病人具体剂量测定法使用多通道LDDMM全身的幻影

文摘

本文详细描述了一个自动化的过程来创建特定的儿科放射量测定幻影从一个小的分段器官在孩子的CT扫描。从成人模板映射算法涉及全身儿科图像使用多通道大变形diffeomorphic度量映射(MC-LDDMM)。MC-LDDMM这个应用程序的并行实现和性能研究4儿科患者的样本,从1到24处理器。93.84%的计算时间是并行的,并行效率仍然很高,直到超过8个处理器使用。算法的性能验证一组24男性和18个女性儿科患者。发现1 - 2内通常是准确的体素(2 - 4毫米)和健壮的大数据集和变量。

1。介绍

辐射剂量测量病人在生活中是一个重要的物质积累最近收到关注,尤其是成长中的孩子的(例如,在新英格兰医学杂志》上最近的批判CT使用[1轻轻,采用图像的程序(2儿科放射学的社会,美国放射学会技术专家,美国放射学院,美国医学物理学家协会等)。在直接测量剂量个体器官是不切实际的,计算幻影的发展包含剂量测定的信息(例如,[3]),如延长cardiac-torso (XCAT)幻影用于这项研究[4)已经开始成为一个可靠的替补。这一战略的一个重要缺点是标准的幻影不能充分反映患者之间的差异,特别是对不同大小和年龄的儿童,并为每个病人手动定义新的幽灵将是不可行的。这里使用的策略包括手动分割的一小部分器官从小儿CT数据和计算全身映射类似分段成人XCAT幻影(5]。由此产生的转换是用来丰富的解剖和剂量测定的信息映射到孩子的身体。

密集的图像数据映射以及积分多方面的成人和儿童之间的数据,这个应用程序需要一个平滑的可逆变换(微分同胚映射)定义背景空间的CT扫描。这样的转换计算的一个重要焦点解剖学(6),据悉通过研究解析映射解剖解剖变异繁殖。正式,解剖学是模仿的四倍,在那里(即背景空间。的子集),是一组解析,是一个模板的轨道下,是一个家庭的概率措施。测地线路径,为据,用于发展一个模板和一个映射到目标当定义。

大变形diffeomorphic度量映射(LDDMM) (7)生成映射()通过集成一个平滑的与时间有关的速度场(8), 初始条件是身份,。速度场的功能,执行图像匹配以及平滑并确保路径是测地线,最小化是下面讨论。

2。多通道LDDMM算法

有现有的全身图像配准算法,用于(例如)注册宠物CT数据(9- - - - - -11呼吸)和补偿等变形。然而,这些倾向于使用弹性模型,它适用于描述小变形登记两张同一病人但无法准确地描述不同各种年龄段的成人和儿童之间的变形。除了限制平滑和可逆性,转换生成的LDDMM很适合这个应用程序,因为它的流体模型(而不是弹性)允许生成大变形(12]因为映射的子流形保护财产13)允许转换计算从少量的分段结构准确应用于成千上万的解剖结构中定义的XCAT幻影。此外,附加属性适合未来的探索。例如,LDDMM允许距离度量定义模板和目标之间的构造(8,14)并允许统计编纂解剖学(15,16]。

在这项工作中,我们使用多通道LDDMM (MC-LDDMM),一个算法,将每个分段器官作为一个单独的图像由一个共同的背景空间(17)来计算解析。这是通过计算速度场最小化能量函数 在哪里和是()通道(器官)的目标和模板图像,是一个微分同胚映射所产生的整合速度场吗从1,描述的贡献频道的整体能量。操作员,在那里是固定的,是多种多样的,的身份,拉普拉斯算符,确保平滑的速度场和产生的变形,更大相应的平滑变形,变小对应于更精确的转换。

能量梯度可以计算(17] 在哪里的运营商倒数吗,表示行列式和表示雅可比矩阵。转换所产生的整合(1)时间时间来标示(例如,)。的数量是模板频道转换时间(例如,),是目标通道将向后从1到时间(例如,),只是空间梯度。

