三次元変位場の学習に基づく腹部臓器を対象とした2D/3D深層画像位置合わせ

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2023-01-19
• タイトル: 三次元変位場の学習に基づく腹部臓器を対象とした2D/3D深層画像位置合わせ
• タイトル / 言語: en
• タイトル: 2D/3D Deep Image Registration for Abdominal Organs based on Learning of 3D Displacement Vector Fields
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 画像生成・トラッキング
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 京都大学大学院情報学研究科
• 著者所属: 京都大学大学院医学研究科
• 著者所属: 京都大学大学院医学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Informatics, Kyoto University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Medicine, Kyoto University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Medicine, Kyoto University
• 著者名: 三浦, 龍人; 中村, 光宏; 中尾, 恵
• 著者名(英): Ryuto, Miura; Mitsuhiro, Nakamura; Megumi, Nakao
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 2D/3D 画像位置合わせは治療時に撮像可能な二次元投影像に合わせて，治療前に取得済みの三次元画像の変形や配置を求める問題であり，治療支援や生体解析などへの応用が期待されている．これまで骨格系を対象に広く研究されてきたが，腹部臓器の 2D/3D 画像位置合わせは，X-ray 画像上で輪郭が検出できず変形も大きいため，複雑なタスクである．本研究では，単一視点の二次元投影像に対する三次元画像の 2D/3D 可変形画像位置合わせを達成する教師あり深層学習の枠組みを提案する．提案手法では，ターゲットとなる二次元投影像と異なる日に撮像された三次元画像から三次元変位場への変換を学習する．実験では，35 症例の腹部 4D-CT から生成した疑似 X-ray 画像に対して三次元 CT 画像の可変形位置合わせを行った．非線形かつ局所的な臓器の呼吸性変位を反映することで，正確な CT 値をもつ三次元 CT 画像が再構成可能であることを確認した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: 2D/3D image registration is a problem that solves the deformation and alignment of a pretreatment 3D volume to a 2D projection image, which is available for treatment support and biomedical analysis. While it has been widely studied for the skeletal structures, 2D/3D image registration for abdominal organs is a complicated task because the abdominal organs deform significantly and their contours are not detected in two-dimensional X-ray images. In this study, we propose a supervised deep learning framework that achieves 2D/3D deformable image registration between the 3D volume and a single viewpoint 2D projected image. The proposed method learns the translation from the target 2D projection images and the 3D volume acquired on a different day to the 3D displacement field. We registered 3D-CT volumes to the digitally reconstructed radiographs generated from abdominal 4D-CT volumes of 35 cases and confirmed that the 3D-CT volumes with accurate CT values were reconstructed by reflecting the nonlinear and local respiratory organ displacement.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11131797
• 書誌情報: 研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM）; 巻 2023-CVIM-232, 号 34, p. 1-8, 発行日 2023-01-19
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8701
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会