Medical Imaging and Augmented Reality: 5th International Workshop, MIAR 2010, Beijing, China, September 19-20, 2010, Proceedings

Cover
......Page 1
Preface......Page 6
Organization......Page 8
Table of Contents......Page 12
Introduction......Page 19
Method......Page 20
Neonatal segmentation Using Coupled Level Set Method......Page 21
Preliminary Segmentation for CSF, WM and GM......Page 23
Experimental Results......Page 24
References......Page 27
Introduction......Page 29
Minimal Paths as Vessel Centerlines......Page 30
Computation of the Configuration Function......Page 32
Identification of Vessel Configurations......Page 34
Unified Approach: Overview and a Motivating Scenario......Page 35
Validation and Discussions......Page 36
References......Page 37
Introduction......Page 39
Incremental PCA......Page 40
Incremental Mixture Models......Page 41
Results......Page 43
Conclusion......Page 46
References......Page 47
Introduction......Page 49
Left Ventricle Segmentation......Page 50
Development of 3D Active Appearance Model......Page 51
Segmentation of the Left Ventricular Walls in the Presence of Infarct......Page 52
Segmentation of the Infarct and Peri-Infarct Tissue......Page 54
Results......Page 55
References......Page 58
Introduction......Page 60
Method......Page 62
Formulation of Spatial-temporal Constraint......Page 63
4D Joint Registration and Segmentation Framework......Page 65
Experimental Results......Page 66
References......Page 68
Introduction......Page 69
MR Imaging and Protocol......Page 70
Image Analysis......Page 71
Results and Discussions......Page 72
References......Page 76
Introduction......Page 78
Vessel Segmentation......Page 79
Coherent Point Drift Framework......Page 80
Landmark-Guided Coherent Point Drift......Page 81
Validation......Page 82
Results......Page 84
Discussion and Conclusions......Page 86
References......Page 87
Introduction......Page 88
Review of the ICP and StochastICP Algorithms......Page 89
Registration Algorithm of CT Segmented Surfaces and the 3-D Cardiac Electroanatomical Maps......Page 90
The in Vivo Models Study......Page 92
References......Page 94
Introduction......Page 96
Related Work......Page 97
Method......Page 98
Multi-scale Vessel Enhancement Diffusion and Filtering......Page 99
Tensor Voting......Page 100
Multi level LDDMM Registration......Page 101
Results and Evaluation......Page 102
References......Page 104
Introduction......Page 106
Aim......Page 107
Intensity and Mass Conserving Optical Flows......Page 108
Software Phantom and Patient Data......Page 110
Correlation Coefficient......Page 111
Myocardial Thickness......Page 112
Mean Activity in Blood Pool......Page 113
References......Page 114
Introduction......Page 116
Overview......Page 118
Weighted Similarity Measure......Page 119
Evaluation......Page 120
Conclusion......Page 123
References......Page 124
Introduction......Page 126
Normalized Cuts for Rough Sulcal Bank Segmentation......Page 127
Graph Cuts for Fine Sulcal Bank Segmentation......Page 129
Results......Page 131
Applications......Page 132
References......Page 135
Introduction......Page 136
Surface Registration......Page 138
Statistical Shape Analysis......Page 140
Surface Registration......Page 141
Statistical Shape Analysis......Page 143
Conclusions......Page 144
References......Page 145
Introduction......Page 146
Motivation......Page 147
Problem Formulation......Page 148
Smart Shape Modeler......Page 149
Feature Detection......Page 151
Scriptable Rules......Page 152
Validation......Page 154
Conclusions......Page 155
References......Page 156
Introduction......Page 157
Related Work......Page 158
Our Contribution......Page 159
Method......Page 160
Clustering......Page 161
Experiments and Results......Page 162
Conclusion......Page 165
References......Page 166
Introduction......Page 167
Analysis of Rules Governing DBS Planning......Page 168
Data......Page 169
Global Strategy......Page 170
Geometric Constraints......Page 171
Results......Page 172
Discussion......Page 174
Conclusion......Page 175
References......Page 176
Introduction......Page 177
Tumor Growth Model......Page 179
Tumor Growth Model Parameters Training......Page 181
Experimental Results......Page 182
References......Page 185
Introduction......Page 187
Application of Sampling Theory to Ray Casting......Page 189
Spectral Analysis of the Composite Function......Page 190
Dynamic Transfer Functions......Page 191
Implementation......Page 192
Results......Page 193
Conclusion and Outlook......Page 195
References......Page 196
Introduction......Page 197
Data......Page 198
Fiber Tracking Algorithms and Tracking Parameters......Page 199
The Area between Corresponding Fibers or Corresponding Points......Page 200