可以看出,必须定义转换及其逆,是离散成11等距的时间点来。计算这一转变的速度场是一个大型的计算负载的一部分。集成在执行时间使用semi-Lagrangian平流,用于数值天气预报技术(18]。我们使用一个隐式的数值积分方法,在每个步伐3迭代/体素。

此外,一个畸形的目标和模板映像必须计算在每一个步伐。我们使用三线性插值,它对应于另一个大的计算负载。优化计算,每个通道的图像计算在同一循环(循环融合)。

最后,应用操作符由傅里叶域中的乘法实现。FFT计算被执行,并行使用英特尔数学内核库(MKL) FFT的例程。

因为很多步骤的算法包括独立计算常规3 d立体像素网格,适合并行化。在我们LDDMM算法的c++实现,OpenMP(开放多处理)库例程使用。所(19),”OpenMP应用程序编程接口(API)支持多平台共享内存并行编程在C / c++和Fortran架构。…OpenMP是一种便携式、可伸缩模式给共享内存并行程序员一个简单而灵活的接口为平台开发并行应用程序从桌面到超级计算机。“在我们的算法,在每个迭代的梯度下降法,不同的操作上定义数据结构体元网格并行使用的工作,和循环迭代分割的线程。程序编译使用英特尔c++编译器12.0版本,自动编译器优化。它是运行在一个戴尔R900, 4套接字节点6芯/套接字,在2.40 GHz Intel Xeon处理器E7450。

3所示。方法

3.1。计算全身地图

在以前的工作5),为此目的而使用multi-MC-LDDMM的可行性探索。映射到一个儿科病人进行了计算,并确定合理的分段器官的子集。然而,概括该算法人口的病人被证明是困难的。例如,初始模板和目标之间的重叠的器官或骨细节很穷,微分同胚映射倾向于减少器官接近一点。这些扭曲也会产生负面影响的注册附近的结构。此外,当结构减少了微分同胚映射的细节丢失,和结构扩大时,他们最初voxelized性格不合逻辑地大规模复制。这些困难是显示一个畸形的成人模板图所示1,腹部器官收缩到一个非常小的尺寸,附近的结构在颈部和胸腔被扭曲了,脸和头骨丢失和特性。进一步的调查导致了算法变得更健壮(20.),但增加了计算时间为代价的。

在修改MC-LDDMM算法,(2)是由初始化最小速度场使用梯度下降0和常规的一个较大的值。收敛性的价值减少,最小化恢复,从前面计算速度场。这个过程是迭代的四倍。这个顺序减少参数(表示“级联”)允许粗到细的登记,负责增加鲁棒性以及增加修改算法的计算时间。开始的一个较大的值类似于Tikhonov正则化,鼓励一个不适定问题的理想解决方案。最后小值选择给所需的映射的精度水平。减少的值由于突然往往导致nondiffeomorphic转换数值不稳定。所以,我们包括2中间值来减轻这种影响,不幸的是必须承担的价格大大增加计算时间。

与级联MC-LDDMM算法用于生成两个成年人之间的映射模板(一男一女),和儿科患者男性和18个女性(24)。每个被定义在一个2毫米³立体像素网格。病人不同大小的0.072和0.472倍体积的成年人,平均的0.233倍。男性成人的范围从0.072到0.472倍体积平均值为0.246,而雌性成年的范围从0.076到0.372倍体积平均值为0.215。图像被划分为8通道与相应器官和权重表中定义1,87地标被自动4)主要骨结构轻松地重现。最初图像与一个仿射变换最小化之间的距离相应的地标,紧随其后的是非线性地标LDDMM [21]。在这之后,级联MC-LDDMM是使用这四个值。在以往的研究中,我们发现这个特定的顺序给定性好的结果在2 d和3 d模拟全身数据(20.]。

