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Volumetric Registration-Based Cleft Volume Estimation of Alveolar Cleft Grafting Procedures

机译：基于体积配准的牙槽裂移植术的裂隙体积估计

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This paper presents a method for automatic estimation of the bony alveolar cleft volume of cleft lips and palates (CLP) patients from cone-beam computed tomography (CBCT) images via a fully convolutional neural network. The core of this method is the partial nonrigid registration of the CLP CBCT image with the incomplete maxilla and the template with the complete maxilla. We build our model on the 3D U-Net and parameterize the nonlinear mapping from the one-channel intensity CBCT image to six-channel inverse deformation vector fields (DVF). We enforce the partial maxillary registration using an adaptive irregular mask regarding the cleft in the registration process. When given inverse DVFs, the deformed template combined with volumetric Boolean operators are used to compute the cleft volume. To avoid the rough and inaccurate reconstructed cleft surface, we introduce an additional cleft shape constraint to fine-tune the parameters of the registration neural networks. The proposed method is applied to clinically-obtained CBCT images of CLP patients. The qualitative and quantitative experiments demonstrate the effectiveness and efficiency of our method in the volume completion and the bony cleft volume estimation compared with the state-of-the-art.
机译：本文提出了一种通过完全卷积神经网络从锥束计算机断层扫描（CBCT）图像自动估计唇裂和裂（CLP）患者的骨性肺泡裂隙体积的方法。该方法的核心是上颌骨不完整的CLP CBCT图像和上颌骨完整的模板的部分非刚性配准。我们在3D U-Net上建立模型，并参数化从一通道强度CBCT图像到六通道逆变形矢量场（DVF）的非线性映射。我们在注册过程中使用关于裂痕的自适应不规则面罩来强制进行上颌骨的部分注册。给定逆DVF时，将变形模板与体积布尔运算符组合在一起以计算裂隙体积。为了避免粗糙和不准确的裂口重建，我们引入了一个额外的裂口形状约束来微调配准神经网络的参数。该方法应用于临床获得的CLP患者的CBCT图像。定性和定量实验表明，与最新技术相比，我们的方法在体积完成和骨c裂体积估计中的有效性和效率。

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