Multi-class point cloud completion networks for 3D cardiac anatomy reconstruction from cine magnetic resonance images

要約

シネ磁気共鳴画像法 (MRI) は、心臓の解剖学的構造と機能を評価するための現在のゴールドスタンダードです。
しかし、通常、心臓の基礎となる三次元（3D）解剖学的構造の一連の二次元（2D）スライスのみが取得されるため、健康な心臓と病的な心臓の形態および生理学両方の理解と分析が制限されます。
この論文では、生のシネ MRI 取得からマルチクラス 3D 心臓解剖学的メッシュを再構成できる、新しい完全自動表面再構成パイプラインを提案します。
その主要なコンポーネントは、統合モデルで 3D 再構築タスクのスパース性とミスアライメントの問題の両方を修正できるマルチクラス点群補完ネットワーク (PCCN) です。
まず、両心室解剖学的構造の大規模な合成データセットで PCCN を評価し、複数レベルのスライスの位置ずれについて、基礎となる画像解像度以下または同等の再構成解剖学的解剖学的構造とゴールドスタンダード解剖学的構造の間の面取り距離を観察します。
さらに、ベンチマークの 3D U-Net と比較して、ハウスドルフ距離と平均表面距離の観点から、再構成誤差がそれぞれ 32% と 24% 減少していることがわかりました。
次に、自動再構成パイプラインの一部として PCCN をクロスドメイン転送設定で英国バイオバンク研究の 1,000 人の被験者に適用し、以前の文献に匹敵する臨床指標で正確かつトポロジー的に妥当な両心室心臓メッシュを再構成する能力を実証します。
最後に、提案したアプローチの堅牢性を調査し、複数の一般的な外れ値条件を正常に処理する能力を観察します。

要約(オリジナル)

Cine magnetic resonance imaging (MRI) is the current gold standard for the assessment of cardiac anatomy and function. However, it typically only acquires a set of two-dimensional (2D) slices of the underlying three-dimensional (3D) anatomy of the heart, thus limiting the understanding and analysis of both healthy and pathological cardiac morphology and physiology. In this paper, we propose a novel fully automatic surface reconstruction pipeline capable of reconstructing multi-class 3D cardiac anatomy meshes from raw cine MRI acquisitions. Its key component is a multi-class point cloud completion network (PCCN) capable of correcting both the sparsity and misalignment issues of the 3D reconstruction task in a unified model. We first evaluate the PCCN on a large synthetic dataset of biventricular anatomies and observe Chamfer distances between reconstructed and gold standard anatomies below or similar to the underlying image resolution for multiple levels of slice misalignment. Furthermore, we find a reduction in reconstruction error compared to a benchmark 3D U-Net by 32% and 24% in terms of Hausdorff distance and mean surface distance, respectively. We then apply the PCCN as part of our automated reconstruction pipeline to 1000 subjects from the UK Biobank study in a cross-domain transfer setting and demonstrate its ability to reconstruct accurate and topologically plausible biventricular heart meshes with clinical metrics comparable to the previous literature. Finally, we investigate the robustness of our proposed approach and observe its capacity to successfully handle multiple common outlier conditions.

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