquired from two excised porcine mitral valve units and three patient data sets. We demonstrate that this compounding technique accurately captures the physical structures present, including the mitral valve, chordae tendineae and papillary muscles. The chordae length measurement error between the compounded ultrasound and ground-truth CT for two porcine valves is reported as 0.7 ± 0.6 mm and 0.6 ± 0.6 mm.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».