用胎儿MRI进行面表型化:对3D可视化,细分,表面染和物理模型的可行性研究
Jacqueline Matthew1,2, Alena Uus3, Leah De Souza3
1School of Biomedical Engineering and Imaging Sciences, King's College London, St Thomas' Hospital, London, UK. jacqueline.matthew@kcl.ac.uk.
BMC medical imaging
|March 1, 2024
概括
本研究介绍了用于面评估的3D切片对体积注册 (SVR) 胎儿MRI,并开发了用于3D模型创建的自动化管道. 结果显示了优质的3D模型用于诊断胎儿异常.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 计算解剖学的计算解剖学
- 胎儿医学 胎儿医学
背景情况:
- 面评估传统上不包括胎儿MRI.
- 3D切片对体积注册 (SVR) 主要用于胎儿大脑分析.
- 缺少用于胎儿面结构的自动细分和3D模型生成.
研究的目的:
- 探索3D SVR运动校正胎儿MRI用于面评估的潜力.
- 开发和验证用于胎儿面细分的自动化3D注意力UNet管道.
- 评估3D重建模型和3D打印的质量和诊断实用性.
主要方法:
- 使用3D SVR进行运动校正的胎儿MRI.
- 开发了一个自动化的3D注意力UNet管道用于面细分.
- 在多平面卷,3D计算机模型和3D打印模型上进行了定性分析.
- 使用标准化的协议评估了面特征的可见性.
主要成果:
- 3D SVR图像显示了66-100%的面结构的可见性.
- 精细的3D表面模型实现了60-90%的解剖学可见性.
- 48%的精致型号显示出良好的/优秀的质量,36%的质量中等.
- 3D打印模型显示出良好的/优秀的质量和健康病例和异常病例之间的区别特征.
结论:
- 3D T2w SVR重建和模型提供足够的分辨率来描述胎儿的面特征.
- 自动化管道和3D打印显示出对胎儿面评估的前景.
- 创建了一个公开可访问的胎儿头部3DT2wMRI图谱.
