Two-Step Rigid and Non-Rigid Image Registration for the Alignment of Three-Dimensional Echocardiography Sequences From Multiple Views
Notice bibliographique
Résumé
Ultrasound is a widely used imaging modality, which provides continuous real-time imaging of the human heart, brain, liver, and many other organs. Accurate cardiovascular evaluation plays an important role in early disease diagnosis. Real-time 3D echocardiography (RT3DE) imaging allows better three-dimensional (3D) imaging by extracting spatial features along with temporal information, thus improving clinical decision making. Although there have been technological advances, the majority of acquired RT3DE images tend to be of low quality, characterized by the absence of anatomical information, decreased spatial and temporal resolution, speckle noise, and a limited field of view (FOV). By registering RT3DE images obtained from several windows, it is possible to enhance the recognition of structures and achieve a substantial improvement in image quality as well as it is also useful in the fusion of echo images to image the entire heart. This study proposes a fully automatic point-based rigid registration technique, followed by nonrigid B-spline registration, to align four-dimensional (4D) echocardiogram images acquired from various sonographic windows. The methodology was evaluated using scans acquired from seven volunteers. The accuracy of registration was visually and quantitatively assessed by delineating the left ventricle in each scan and computing the Dice score overlap metric and the Hausdorff distance mutual proximity measure between the first scan and the rest. The overall findings demonstrate that the suggested registration method improves image alignment compared to the initial scans, which might be helpful in the fusion of echocardiographic images.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».