Deformable Groupwise Registration Using a Locally Low-Rank Dissimilarity Metric for Myocardial Strain Estimation from Cardiac Cine MRI Images

要約

目的: 心臓血管磁気共鳴特徴追跡 (CMR-FT) は、心臓シネ MRI 画像から心筋歪みを推定するための一連の方法を表します。
確立された CMR-FT 方法は、主にオプティカル フローまたはペアワイズ登録に基づいています。
ただし、これらの方法は、大きな動きの不正確な推定や、累積した追跡エラーによって引き起こされるドリフト効果のいずれかに悩まされます。
この研究では、CMR-FT のローカル低ランク (LLR) 非類似性メトリックを使用した、変形可能なグループごとの登録方法を提案します。
方法: 提案された方法 (Groupwise-LLR) は、グループごとの登録に基づく 2 段階の戦略によって特徴点を追跡します。
グローバル低ランク (GLR) 非類似性メトリクスとは異なり、提案された LLR メトリクスは、画像全体ではなく局所的な画像パッチに低ランク性を課します。
我々は、Groupwise-LLRを、シミュレートされたデータセットおよびin vivoデータセット上で、Farnebackオプティカルフロー、ペアワイズレジストレーション方法、およびGLRベースのグループワイズレジストレーション方法と定量的に比較しました。
結果: シミュレーションされたデータセットの結果は、Groupwise-LLR が他の方法と比較してより正確な追跡とひずみ推定を達成したことを示しました。
in vivo データセットからの結果は、Groupwise-LLR が拡張期後期におけるドリフト効果のより正確な追跡と除去を達成したことを示しました。
ひずみ推定値の観察者間の再現性は、研究されたすべての方法間で同様でした。
結論: 提案された方法は、グループごとの登録ベースの追跡戦略と LLR ベースの非類似性メトリックの適用により、心筋歪みをより正確に推定します。
意義：提案されたCMR-FT法は、心機能不全の臨床評価において、特に拡張期における心筋緊張のより正確な推定を容易にする可能性がある。

要約(オリジナル)

Objective: Cardiovascular magnetic resonance-feature tracking (CMR-FT) represents a group of methods for myocardial strain estimation from cardiac cine MRI images. Established CMR-FT methods are mainly based on optical flow or pairwise registration. However, these methods suffer from either inaccurate estimation of large motion or drift effect caused by accumulative tracking errors. In this work, we propose a deformable groupwise registration method using a locally low-rank (LLR) dissimilarity metric for CMR-FT. Methods: The proposed method (Groupwise-LLR) tracks the feature points by a groupwise registration-based two-step strategy. Unlike the globally low-rank (GLR) dissimilarity metric, the proposed LLR metric imposes low-rankness on local image patches rather than the whole image. We quantitatively compared Groupwise-LLR with the Farneback optical flow, a pairwise registration method, and a GLR-based groupwise registration method on simulated and in vivo datasets. Results: Results from the simulated dataset showed that Groupwise-LLR achieved more accurate tracking and strain estimation compared with the other methods. Results from the in vivo dataset showed that Groupwise-LLR achieved more accurate tracking and elimination of the drift effect in late-diastole. Inter-observer reproducibility of strain estimates was similar between all studied methods. Conclusion: The proposed method estimates myocardial strains more accurately due to the application of a groupwise registration-based tracking strategy and an LLR-based dissimilarity metric. Significance: The proposed CMR-FT method may facilitate more accurate estimation of myocardial strains, especially in diastole, for clinical assessments of cardiac dysfunction.

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