Fast CT anatomic localization algorithm

要約

CT スキャンのすべてのスライスの位置を自動的に決定することは、基本的かつ強力な機能であり、目視検査や自動分析のための関心領域の迅速な検索を可能にします。
スライスレベルで機能する従来の位置特定アプローチとは異なり、スライスの一部のみを直接位置特定し、次にそれらのスライスに基づいてスライスインデックスを推定された軸方向の解剖学的位置にマッピングする線形モデルをフィッティングします。
次に、モデルを使用して、スキャンのすべてのスライスに軸方向の位置を割り当てます。
このアプローチは、（サイズに関係なく）スキャンあたりの典型的な処理時間が 1 秒未満で計算効率が高く、典型的な位置特定誤差の中央値が 1 cm で正確であること、およびさまざまなノイズ源、イメージング プロトコル、
金属によるアーチファクト、解剖学的変形など。私たちのアプローチのもう 1 つの重要な要素は、マッピング信頼スコアの導入です。
このスコアは、まれに異常なスキャンが発生した場合に、信頼性の低い位置特定結果を拒否できるようにするフェイル セーフ メカニズムとして機能します。
私たちのアルゴリズムは、位置特定精度の点で新しい最先端の結果をもたらします。
また、公開されているすべての処理時間と比較して、処理時間も 2 桁短縮されます。
さまざまなスキャン解像度、スキャン プロトコル、患者の向き、強いアーチファクト、さまざまな変形や異常に対して不変となるように設計されています。
さらに、私たちのアルゴリズムは、頭から足まで体全体をサポートし、特定の解剖学的領域に限定されない、私たちの知る限り初めてのものです。
このアルゴリズムは数千回のスキャンでテストされ、非常に信頼性が高く、多くのアプリケーションの前処理段階として有用であることが証明されています。

要約(オリジナル)

Automatically determining the position of every slice in a CT scan is a basic yet powerful capability allowing fast retrieval of region of interest for visual inspection and automated analysis. Unlike conventional localization approaches which work at the slice level, we directly localize only a fraction of the slices and and then fit a linear model which maps slice index to its estimated axial anatomical position based on those slices. The model is then used to assign axial position to every slices of the scan. This approach proves to be both computationally efficient, with a typical processing time of less than a second per scan (regardless of its size), accurate, with a typical median localization error of 1 cm, and robust to different noise sources, imaging protocols, metal induced artifacts, anatomical deformations etc. Another key element of our approach is the introduction of a mapping confidence score. This score acts as a fail safe mechanism which allows a rejection of unreliable localization results in rare cases of anomalous scans. Our algorithm sets new State Of The Art results in terms of localization accuracy. It also offers a decrease of two orders of magnitude in processing time with respect to all published processing times. It was designed to be invariant to various scan resolutions, scan protocols, patient orientations, strong artifacts and various deformations and abnormalities. Additionally, our algorithm is the first one to the best of our knowledge which supports the entire body from head to feet and is not confined to specific anatomical region. This algorithm was tested on thousands of scans and proves to be very reliable and useful as a preprocessing stage for many applications.

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