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自 20 世纪 80 年代以来，磁共振成像 (MRI) 就已用于研究发育中的胎儿大脑。然而，运动 (母亲和胎儿的) 一直是一个真正的挑战，限制了所获取图像的探索能力。在产前成像中，大脑的完整图像实际上是一堆 2D 切片。这些采集通常沿空间的三个轴进行，以便为放射科医生提供大脑的 3D“视觉”。切片的采集时间通常足够短 (少于 1 秒) 以“冻结”运动。因此，受试者的运动主要会引起几何失真伪影，即 2D 切片的堆叠不能直接反映大脑的 3D 几何形状。因此，有必要回顾性地估计运动以重建胎儿大脑的 3D 图像 [1]。胎儿数据重建的主要方法称为“切片到体积配准”的 SVR，该方法基于两个步骤：估计相对运动，然后融合数据 [2–4]。在产前成像的情况下，配准问题属于 2D-3D 类型，即我们必须估计切片和参考体积之间的运动。此参考体积也是我们想要重建的图像，因此是未知的。从对参考体积的首次估计，通过最小化当前切片和参考体积之间的对齐标准来估计每个切片的对齐。然后根据为每个切片估计的变换集重新计算后者。重建体积的质量在很大程度上取决于切片配准的质量。该过程以迭代方式重复，直到算法收敛。为了使这些方法对受试者的运动更具鲁棒性，已经开发了深度学习方法 [5,6]。然而，基于迭代重建的方法对于分析临床常规获取的大型图像数据库仍然不够稳健。因此，有必要检测出未对准的切片，以便不将它们包括在重建步骤中[7,8]或减少它们对重建的影响[9]。为了解决这个问题，一种解决方案是通过使用正交切片的交点并将它们的对应关系强加到 3D 交点 [10]，将切片的运动校正与重建步骤完全分开。这种方法可以独立解决切片运动校正和 3D 体积重建的问题。在本文中，我们开发了一种使用机器学习方法来估计与未对准切片检测相关的切片运动的方法。所提出的方法称为 ROSI，即“基于正交切片交点的配准”。对合成和真实数据进行的评估表明，与 SVR 方法相比，所提出的方法更有吸引力。
胎儿脑部 MRI 的回顾性运动估计
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