3D網膜OCT画像レジストレーションのための最適トランスポートベースグラフマッチング【JST・京大機械翻訳】

Tian Xin; Anantrasirichai Nantheera; Nicholson Lindsay; Achim Alin

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202213508703293 整理番号：22P0296719

3D網膜OCT画像レジストレーションのための最適トランスポートベースグラフマッチング【JST・京大機械翻訳】

Optimal Transport-based Graph Matching for 3D retinal OCT image registration

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発行年： 2022年02月28日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月28日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

縦光コヒーレンストモグラフィー(OCT)画像のレジストレーションは,疾患モニタリングを助け,画像融合応用に不可欠である。マウス網膜OCT画像は,ブドウ膜炎のような眼疾患モデルの縦断的研究のためにしばしば収集されているが,それらの品質は,ヒトイメージングと比較してしばしば不良である。本論文では,3DマウスOCT画像レジストレーションのための最適輸送ベースグラフマッチング(OT-GM)法を含む新規ではあるが効率的なフレームワークを提案した。最初に,x-y平面として参照される平面上の体積の全てのb走査を投影して得られた基底状画像のレジストレーションを行った。OCT投影画像内の分割された血管から抽出したグラフのノード間の対応を同定するために,適応重み付きVesselグラフ記述(AWVGD)と3D Cube記述子(CD)を導入した。AWVGDはスケーリング,並進および回転を含み,計算的に効率的であるが,CDは3D空間および周波数領域情報を利用する。OT-GM法は,続いてx-y平面で正しいアラインメントを行う。最後に,x-y平面に直交する方向(z-方向)に沿った登録を,マウスb-スキャン,内部制限膜(ILM)および舌骨レムナント(HR)に特有の2つの重要な解剖学的特徴のセグメンテーションによって誘導した。主観的および客観的評価結果の両者は,著者らのフレームワークが,合理的な実行時間の中で,マウスOCT画像に関する他のよく確立された方法より優れていることを実証した。【JST・京大機械翻訳】

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医用画像処理 , 眼の診断

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