内視鏡的光学コヒーレンス断層撮影による中耳診断のための非剛体クラウド登録

目的：中耳感染は、特に小児集団の中で最も一般的な炎症性疾患です。現在の診断方法は主観的であり、耳鏡からの視覚的な手がかりに依存しています。耳鏡は病理を特定するために限られています。この欠点に対処するために、内視鏡的光学コヒーレンス断層撮影（OCT）は、中耳の形態学的および機能的なin vivo測定の両方を提供します。ただし、以前の構造の影のため、OCT画像の解釈は挑戦的で時間がかかります。迅速な診断と測定を促進するために、OCTデータの読みやすさの改善は、ex vivo中耳モデルからの形態学的知識をOCT体積データと統合することで達成され、OCTアプリケーションを毎日の臨床環境でさらに促進できます。 方法：C2P-NETを提案します。それぞれ、in vivoおよびin vivo OCTモデルからサンプリングされる部分から部分的なポイント雲のための2段階の非剛性登録登録パイプライン。ラベル付きトレーニングデータの欠如を克服するために、Blender3Dの高速で効果的な生成パイプラインは、中耳の形をシミュレートし、in vivoノイズ状および部分的な点雲で抽出するように設計されています。 結果：合成データセットと実際のOCTデータセットの両方での実験を通じて、C2P-NETのパフォーマンスを評価します。結果は、C2P-NETが目に見えない中耳点雲に一般化され、合成および実際のOCTデータで現実的なノイズと不完全性を処理できることを示しています。 結論：この作業では、OCT画像の支援を受けて中耳構造の診断を可能にすることを目指しています。C2P-NETを提案します。ポイントクラウドの2段階の非剛性登録パイプラインで、in vivoノイジーで部分的なOCT画像の解釈を初めてサポートします。コードはhttps://gitlab.com/nct_tso_public/c2p-netで入手できます。

PURPOSE: Middle ear infection is the most prevalent inflammatory disease, especially among the pediatric population. Current diagnostic methods are subjective and depend on visual cues from an otoscope, which is limited for otologists to identify pathology. To address this shortcoming, endoscopic optical coherence tomography (OCT) provides both morphological and functional in vivo measurements of the middle ear. However, due to the shadow of prior structures, interpretation of OCT images is challenging and time-consuming. To facilitate fast diagnosis and measurement, improvement in the readability of OCT data is achieved by merging morphological knowledge from ex vivo middle ear models with OCT volumetric data, so that OCT applications can be further promoted in daily clinical settings. METHODS: We propose C2P-Net: a two-staged non-rigid registration pipeline for complete to partial point clouds, which are sampled from ex vivo and in vivo OCT models, respectively. To overcome the lack of labeled training data, a fast and effective generation pipeline in Blender3D is designed to simulate middle ear shapes and extract in vivo noisy and partial point clouds. RESULTS: We evaluate the performance of C2P-Net through experiments on both synthetic and real OCT datasets. The results demonstrate that C2P-Net is generalized to unseen middle ear point clouds and capable of handling realistic noise and incompleteness in synthetic and real OCT data. CONCLUSIONS: In this work, we aim to enable diagnosis of middle ear structures with the assistance of OCT images. We propose C2P-Net: a two-staged non-rigid registration pipeline for point clouds to support the interpretation of in vivo noisy and partial OCT images for the first time. Code is available at: https://gitlab.com/nct_tso_public/c2p-net.