Magyar
Toggle navigation
Tudóstér
Magyar
Tudóstér
Keresés
Egyszerű keresés
Összetett keresés
CCL keresés
Egyszerű keresés
Összetett keresés
CCL keresés
Böngészés
Saját polc tartalma
(
0
)
Korábbi keresések
CCL parancs
CCL
Összesen 1 találat.
#/oldal:
12
36
60
120
Rövid
Hosszú
MARC
Részletezés:
Rendezés:
Szerző növekvő
Szerző csökkenő
Cím növekvő
Cím csökkenő
Dátum növekvő
Dátum csökkenő
1.
001-es BibID:
BIBFORM095804
Első szerző:
Opposits Gábor (fizikus, szoftver fejlesztő)
Cím:
Automated procedure assessing the accuracy of HRCT-PET registration applied in functional virtual bronchoscopy / Gábor Opposits, Marianna Nagy, Zoltán Barta, Csaba Aranyi, Dániel Szabó, Attila Makai, Imre Varga, László Galuska, Lajos Trón, László Balkay, Miklós Emri
Dátum:
2021
ISSN:
2191-219X
Megjegyzések:
Background: Bronchoscopy serves as direct visualisation of the airway. Virtual bronchoscopy provides similar visual information using a non-invasive imaging procedure(s). Early and accurate image-guided diagnosis requires the possible highest performance, which might be approximated by combining anatomical and functional imaging. This communication describes an advanced functional virtual bronchoscopic (fVB) method based on the registration of PET images to high-resolution diagnostic CT images instead of low-dose CT images of lower resolution obtained from PET/CT scans. PET/CT and diagnostic CT data were collected from 22 oncological patients to develop a computer-aided high-precision fVB. Registration of segmented images was performed using elastix. Results: For virtual bronchoscopy, we used an in-house developed segmentation method. The quality of low- and high-dose CT image registrations was characterised by expert's scoring the spatial distance of manually paired corresponding points and by eight voxel intensity-based (dis)similarity parameters. The distribution of (dis)similarity parameter correlating best with anatomic scoring was bootstrapped, and 95% confidence intervals were calculated separately for acceptable and insufficient registrations. We showed that mutual information (MI) of the eight investigated (dis)similarity parameters displayed the closest correlation with the anatomy-based distance metrics used to characterise the quality of image registrations. The 95% confidence intervals of the bootstrapped MI distribution were [0.15, 0.22] and [0.28, 0.37] for insufficient and acceptable registrations, respectively. In case of any new patient, a calculated MI value of registered low- and high-dose CT image pair within the [0.28, 0.37] or the [0.15, 0.22] interval would suggest acceptance or rejection, respectively, serving as an aid for the radiologist. Conclusion: A computer-aided solution was proposed in order to reduce reliance on radiologist's contribution for the approval of acceptable image registrations.
Tárgyszavak:
Orvostudományok
Elméleti orvostudományok
idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
Computed tomography
Diagnostics
Image registration
Image segmentation
Image-guided bronchoscopy
Megjelenés:
EJNMMI Research. - 11 : 1 (2021), p. 1-13. -
További szerzők:
Nagy Marianna (1987-) (orvosdiagnosztikai képalkotó)
Barta Zoltán (1974-) (nukleáris medicina szakorvos)
Aranyi Sándor Csaba (1988-) (programtervező informatikus)
Szabó Dániel (1986-) (gépészmérnök)
Makai Attila (1987-) (tüdőgyógyász szakorvos)
Varga Imre (1960-) (tüdőgyógyász)
Galuska László (1946-) (belgyógyász, izotópdiagnoszta)
Trón Lajos (1941-) (biofizikus)
Balkay László (1963-) (biofizikus)
Emri Miklós (1962-) (fizikus)
Internet cím:
Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Saját polcon:
Rekordok letöltése
1
Corvina könyvtári katalógus v8.2.27
© 2023
Monguz kft.
Minden jog fenntartva.