マルチアトラススペクトルパッチマッチ：心臓画像セグメンテーションへのアプリケーション

心臓磁気共鳴画像の自動セグメンテーションは、異なる解剖学、スキャナー、取得プロトコルの間の大きな変動から生じる多くの課題をもたらします。このホワイトペーパーでは、これらの課題にグローバルグラフ検索方法と画像の新しいスペクトル埋め込みを備えています。まず、セグメント化された画像とラベル付きアトラーゼのデータベース間のパッチ対応を初期化するための近似グラフ検索アプローチの使用を提案し、次に、グローバルな形状特性をキャプチャするために画像のマルチレイヤーグラフを使用して革新的なスペクトル埋め込みを提案します。最後に、画像とアトラーゼの共同スペクトル表現に基づいて、パッチの対応を推定します。最近のMiccai SATAセグメンテーションチャレンジの155枚の画像を使用して提案されたアプローチを評価し、提案されたアルゴリズムがトレーニングセットとテストセットの両方で現在の最先端の方法を大幅に上回ることを実証しました。

The automatic segmentation of cardiac magnetic resonance images poses many challenges arising from the large variation between different anatomies, scanners and acquisition protocols. In this paper, we address these challenges with a global graph search method and a novel spectral embedding of the images. Firstly, we propose the use of an approximate graph search approach to initialize patch correspondences between the image to be segmented and a database of labelled atlases, Then, we propose an innovative spectral embedding using a multi-layered graph of the images in order to capture global shape properties. Finally, we estimate the patch correspondences based on a joint spectral representation of the image and atlases. We evaluated the proposed approach using 155 images from the recent MICCAI SATA segmentation challenge and demonstrated that the proposed algorithm significantly outperforms current state-of-the-art methods on both training and test sets.