3D–3D Rigid Registration of Echocardiographic Images With Significant Overlap Using Particle Filter
Notice bibliographique
Résumé
The precise alignment of 3D echocardiographic images taken from different views has been shown to enhance image quality and increase the field of view. This study proposes a novel sequential Monte Carlo (SMC) algorithm for the 3D-3D rigid registration of echocardiographic images with significant overlap that is robust to the noise present in ultrasound images. The algorithm estimates the translational and rotational components of the rigid transform through an iterative process and requires an initial approximation of the rotation and translation limits that depend on the dimension of the image and the initial overlap between images. The registration is performed in two ways: the same transform approach applies the transform computed for the end diastolic frame to all frames of the cardiac cycle, whereas the unique transform approach registers each frame independently. The proposed SMC and exhaustive search algorithms were evaluated for 3D transthoracic echocardiographic volumes recorded from 3 patients and 3 volunteers who participated in two different research studies conducted at the Mazankowski Alberta Heart Institute. The evaluations demonstrate that the same transform approach yielded a Dice score value of <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$0.716~\pm ~0.041$ </tex-math></inline-formula> for the left ventricle and required less computational time than the unique transform approach or exhaustive search. It was found that the SMC algorithm performs better than the exhaustive search at the 0.05 significance level using the paired t test. The accuracy was improved further using the Simple Elastix non-rigid registration algorithm to fix misalignments due to movement and breathing, with an overall Dice score value of <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$0.787~\pm ~0.038$ </tex-math></inline-formula>.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».