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Temporal Registration in In-Utero Volumetric MRI Time Series

机译:子宫内MRI时间序列中的时间配准

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摘要

We present a robust method to correct for motion and deformations in in-utero volumetric MRI time series. Spatio-temporal analysis of dynamic MRI requires robust alignment across time in the presence of substantial and unpredictable motion. We make a Markov assumption on the nature of deformations to take advantage of the temporal structure in the image data. Forward message passing in the corresponding hidden Markov model (HMM) yields an estimation algorithm that only has to account for relatively small motion between consecutive frames. We demonstrate the utility of the temporal model by showing that its use improves the accuracy of the segmentation propagation through temporal registration. Our results suggest that the proposed model captures accurately the temporal dynamics of deformations in in-utero MRI time series.
机译:我们提出了一种鲁棒的方法来校正宫腔内MRI时间序列中的运动和变形。动态MRI的时空分析要求在存在大量且不可预测的运动的情况下跨时间进行稳健对齐。我们对变形的性质做出马尔可夫假设,以利用图像数据中的时间结构。在相应的隐马尔可夫模型(HMM)中传递的前向消息会产生一种估计算法,该算法仅需考虑连续帧之间的相对较小的运动。我们通过显示时态模型的使用通过时态配准提高了分段传播的准确性,从而证明了时态模型的实用性。我们的结果表明,提出的模型可准确捕获子宫内MRI时间序列中变形的时间动态。

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