Three-dimensional nonrigid landmark-based magnetic resonance to transrectal ultrasound registration for image-guided prostate biopsy
Notice bibliographique
Résumé
Registration of three-dimensional (3-D) magnetic resonance (MR) to 3-D transrectal ultrasound (TRUS) prostate images is an important step in the planning and guidance of 3-D TRUS guided prostate biopsy. In order to accurately and efficiently perform the registration, a nonrigid landmark-based registration method is required to account for the different deformations of the prostate when using these two modalities. We describe a nonrigid landmark-based method for registration of 3-D TRUS to MR prostate images. The landmark-based registration method first makes use of an initial rigid registration of 3-D MR to 3-D TRUS images using six manually placed approximately corresponding landmarks in each image. Following manual initialization, the two prostate surfaces are segmented from 3-D MR and TRUS images and then nonrigidly registered using the following steps: (1) rotationally reslicing corresponding segmented prostate surfaces from both 3-D MR and TRUS images around a specified axis, (2) an approach to find point correspondences on the surfaces of the segmented surfaces, and (3) deformation of the surface of the prostate in the MR image to match the surface of the prostate in the 3-D TRUS image and the interior using a thin-plate spline algorithm. The registration accuracy was evaluated using 17 patient prostate MR and 3-D TRUS images by measuring the target registration error (TRE). Experimental results showed that the proposed method yielded an overall mean TRE of [Formula: see text] for the rigid registration and [Formula: see text] for the nonrigid registration, which is favorably comparable to a clinical requirement for an error of less than 2.5 mm. A landmark-based nonrigid 3-D MR-TRUS registration approach is proposed, which takes into account the correspondences on the prostate surface, inside the prostate, as well as the centroid of the prostate. Experimental results indicate that the proposed method yields clinically sufficient accuracy.
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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 | 0,000 | 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 ».