转换的序列用于生成最终的映射如图2。每个转换为每个儿童患者结合产生一个双精度位移向量在每个成人的体元模板图像。这种转变是三线性插值映射NURBS(非均匀有理b样条)中定义的表面XCAT幻影的坐标系统的孩子。

3.2。分析计算

大量的计算工作期间进行级联MC-LDDMM,因此,其表现更彻底地调查。四个病人选择,2雄性和雌性,对应于最大、最小,和1/3四分位大小,表示“小”,“med-small”、“med-large”,“大”。映射计算在这些患者使用每个1,2,4,8、16、24(最大可用)处理器。总计算时间不包括输入-输出(IO)操作分析针对每种情况以及在特定功能所花费的时间。这允许我们了解计算的时间尺度与使用的处理器数量,特别是确定在什么时间点计算开始增加超出了预期。

更彻底,受影响的部分程序并行化,包括IO操作,进行了分析。加速,由于并行化处理器计算(使用“Amdahl法则”[22]在[23)) 在哪里总计算时间吗处理器,一个处理器,是不能并行化所花费的时间,然后呢是所花费的时间,可以并行。这两个量很容易从符合上述两个参数估计方程,它允许测定总计算时间的分数可以并行。此外,并行化是根据计算的效率

3.3。准确的映射

最后,映射产生的质量验证。对于每个分段器官,产生使用等值面生成三角形表面通过游行四面体(24]。每个模板(目标)的顶点,顶点的最小距离目标(模板)表面上测量。模板和目标顶点的距离总和,及其分布进行了分析。打破这一分析分类允许了解算法的鲁棒性。因此,分别分析了分布男性,女性,以及为每个分段的器官。

4所示。结果

4.1。计算性能

的总结4科目用于分析计算性能包括在表中2。在每个图像像素点的数量第二列所示,提供更精确的意义标签“小”,“med-small”、“med-large”,“大”。的总数的梯度下降迭代4 MC-LDDMM第三列所示的应用程序。部分是由于自适应stepsize选择梯度下降,直到收敛的迭代次数不能知道。第四列,产品之间的体素和迭代的数量显示为一个粗略的近似计算使用的数量。这个值可以用来更好地理解接下来的计时结果。尤其是“med-small”情况下所需的大多数迭代收敛,和近似计算的数量少得多的“小”比其他三个病人。我们强调,这四个病人选择四分位间距的像素点的总数,而不是统一的间距在像素点的数量,或均匀间距计算的数量。这样的选择是儿科人口的反射检查,而不是算法本身的属性。

总计算时间的小时,除去IO操作,如表所示3。最大的两个组件的计算也会显示出来。数值积分的速度场使用semi-Lagrangian插值表所示4和三线性插值的图像显示在表中5。令人惊讶的是,最长的时间是花在“med-small案例”。虽然这是部分解释为大量的迭代对于这种情况见表2其他因素,如快速傅里叶变换的具体实现在一个网格大小,做出贡献。

为了更好地理解这种行为,相同的数据以图形的方式说明了,在双对数坐标图3。图3(一个)显示的总时间,图3 (b)显示了时间计算semi-Lagrangian平流,图3 (c)显示了时间插值图像。看来,计算时间尺度与处理器数量直到8,当效率开始分解。

再一次,这些数据必须被谨慎对待,因为图像使用不同大小和不同的梯度下降法的迭代次数要求收敛在每种情况下,如表所示2。因此,定时数据归一化后也绘制像素点的总数乘以总在图的迭代次数4。应该注意的是,最小的花费时间最多的图像实际上每体元迭代,而最大的形象需要最少的。

根据(加速因子和效率计算4)和(5),并绘制在图5。分析确认和量化效率的大幅下跌超过8处理器。从2参数适合的数据图5(一个),这是确定计算时间的并行,展示我们的实现的有效性。

