Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > eess > arXiv:2506.21162v1

帮助 | 高级搜索

电气工程与系统科学 > 图像与视频处理

arXiv:2506.21162v1 (eess)
[提交于 2025年6月26日 ]

标题: 一种将三维超声整合到经皮肝肿瘤消融中的新框架

标题: A Novel Framework for Integrating 3D Ultrasound into Percutaneous Liver Tumour Ablation

Authors:Shuwei Xing, Derek W. Cool, David Tessier, Elvis C.S. Chen, Terry M. Peters, Aaron Fenster
摘要: 三维超声(US)成像在提高经皮肝肿瘤消融术的疗效方面显示出显著优势。其临床整合对于将三维超声引入治疗领域至关重要。然而,超声图像中肿瘤识别的挑战仍然阻碍了其更广泛的应用。在本研究中,我们提出了一种将三维超声整合到标准消融流程中的新框架。我们提出一个关键组件,一种临床可行的二维超声-CT/MRI配准方法,利用三维超声作为中间媒介以降低配准复杂度。为了促进配准流程的有效验证,我们还提出了一种直观的多模态图像可视化技术。在我们的研究中,二维超声-CT/MRI配准实现了大约2-4毫米的地标距离误差,每对图像的运行时间为0.22秒。此外,非刚性配准相比刚性配准将平均对齐误差减少了约40%。结果表明了所提出的二维超声-CT/MRI配准流程的有效性。我们的集成框架提升了三维超声成像在改善经皮肿瘤消融术中的能力,展示了三维超声在临床干预中扩展治疗作用的潜力。
摘要: 3D ultrasound (US) imaging has shown significant benefits in enhancing the outcomes of percutaneous liver tumour ablation. Its clinical integration is crucial for transitioning 3D US into the therapeutic domain. However, challenges of tumour identification in US images continue to hinder its broader adoption. In this work, we propose a novel framework for integrating 3D US into the standard ablation workflow. We present a key component, a clinically viable 2D US-CT/MRI registration approach, leveraging 3D US as an intermediary to reduce registration complexity. To facilitate efficient verification of the registration workflow, we also propose an intuitive multimodal image visualization technique. In our study, 2D US-CT/MRI registration achieved a landmark distance error of approximately 2-4 mm with a runtime of 0.22s per image pair. Additionally, non-rigid registration reduced the mean alignment error by approximately 40% compared to rigid registration. Results demonstrated the efficacy of the proposed 2D US-CT/MRI registration workflow. Our integration framework advanced the capabilities of 3D US imaging in improving percutaneous tumour ablation, demonstrating the potential to expand the therapeutic role of 3D US in clinical interventions.
评论: 11页,5图
主题: 图像与视频处理 (eess.IV) ; 人工智能 (cs.AI)
引用方式: arXiv:2506.21162 [eess.IV]
  (或者 arXiv:2506.21162v1 [eess.IV] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2506.21162
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Shuwei Xing [查看电子邮件]
[v1] 星期四, 2025 年 6 月 26 日 11:39:08 UTC (8,424 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • HTML(实验性)
  • TeX 源代码
  • 其他格式
许可图标 查看许可
当前浏览上下文:
eess.IV
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2025-06
切换浏览方式为:
cs
cs.AI
eess

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号