Motion Compensation via Epipolar Consistency for In-Vivo X-Ray Microscopy

要約

前臨床マウスモデルにおける生体内 X 線顕微鏡検査 (XRM) は、骨粗鬆症の特徴である骨の微視的構造病理学的変化を特定するために非常に重要です。
このメソッドの複雑さは、マウスの骨の高品質の 3 D 再構成の要件から生じます。
ただし、呼吸運動と筋肉の弛緩は、投影データの不一致につながり、その結果、補償されていない再構成でアーティファクトが発生します。
エピポーラ一貫性条件 (ECC) を使用した動き補償は、以前に臨床 CT 設定で良好なパフォーマンスを示しました。
ここでは、そのようなアルゴリズムがモーション破損した XRM データの修正に適しているかどうかを調べます。
さまざまな剛体運動パターンがシミュレートされ、運動補償再構成の品質が評価されます。
この方法では、面外モーションの微視的特徴を復元できますが、剛体モーションの 6 つの自由度すべてを含む、より現実的なモーション パターンのアーティファクトが残ります。
したがって、ECC は、投影データの初期位置合わせとそれに続く再構成ベースの方法を使用したモーション パラメータの微調整に役立ちます。

要約(オリジナル)

Intravital X-ray microscopy (XRM) in preclinical mouse models is of vital importance for the identification of microscopic structural pathological changes in the bone which are characteristic of osteoporosis. The complexity of this method stems from the requirement for high-quality 3D reconstructions of the murine bones. However, respiratory motion and muscle relaxation lead to inconsistencies in the projection data which result in artifacts in uncompensated reconstructions. Motion compensation using epipolar consistency conditions (ECC) has previously shown good performance in clinical CT settings. Here, we explore whether such algorithms are suitable for correcting motion-corrupted XRM data. Different rigid motion patterns are simulated and the quality of the motion-compensated reconstructions is assessed. The method is able to restore microscopic features for out-of-plane motion, but artifacts remain for more realistic motion patterns including all six degrees of freedom of rigid motion. Therefore, ECC is valuable for the initial alignment of the projection data followed by further fine-tuning of motion parameters using a reconstruction-based method

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