The Earth Mover's Distance......Page 201
The Current Distance......Page 202
Fiber Track Difference Quantification......Page 203
DT-MRI Uncertainty Visualization Toolkit......Page 205
Conclusion and Future Work......Page 206
References......Page 207
Introduction......Page 209
Data Acquisition......Page 210
Workflow......Page 211
Experiments......Page 212
Simulation......Page 213
Real Data......Page 214
References......Page 216
Introduction......Page 218
Segmentation/Maximum-Flow Problem......Page 219
Numerical Considerations......Page 221
Synthetic Experiments......Page 222
Experiments on Real Datasets......Page 225
References......Page 227
Introduction......Page 229
Least Square Method with Spherical Harmonics......Page 230
Locally Weighted Least Square Method with Spherical Harmonics......Page 231
The Weighting Function......Page 232
Experimental Results and Validation......Page 233
Conclusion......Page 235
References......Page 236
Introduction......Page 237
Local FM-Based DTI Registration......Page 239
The Fractional Anisotropy Asymmetry Method......Page 241
Results......Page 243
Conclusion......Page 244
References......Page 245
Introduction......Page 246
Spherical Harmonic Representation......Page 248
Feature Vector and Similarity Measure......Page 249
HARDI Registration......Page 250
Experimental Results......Page 252
References......Page 253
Introduction......Page 255
Method......Page 256
Rigid Registration......Page 257
Evaluation......Page 258
Discussion......Page 261
Conclusion......Page 263
References......Page 264
Introduction......Page 265
Computational Decision Support for PAVI......Page 266
Aortic Valve and Ascending Aortic Root Modeling......Page 267
Stent Model......Page 268
Virtual Stent Deployment......Page 269
Experimental Results......Page 270
Validation of Patient-Specific Anatomical Modeling and Parameter Estimation......Page 271
Validation of In-Silico Implant Deployment......Page 272
References......Page 274
Introduction......Page 275
Relative Error vs. Absolute Error......Page 276
Experimental Setup and Error Measurement......Page 278
Validation and Sensitivity Assessment......Page 281
References......Page 283
Introduction......Page 285
Method......Page 286
Modeling the Longitudinal Transformations Using a Nonlinear System......Page 287
The MMC Algorithm......Page 288
Experiments Using Simulated Image Sequences......Page 289
Microendoscopy Video Results......Page 291
References......Page 292
Introduction......Page 294
Transformation and Fixation Mechanisms......Page 295
Grasping Mechanism......Page 297
Prototype......Page 298
Measurement of Transformation and Removal Times......Page 299
Transformation and Removal Times......Page 301
Conclusion......Page 302
References......Page 303
Introduction......Page 304
Contour Tracking Algorithm......Page 305
Materials......Page 306
Algortithm Precision......Page 307
Algorithm Comparison with Image Co-registration......Page 308
References......Page 311
Introduction......Page 313
Displacement Detection......Page 315
Strain Extraction......Page 317
Orientation Selection and Its Process Control......Page 318
Result and Evaluation......Page 319
Discussion on Comparison with Real-Time Phase-Shift Method......Page 320
Conclusion and Future Work......Page 321
References......Page 322
Introduction......Page 323
Methods......Page 324
Level Set Diffusion......Page 325
Experiments......Page 326
Results and Discussion......Page 327
References......Page 330
Introduction......Page 332
Episode Segmentation......Page 333
Episode Representation......Page 335
Results......Page 336
Conclusions......Page 340
References......Page 341
Improved Precision in the Measurement of Longitudinal Global and Regional Volumetric Changes via a Novel MRI Gradient Distortion Characterization and Correction Technique......Page 342
Distortion Model......Page 343
Data Processing......Page 344
Precision of Distortion Measurements......Page 346
Numerical Simulations......Page 347
Human Data......Page 348
Discussion and Conclusions......Page 350
References......Page 351
Introduction......Page 352
Taxonomy for Mixed Visualization in IGS......Page 353
Data......Page 354
View......Page 355
Data......Page 356
View......Page 358
References......Page 360
Introduction......Page 362
Methods......Page 363
Methods......Page 365
Methods......Page 367
Results and Discussion......Page 368
References......Page 369
Introduction......Page 371
Target Arteries and Problem Formulation......Page 372
Automated Nomenclature......Page 374
Discussion......Page 377
References......Page 380
Introduction......Page 381
Experimental Setup......Page 382
Hidden Markov Model......Page 383
Experimental Results......Page 385
Discussion......Page 388
