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Ultrasound fusion image error correction using subject-specific liver motion model and automatic image registration

机译:使用特定于受试者的肝脏运动模型和自动图像配准的超声融合图像误差校正

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摘要

Purpose: Ultrasound fusion imaging is an emerging tool and benefits a variety of clinical applications, such as image-guided diagnosis and treatment of hepatocellular carcinoma and unresectable liver metastases. However, respiratory liver motion-induced misalignment of multimodal images (i.e., fusion error) compromises the effectiveness and practicability of this method. The purpose of this paper is to develop a subject-specific liver motion model and automatic registration-based method to correct the fusion error.
机译:目的:超声融合成像是一种新兴工具,可用于多种临床应用,例如肝细胞癌和无法切除的肝转移的图像指导诊断和治疗。但是,由呼吸道肝脏运动引起的多峰图像未对准(即融合错误)损害了该方法的有效性和实用性。本文的目的是开发特定于受试者的肝脏运动模型和基于自动配准的方法来纠正融合误差。

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