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基于无网格可变形模型的心脏磁共振成像左心室运动及应变计算

LV motion and strain computation from tMRI based on meshless deformable models.

作者信息

Wang Xiaoxu, Chen Ting, Zhang Shaoting, Metaxas Dimitris, Axel Leon

机构信息

Rutgers University, Piscataway, NJ 08854, USA.

出版信息

Med Image Comput Comput Assist Interv. 2008;11(Pt 1):636-44. doi: 10.1007/978-3-540-85988-8_76.

DOI:10.1007/978-3-540-85988-8_76
PMID:18979800
Abstract

We propose a novel meshless deformable model for in vivo Left Ventricle (LV) 3D motion estimation and analysis based on tagged MRI (tMRI). The meshless deformable model can capture global deformations such as contraction and torsion with a few parameters, while track local deformations with Laplacian representation. In particular, the model performs well even when the control points (tag intersections) are relatively sparse. We test the performance of the meshless model on a numeric phantom, as well as in vivo heart data of healthy subjects and patients. The experimental results show that the meshless deformable model can fully recover the myocardial motion and strain in 3D.

摘要

我们提出了一种基于标记磁共振成像(tMRI)的用于体内左心室(LV)三维运动估计和分析的新型无网格可变形模型。该无网格可变形模型能够通过少数参数捕捉诸如收缩和扭转等全局变形,同时利用拉普拉斯表示追踪局部变形。特别地,即使控制点(标记交点)相对稀疏时,该模型也表现良好。我们在数值模拟体模以及健康受试者和患者的体内心脏数据上测试了无网格模型的性能。实验结果表明,无网格可变形模型能够在三维空间中完全恢复心肌运动和应变。

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