EAR: Edge-Aware Reconstruction of 3-D vertebrae structures from bi-planar X-ray images

要約

X 線画像は、撮像速度が速く解像度が高いため、診断と治療のプロセスが容易になります。
しかし、X 線イメージングの投影プロセスにより、多くの空間情報が失われています。
効率的な脊椎の形態学的および構造情報を正確に提供するには、2D X 線画像から脊椎の 3D 構造を再構成することが不可欠です。
現在の再構成法では、非対称な椎骨構造のエッジ情報と局所形状を保存することが困難です。
この研究では、エッジ情報と椎骨形状のパフォーマンス向上に焦点を当てる新しいエッジ認識再構成ネットワーク (EAR) を提案します。
私たちのネットワークでは、自動エンコーダ アーキテクチャをバックボーンとして使用することにより、エッジ アテンション モジュールと周波数強調モジュールがエッジ再構成の認識を強化するために提案されています。
一方で、再構成損失、エッジ損失、周波数損失、投影損失を含む 4 つの損失項も組み合わせます。
提案された方法は、公的にアクセス可能な 3 つのデータセットを使用して評価され、4 つの最先端のモデルと比較されます。
提案された方法は他の方法よりも優れており、MSE、MAE、Dice、SSIM、PSNR、および周波数距離に関して25.32％、15.32％、86.44％、80.13％、23.7612および0.3014を達成します。
エンドツーエンドの正確な再構成プロセスにより、EAR は十分な 3D 空間情報と正確な術前手術計画ガイダンスを提供できます。

要約(オリジナル)

X-ray images ease the diagnosis and treatment process due to their rapid imaging speed and high resolution. However, due to the projection process of X-ray imaging, much spatial information has been lost. To accurately provide efficient spinal morphological and structural information, reconstructing the 3-D structures of the spine from the 2-D X-ray images is essential. It is challenging for current reconstruction methods to preserve the edge information and local shapes of the asymmetrical vertebrae structures. In this study, we propose a new Edge-Aware Reconstruction network (EAR) to focus on the performance improvement of the edge information and vertebrae shapes. In our network, by using the auto-encoder architecture as the backbone, the edge attention module and frequency enhancement module are proposed to strengthen the perception of the edge reconstruction. Meanwhile, we also combine four loss terms, including reconstruction loss, edge loss, frequency loss and projection loss. The proposed method is evaluated using three publicly accessible datasets and compared with four state-of-the-art models. The proposed method is superior to other methods and achieves 25.32%, 15.32%, 86.44%, 80.13%, 23.7612 and 0.3014 with regard to MSE, MAE, Dice, SSIM, PSNR and frequency distance. Due to the end-to-end and accurate reconstruction process, EAR can provide sufficient 3-D spatial information and precise preoperative surgical planning guidance.

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