Epicardium Prompt-guided Real-time Cardiac Ultrasound Frame-to-volume Registration

要約

超音波フレームとボリュームの位置合わせに基づいて、術中 2D 画像と術前 3D ボリュームをリアルタイムに融合することにより、心臓インターベンション手術の包括的なガイダンス ビューを提供できます。
ただし、心臓超音波画像は、信号対雑音比が低く、隣接するフレーム間の差異が小さいという特徴があり、さらに、登録される 2D フレームと 3D ボリューム間の寸法の大幅な変動と相まって、リアルタイムで正確な心臓超音波画像をフレームから画像まで取得できます。
-ボリュームの登録は非常に困難な作業です。
この文書では、CU-Reg と呼ばれる、軽量のエンドツーエンド心臓超音波フレームツーボリューム登録ネットワークを紹介します。
具体的には、提案されたモデルは、心外膜のプロンプトガイド付き解剖学的手がかりを活用して、2D の疎な特徴と 3D の密な特徴の相互作用を強化し、その後、強化された特徴のボクセルごとのローカル – グローバルな集約を行うことで、低品質の特徴の次元間マッチングの有効性を高めます。
超音波モダリティ。
さらに、ハイブリッド教師あり学習内にフレーム間識別正則化項を埋め込んで、同じ超音波ボリューム内の隣接するスライス間の区別を高め、位置合わせの安定性を確保します。
再処理された CAMUS データセットの実験結果は、当社の CU-Reg が登録精度と効率の点で既存の方法を上回り、臨床心臓インターベンション手術のガイダンス要件を満たしていることを示しています。

要約(オリジナル)

A comprehensive guidance view for cardiac interventional surgery can be provided by the real-time fusion of the intraoperative 2D images and preoperative 3D volume based on the ultrasound frame-to-volume registration. However, cardiac ultrasound images are characterized by a low signal-to-noise ratio and small differences between adjacent frames, coupled with significant dimension variations between 2D frames and 3D volumes to be registered, resulting in real-time and accurate cardiac ultrasound frame-to-volume registration being a very challenging task. This paper introduces a lightweight end-to-end Cardiac Ultrasound frame-to-volume Registration network, termed CU-Reg. Specifically, the proposed model leverages epicardium prompt-guided anatomical clues to reinforce the interaction of 2D sparse and 3D dense features, followed by a voxel-wise local-global aggregation of enhanced features, thereby boosting the cross-dimensional matching effectiveness of low-quality ultrasound modalities. We further embed an inter-frame discriminative regularization term within the hybrid supervised learning to increase the distinction between adjacent slices in the same ultrasound volume to ensure registration stability. Experimental results on the reprocessed CAMUS dataset demonstrate that our CU-Reg surpasses existing methods in terms of registration accuracy and efficiency, meeting the guidance requirements of clinical cardiac interventional surgery.

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