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J-GLOBAL ID：201802279462676884   整理番号：18A1033312

心臓運動推定のための表面構造特徴マッチングアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Surface structure feature matching algorithm for cardiac motion estimation

著者 (5件)： Zhang Zhengrui (College of Information Engineering, Shenzhen University, Shenzhen, China) ,  Yang Xuan (College of Computer Science and Software Engineering, Shenzhen University, Shenzhen, China) ,  Tan Cong (College of Computer Science and Software Engineering, Shenzhen University, Shenzhen, China) ,  Guo Wei (College of Computer Science and Software Engineering, Shenzhen University, Shenzhen, China) ,  Chen Guoliang (College of Computer Science and Software Engineering, Shenzhen University, Shenzhen, China)
資料名： BMC Medical Informatics and Decision Making (Web)  (BMC Medical Informatics and Decision Making (Web))
巻： 17  号： 3  ページ： 172  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7433A  ISSN： 1472-6947  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 心疾患は世界中の突然死の主要な原因である。心疾患の発症の間,左心室(LV)は,構造と機能において明らかに変化する。LV運動推定は心疾患の診断と治療に重要な役割を果たす。シネ磁気共鳴(MR)心臓画像に対して正確にLV運動を推定するために,著者らは,心筋の表面構造特徴と点集合マッチングを結合することによって,アルゴリズムを開発した。心筋壁の構造特徴を,近似アプローチを用いて心筋輪郭上に位置する点の正常方向を推定することにより記述した。構造特徴のGauss混合モデル(GMM)を用いて,LV構造特徴分布を表現した。新しいコスト関数を定義し,二つのGauss混合モデル間の差を表現した。これは構造特徴のGMMと二つの点集合の位置のGMMである。コスト関数を最適化するために,その勾配を導き,Quasi-Newton(QN)を用いた。さらに,高次元パラメータ空間に対するQuasi-Newtonの非収束問題を解くために,確率勾配(SGD)を用い,SGD勾配を導出した。最後に,新しいコスト関数を,SGDとQNを組み合わせた最適化により解いた。勾配の閉形式表現によって,本論文は,計算的に効率的な登録アルゴリズムを提供した。3つの公開データセットを用いて,33人の被験者から得られた心臓MR画像シーケンス,14人の被験者間心臓ケース,および臨床応用のためのMICCAI 2009s 3D Segmentation Challengeで得られたデータを含む著者らのアルゴリズムの性能を検証した。これらの結果を,LV運動推定のための他の点集合登録法の結果と比較した。得られた結果は,SGDとQuasi-Newton最適化の組合せにより,著者らのアルゴリズムが固有の統計的ロバスト性を示すことを実証した。さらに,この方法は登録精度において他の点集合マッチング法より優れていることを示した。著者らは,点集合マッチングにLV表面構造特徴を導入することによって,心臓運動推定のための新しい効果的アルゴリズムを提供した。新しいコスト関数を定義し,2つの点集合のGMM間の不一致を測定した。点位置のGMMと表面構造記述子のGMMを同時に定義した。SGDとQuasi-Newtonの組合せによる最適化を行い,コスト関数を解いた。実験により,このアルゴリズムが改善された登録精度を示し,高次元パラメータ空間で使用されるときに収束することを実験的に実証した。Copyright 2018 The Author(s). All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 費用関数 ,  ロバスト性 ,  *アルゴリズム ,  心臓病 ,  *構造特性 ,  *マッチング ,  心筋 ,  近似法 ,  *動き推定 ,  三次元 ,  *心臓 ,  最適化
準シソーラス用語： 被験者 ,  点集合 ,  左心室 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Gauss混合モデル ,  表面構造の特徴 ,  点集合マッチング ,  確率的勾配降下

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

引用文献 (30件)：

• J Magn Reson Imag; Assessment of regional myocardial oxygenation changes in the presence of coronary artery stenosis with balanced ssfp imaging at 3.0t: Theory and experimental evaluation in canines; R Dharmakumar; 27; 5; 2008; 1037-45; 10.1002/jmri.21345; citation_id=CR1
• Comp Vision Image Underst; A survey of shaped-based registration and segmentation techniques for cardiac images; V Tavakoli, AA Amini; 117; 9; 2013; 966-89; 10.1016/j.cviu.2012.11.017; citation_id=CR2
• IEEE Trans Med Imaging; Cardiac motion and deformation recovery from mri: a review; H Wang, AA Amini; 31; 2; 2012; 487-503; 10.1109/TMI.2011.2171706; citation_id=CR3
• IEEE Trans Med Imaging; A review of cardiac image registration methods; T Makela, P Clarysse, O Sipila, N Pauna, QC Pham, T Katila, IE Magnin; 21; 9; 2002; 1011-21; 10.1109/TMI.2002.804441; citation_id=CR4
• Cardiac motion analysis from ultrasound sequences using non-rigid registration; Medicae Computing and Computer-Assisted Intervention - Miccai 2001, International Conference, Utrecht, the Netherlands, October 14-17, 2001, Proceedings; 2001; CR5; MJ Ledesma-Carbayo, J Kybic, M Desco, A Santos, M Unser; Springer;

タイトルに関連する用語 (4件)： 心臓 ,  運動推定 ,  構造特徴 ,  マッチングアルゴリズム