References......Page 389
Introduction......Page 391
Outlier Removal with Trilinear Constraints......Page 392
Graph-Based Registration......Page 393
Iterative Refinement......Page 394
Super-Resolution Mosaicing......Page 395
Experiment with Endoscopic Images from TECAB Surgery......Page 396
Experiment with FCM Images......Page 397
References......Page 399
Introduction......Page 401
Constrained Normalized Cuts Criterion......Page 403
Iterative Eigenmap Aggregation......Page 404
Results and Discussion......Page 406
Conclusions......Page 408
References......Page 409
Introduction......Page 411
Method......Page 412
Abdomen Normalization......Page 413
Probabilistic Atlas (PA) and Intensity Profile (IP)......Page 414
Pose Estimation Using the MAP......Page 415
Results......Page 416
Discussion......Page 418
References......Page 419
Introduction......Page 421
Probabilistic Mask Construction......Page 422
Model-Based Segmentation and Probabilistic Mask Registration......Page 423
Refinement by Voxel Classification......Page 424
Results......Page 426
Discussion......Page 427
References......Page 428
Introduction......Page 429
Data Processing......Page 430
Classification......Page 432
Experiments......Page 433
Results......Page 434
References......Page 435
Introduction......Page 437
Geometrical Model of the Vertebral Body......Page 438
Images, Ground Truth and Method Evaluation......Page 440
Implementation Details......Page 441
Discussion and Conclusion......Page 442
References......Page 446
Introduction......Page 447
Methods......Page 449
Learning Phase......Page 451
Experiments and Results......Page 452
References......Page 454
Introduction......Page 456
Gyral Patch Segmentation......Page 458
Formulation as an Energy Minimization Problem......Page 459
Results......Page 462
Conclusion......Page 464
References......Page 465
Introduction......Page 466
Neuroanatomical Features of Fibers......Page 468
The Mahalanobis Distance between Fibers......Page 470
Experimental Results......Page 471
References......Page 473
Introduction......Page 475
Jansen's Neural Mass Model......Page 476
Nonlinear Joint Estimation......Page 479
Result and Discussion......Page 480
References......Page 484
Introduction......Page 485
Previous Work......Page 486
Pre-Processing......Page 487
Pigment Network Detection......Page 488
Feature Extraction......Page 489
Evaluation and Results......Page 490
Conclusion and Future Work......Page 491
References......Page 492
Introduction......Page 493
Method......Page 495
Experimental Results and Discussion......Page 498
Conclusion......Page 501
References......Page 502
Introduction and Related Work......Page 503
System Components......Page 505
Integrated 6DOF C-Arm System Kinematic Modeling......Page 506
Kinematic Singularity......Page 507
Experiment......Page 508
Discussion and Conclusion......Page 510
References......Page 511
Introduction......Page 512
Contrast Agents......Page 513
Animal Model......Page 514
Experiments......Page 515
Results......Page 516
Discussion......Page 518
Conclusions......Page 519
References......Page 520
Introduction......Page 521
Overview......Page 522
Particle-Based Fast Modeling for Small Soft Tissues......Page 523
Surface Data Pre-computation......Page 524
Runtime Organ Deformation Simulation......Page 526
Experiments and Evaluations......Page 527
References......Page 529
Introduction......Page 531
Method......Page 532
Underwater Camera......Page 533
Calibration......Page 534
Experiments......Page 536
Discussion......Page 537
References......Page 538
Introduction......Page 539
The Conditional Density Propagation Algorithm......Page 540
Center of Gravity Compensation......Page 541
System Configuration......Page 542
Tracking Accuracy......Page 543
Experiment Result......Page 545
Discussion......Page 546
References......Page 547
Introduction......Page 549
Preoperative Planning......Page 550
Intraoperative Assistance......Page 551
Results......Page 555
References......Page 557
Introduction......Page 559
Structure of the Robot......Page 561
Structure of Robot Arms......Page 562
Integrated Display Function......Page 563
Acquisition of Haptic Sense......Page 564
Mounting Function of Distinguishing Softness and Feedback of Grabbing Force......Page 565
Integrated Display Function......Page 566
Discussion......Page 567
References......Page 568
Introduction......Page 569
Experiment I - Photogrammetric Calibration......Page 571
Experiment II: Hybrid Calibration......Page 573
Discussion......Page 575
Conclusion......Page 576
References......Page 577
Introduction and Background......Page 579
Method......Page 581
Phantom Data......Page 584
Clinical Data......Page 586
References......Page 587
Author Index
......Page 589