4.2。精确的转换

给一个定性的理解产生的映射,分析表面的一个例子,对目标和映射模板,如图所示6身体在图6(一),骨头在图6(b),其他器官在图6(c),一个可以看到映射的质量是好的在大多数地区,inferior-most地区例外,模板和目标图像的程度不同,肩胛骨,附近的肋骨之间的滑动运动和体表难以生成给定的微分同胚映射的约束,和一些腹部器官的尖锐边界的曲率变化明显的模板。

生成的映射是用于生成定制的剂量学基于成人xcat幻影。成年男性XCAT如图6小儿剂量测定法(d)和一个幽灵图所示6(e)。之前的研究表明剂量测定法测量生成与这些幻影同意在地面真值的10%5]。

累积分布函数最终表面表面距离如图7。他们汇集所有的病人以及显示在图分别为男性和女性7(一)。精度的差异,平均来说,男性和女性患者之间是微不足道的。此外,分布函数为每个器官在图所示7 (b)。他们为每个42例图所示7 (c)。

结果表明,大部分表面的一小部分标准偏差的顶点)同意在2 - 4毫米或1 - 2压。此外,准确性女性往往比男性更变量,可能由于较大的儿童和成人之间的身体比例的差异。令人惊讶的是,最不准确的情况下,明显的在图7 (c),平均表面上病人med-small之间的中间尺寸和med-large测试用例。此外,每个器官准确性的差异观察,大脑是与最忠诚和胃肺最少的富达紧随其后。而这些差异小体素的大小相比,值得注意的是,胃的相对表现不佳可能是因为其内部和许多其他腹部结构的位置和距离,和肺部的相对表现不佳可能是因为大曲率成人和儿童之间的差异在弯角伪劣边界。

5。结论

这项工作提出了一个有趣的应用程序diffeomorphic图像配准,生成儿科病人具体详细的剂量学幻影,做出可行的大规模并行计算。并行化的必要性可变形的图像配准是公认的(23,25,26),和其他作者从MASPAR diffeomorphic登记调查并行化27]GPU实现[28]。

这里使用的算法生成全身地图涉及一系列越来越详细的成人模板和子图像之间的转换。这个过程可以确保鲁棒性自动化计算跨广泛的儿科患者,但价格高计算代价。

为了克服这个成本,并行算法计算时间的93.84%。运行时间为各种病人检查范围从30多个小时在一个处理器并行处理器24日在1小时。加速和并行效率的分析表明,性能开始迅速下降,当超过8个处理器上实现。随着LDDMM申请成为更多和更大的规模,这个问题的调查是必要的。很可能内存,cpu通信带宽的影响,负载平衡开销(由于工作负载不均匀地分布在可用的处理器)扮演了重要的角色。

全身映射算法对所有的病人相当准确的检查,与大多数器官表面顶点定义的模板和目标之间同意在两体素。克服微分同胚映射的约束的主要缺点,即禁止滑动动作变形,是当前的研究课题。一个策略我们正在调查涉及——一条分割图像,滑动预计将两个结构之间,“背景”。XCAT幻影生成正进一步调查的准确性和临床实用程序。

虽然使用的序列生成映射转换结果在一个健壮的算法对于这个应用程序,它丧失了理论的LDDMM的吸引力。描述由一个向量场时间转换允许一个严格的解剖变异的研究。未来的工作将包括结合这些转换,例如,如[29日),并开始进行形状分析完整的身体。

确认

作者致以感谢约瑟夫·亨尼西的发展并行可视化应用程序必不可少的这项研究中,迈克·鲍尔斯的开发和定制一个高效的并行实现LDDMM地标,和蒂莫西·布朗寻求帮助的计算基础设施。d . j . Tward支持的是朱莉·帕耶特NSERC研究奖学金(加拿大)。作者欣然承认国家卫生研究院的基金的支持。1 s10rr025053-01 R01-EB001838, P41-RR015241。

引用

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