[論文レビュー] PVR: Patch-to-Volume Reconstruction for Large Area Motion Correction of Fetal MRI

Amir Alansary, Bernhard Kainz+9 more|arXiv (Cornell University)|Nov 22, 2016

Fetal and Pediatric Neurological Disorders参考文献 21被引用数 4

ひとこと要約

本論文は、動き歪みを生じた重複する2次元スライスから、パッチごとの最適化、超解像、自動外れ値除外を用いて高解像度3次元ボリュームを再構築する、胎児MRIのための新しい動き補正法であるパッチ・トゥ・ボリューム再構築（PVR）を提案する。合成実験では、標準的なスライス・トゥ・ボリューム登録（SVR）と比較して再構築精度を約30%向上させ、臨床的実データにおいても、子宮、胎児、胎盤を包括的に、かつ自動的に再構築可能である。

ABSTRACT

In this paper we present a novel method for the correction of motion artifacts that are present in fetal Magnetic Resonance Imaging (MRI) scans of the whole uterus. Contrary to current slice-to-volume registration (SVR) methods, requiring an inflexible anatomical enclosure of a single investigated organ, the proposed patch-to-volume reconstruction (PVR) approach is able to reconstruct a large field of view of non-rigidly deforming structures. It relaxes rigid motion assumptions by introducing a specific amount of redundant information that is exploited with parallelized patch-wise optimization, super-resolution, and automatic outlier rejection. We further describe and provide an efficient parallel implementation of PVR allowing its execution within reasonable time on commercially available graphics processing units (GPU), enabling its use in the clinical practice. We evaluate PVR's computational overhead compared to standard methods and observe improved reconstruction accuracy in presence of affine motion artifacts of approximately 30% compared to conventional SVR in synthetic experiments. Furthermore, we have evaluated our method qualitatively and quantitatively on real fetal MRI data subject to maternal breathing and sudden fetal movements. We evaluate peak-signal-to-noise ratio (PSNR), structural similarity index (SSIM), and cross correlation (CC) with respect to the originally acquired data and provide a method for visual inspection of reconstruction uncertainty. With these experiments we demonstrate successful application of PVR motion compensation to the whole uterus, the human fetus, and the human placenta.

研究の動機と目的

• 胎児MRIにおける非剛性かつ予測不能な動きが画像品質を劣化させ、診断を困難にするという課題に対処すること。
• 剛体運動を仮定する従来のスライス・トゥ・ボリューム登録（SVR）の限界を克服し、子宮や胎盤のような大規模で非剛性に変形する構造に対しても有効であるようにすること。
• 手動による介入を必要としない、セグメンテーションフリーな自動手法として、複数の動き歪みを生じた2次元スライス群から高解像度3次元ボリュームを再構築すること。
• 効率的なGPUアクセラレーテッド並列実装により、リアルタイムで臨床的に実用可能な動き補正を実現すること。
• 単一の指標にとどまらない再構築品質の評価のため、視覚的不確実性の検査と構造的類似度（DSSIM）ヒートマップを導入すること。

提案手法

• 重複する2次元スライスからパッチを抽出し、動き補正済みのパッチごとの最適化を用いて、低解像度（LR）入力から高解像度（HR）ボリュームを再構築する。
• 各LR画像がHRボリュームのダウンサンプリング、ぼかし、および動き歪みを受けて生成されたものとしてモデル化される超解像モデルを採用する：$ x_i = W_i y + n_i $、ここで $ W_i = D B T_i $ であり、サブサンプリング、ぼかし、変換を組み合わせたものである。
• 並列化され、GPUアクセラレーションされた最適化フレームワークにより、効率的な計算が可能であり、パッチ選択は固定サイズの正方形またはマルチスケールのスーパーピクセルを用いて、効率性と正確性を向上させる。
• EMベースのアルゴリズムを用いて、重複するパッチ間で一貫性のないまたは汚損されたデータを自動で特定・除外する外れ値除外処理が実施される。
• 固定サイズとマルチサイズのパッチ設定の両方をサポートし、特に非剛性領域（胎盤、子宮）においてはマルチスケールのスーパーピクセルが優れた性能を示す。
• 再構築の不確実性は、DSSIMヒートマップを用いて可視化され、3次元ボリューム全体にわたる信頼性の定性的な評価が可能になる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 大規模で非剛性の動きを伴う胎児および母体の動きがある状況下で、パッチベースの再構築手法は、標準的なSVRに比べて優れた動き補正を達成できるか？
• RQ2 パッチの種別（正方形対スーパーピクセル）およびサイズ（固定サイズ対マルチスケール）の選択が、再構築精度と計算効率にどのように影響するか？
• RQ3 PVRは、手動によるセグメンテーションや領域の定義なしに、胎盤や全子宮のような複雑な非剛性変形構造をどれほど正確に再構築できるか？
• RQ4 複数の胎児や極端な四肢の動きを伴う臨床的状況下で、PVRの性能はいかがなものか？
• RQ5 DSSIMヒートマップのような視覚的不確実性指標は、動き歪みを受ける胎児MRIにおける再構築信頼性を効果的に明らかにできるか？

主な発見

• 合成実験において、アフィン変形アーチファクトを伴う状況で、PVRは従来のSVRと比較して再構築精度を約30%向上させる。
• PVRは、胎盤や子宮のような非剛性変形領域でも優れた性能を示し、スーパーピクセルを用いたパッチが正方形パッチを上回る。
• 本手法は、手動によるセグメンテーションや領域特定を必要とせず、双子の妊娠における全子宮、胎児脳、胎盤、複数の胎児を正常に再構築できた。
• マルチスケールのスーパーピクセルパッチは、重複する正方形パッチと比較して、同等の再構築精度を維持しながらも、はるかに高い計算効率を示した。
• 極端な四肢の動き（スライス間で2 cm以上）が生じる場合、PVRは細部構造の再構築に失敗する。これは、強度ベースの最適化の限界を示しており、構造的一致性の欠如が原因である。
• DSSIMヒートマップによる視覚的検査により、3次元ボリューム全体にわたり再構築品質の空間的ばらつきが明らかとなり、臨床医が信頼性の低い領域を特定できるようになった。