コンピュータ工学および情報技術ジャーナル

心臓 MRI 領域におけるビデオ安定化と関心領域追跡

ジーノ S、ゴイテイン O、コネン E、スピッツァー H

心臓 MRI 領域におけるビデオ安定化と関心領域追跡

心筋初回通過灌流などの心臓 MRI (CMRI) シーケンスを安定化することで、医療診断を大幅に改善できると期待されています。このような安定化は、呼吸周期と心拍周期全体にわたる横隔膜の動きのために極めて重要です。上記の課題は、コンピューター ビジョンのビデオ安定化や非剛体オブジェクトの関心領域 (ROI) 追跡にも一般的に当てはまります。エッジと領域経路の両方について、人間の視覚システム(HVS) の皮質メカニズムにヒントを得た、CMRI 追跡および安定化の新しいアルゴリズムを提案します。このアルゴリズムは、ROI の状態に応じてこれらの経路に適応的に重み付けします。ROI は 2 段階のパイプラインで追跡されます。まず、粗いエンジンが動きの線形近似を抽出し、次に細かいエンジンがエッジの変形を可能にします。次に、ROI の動きを一般的な線形近似によって推定して安定化します。ビデオ安定化は、初期位置を固定したまま ROI 追跡問題を解決することで得られます。提案された自動アルゴリズムは、いくつかの CMRI ビデオでテストされました。安定化の品質は、フレーム間類似度 (ITF) および構造類似度 (SSIM) メトリックに基づくツールを使用して評価されました。さらに、結果は 2 人の放射線科医によって 1 ～ 5 のスケールで臨床的に評価されました。エンジニアリング評価と臨床評価の両方を使用して、最先端の競合他社の方法と結果を比較したところ、一般的に当社の結果が競合他社よりも優れていました (10 件中 7 件、1 件は議論の余地があり、臨床的にのみ優れている)。当社のアルゴリズムは、長いフレームバーストに対して灌流 CMRI スライスを安定化することができ、より優れた医療診断を可能にする可能性を示しています。