Background and Objective: To assess the feasibility and accuracy of reconstructing time-resolved, three-dimensional, subject-specific aortic geometries from a limited number of standard cine 2D magnetic resonance imaging (MRI) acquisitions. This is achieved by coupling a statistical shape model with a differentiable volumetric mesh optimization algorithm. Methods: Cine 2D MRI slices were manually segmented and used to reconstruct subject-specific aortic geometries via a differentiable mesh optimization algorithm, constrained by a statistical shape model. Optimal slice positioning was first evaluated on synthetic data, followed by in-vivo acquisition in 30 subjects (19 volunteers and 11 aortic stenosis patients). Time-resolved aortic geometries were reconstructed, from which geometric descriptors and radial strain were derived. In a subset of 10 subjects, 4D flow MRI data was acquired to provide volumetric reference for peak-systolic shape comparison. Results: Accurate reconstruction was achieved using as few as six cine 2D MRI slices. Agreement with 4D flow MRI reference data yielded a Dice score of (89.9 +/- 1.6) %, Intersection over Union of (81.7 +/- 2.7) %, Hausdorff distance of (7.3 +/- 3.3) mm, and Chamfer distance of (3.7 +/- 0.6) mm. The mean absolute radius error along the aortic arch was (0.8 +/- 0.6) mm. Secondary analysis demonstrated significant differences in geometric features and radial strain across age groups, with strain decreasing progressively with age at values of (11.00 +/- 3.11) x 10-2 vs. (3.74 +/- 1.25) x 10-2 vs. (2.89 +/- 0.87) x 10-2 for the young, mid-age, and elderly groups, respectively. Conclusion: The proposed framework enables reconstruction of time-resolved, subject-specific aortic geometries from a limited number of standard cine 2D MRI acquisitions, providing a practical basis for downstream computational analysis.


翻译:背景与目的:评估利用有限数量的标准动态二维磁共振成像(MRI)采集数据重建时间分辨、个体化三维主动脉几何结构的可行性及准确性。该方法通过结合统计形状模型与可微分体网格优化算法实现。方法:对动态二维MRI切片进行人工分割,并借助可微分网格优化算法(受统计形状模型约束)重建个体化主动脉几何结构。首先基于合成数据评估最优切片定位,随后在30名受试者(19名志愿者及11名主动脉瓣狭窄患者)中开展在体采集。重建获得时间分辨主动脉几何结构,并以此导出几何描述符及径向应变。在10名受试者的子集中,采集四维血流MRI数据,为收缩峰值形态比较提供容积参考。结果:使用仅六个动态二维MRI切片即可实现精确重建。与四维血流MRI参考数据的一致性评估结果为:Dice系数(89.9±1.6)%、交并比(81.7±2.7)%、豪斯多夫距离(7.3±3.3)mm、倒角距离(3.7±0.6)mm。沿主动脉弓的平均绝对半径误差为(0.8±0.6)mm。次级分析显示,不同年龄组的几何特征与径向应变存在显著差异,且应变随年龄增长呈递减趋势:青年组(11.00±3.11)×10⁻²、中年组(3.74±1.25)×10⁻²、老年组(2.89±0.87)×10⁻²。结论:所提出的框架能够基于有限数量的标准动态二维MRI采集数据重建时间分辨、个体化主动脉几何结构,为后续计算分析提供了实用基础。

0
下载
关闭预览

相关内容

深度学习的多视角三维重建技术综述
专知会员服务
23+阅读 · 2025年6月7日
【普林斯顿博士论文】快速且鲁棒的三维重建
专知会员服务
18+阅读 · 2025年2月13日
动态三维场景重建研究综述
专知会员服务
36+阅读 · 2024年8月23日
深度学习背景下的图像三维重建技术进展综述
专知会员服务
39+阅读 · 2023年9月4日
专知会员服务
29+阅读 · 2021年9月6日
专知会员服务
50+阅读 · 2021年8月28日
专知会员服务
56+阅读 · 2021年4月4日
基于视觉的三维重建关键技术研究综述
专知会员服务
167+阅读 · 2020年5月1日
三维重建 3D reconstruction 有哪些实用算法?
极市平台
13+阅读 · 2020年2月23日
计算机视觉方向简介 | 三维重建技术概述
计算机视觉life
26+阅读 · 2019年6月13日
SkeletonNet:完整的人体三维位姿重建方法
计算机视觉life
21+阅读 · 2019年1月21日
深度学习之图像超分辨重建技术
机器学习研究会
12+阅读 · 2018年3月24日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
23+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
综述 | 3D场景图:开放挑战与未来方向
专知会员服务
3+阅读 · 6月22日
21世纪的无人机战争
专知会员服务
3+阅读 · 6月22日
《量子技术的军事任务技术适配与利用》
专知会员服务
3+阅读 · 6月22日
美国从乌克兰无人机战争中学习经验
专知会员服务
7+阅读 · 6月21日
ICML 2026 | 面向视觉语言模型的语义鲁棒性认证
专知会员服务
5+阅读 · 6月21日
相关VIP内容
深度学习的多视角三维重建技术综述
专知会员服务
23+阅读 · 2025年6月7日
【普林斯顿博士论文】快速且鲁棒的三维重建
专知会员服务
18+阅读 · 2025年2月13日
动态三维场景重建研究综述
专知会员服务
36+阅读 · 2024年8月23日
深度学习背景下的图像三维重建技术进展综述
专知会员服务
39+阅读 · 2023年9月4日
专知会员服务
29+阅读 · 2021年9月6日
专知会员服务
50+阅读 · 2021年8月28日
专知会员服务
56+阅读 · 2021年4月4日
基于视觉的三维重建关键技术研究综述
专知会员服务
167+阅读 · 2020年5月1日
相关基金
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
23+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员