研究文章|
纪尧姆•詹森Laurent雅克·乔纳森·班德Xivry Xavier这些年,Benoit Macq
Diffeomorphic登记与变量的图像对比度增强
Guillaume詹森,<年代up>1年代up> Laurent雅克
1年代up>信息和通信技术研究所、电子产品和应用数学(ICTEAM),大学Catholique de鲁汶(UCL), 1348 Louvain-la-Neuve,比利时年代p一个n>
2年代up>放射肿瘤学和放射生物学和放射保护实验室(RBNT),大学Catholique de鲁汶(UCL), 1200年布鲁塞尔,比利时年代p一个n>
文摘
gydF4y2Ba非刚性图像配准被广泛用于评估组织变形在高度变形构造。在现有的方法中,非参数注册算法如光流,或恶魔,通常的优点是快速和容易使用。最近,一位diffeomorphic版本的恶魔算法。这提供了产生可逆的位移场的优势,这是一个必要条件对这些物理。然而,这些方法都是基于强度的匹配和不适合注册图像具有不同的对比度增强。在这种情况下,基于当地的注册方法阶段像Morphons必须被使用。本文的diffeomorphic版本Morphons登记方法提出并与传统Morphons相比,恶魔,diffeomorphic恶魔。验证了方法的上下文中对肺癌患者放疗在几个4 d respiratory-correlated CT扫描的胸腔对比度增强和不变量。
<年代p一个ncl一个年代年代="end-abs">1。介绍
gydF4y2Ba在基于图像的背景下医学诊断和治疗,以期成像分析高度变形的构造是一个问题在疗程。确实,器官的精确跟踪是困难的,因为形状和位置的变化。非刚性的登记可以用来计算每个图像的立体像素的位移矢量(<一个href=”#B1">1一个>),使解剖学的空间变化的估计。位移向量计算指向最好在另一个图像对应像素点的位置根据指标是衡量图像的匹配和在某些约束全局属性产生的变形,如可逆性和平滑度。
gydF4y2Ba几种注册方法已经使用在过去的几年中估计变形在高度变形构造(<一个href=”#B2">2一个>- - - - - -<一个href=”#B5">5一个>]。许多一直努力提高位移估计的质量并减少所需的预处理或建模和提高登记速度(<一个href=”#B6">6一个>- - - - - -<一个href=”#B8">8一个>]。此外,医疗应用程序注册方法的选择取决于特征(例如,形态)的图像注册(<一个href=”#B1">1一个>]。现有的方法(<一个href=”#B9">9一个>)可分为参数、基于模型的方法(b样(<一个href=”#B10">10一个>),利用薄板样条函数(<一个href=”#B11">11一个>),径向基函数(<一个href=”#B12">12一个>),线弹性有限元法(<一个href=”#B13">13一个>]等)和非参数方法(粘性流体<一个href=”#B14">14一个>),光学流(<一个href=”#B15">15一个>),等等)。在这第二个类别,该算法<我>恶魔我>(
gydF4y2Ba在越来越多的应用程序中,注册用于变形产生的位移场图像从其他形式或其他空间分布地图(例如,放射治疗的剂量相关映射到CT扫描(<一个href=”#B19">19一个>,
gydF4y2Ba在一些医疗协议,以便造影剂用于解释。这使得注册问题的假设不符合保护强度。此外,直方图均衡化是经常不能正确造影剂可变性,因为不同地区将以不同的方式增强内部的图像。因此,简单的指标,比如SSD或互相关,不适合这些图像匹配和方法适用于注册变量对比图像必须调查(<一个href=”#B24">24一个>,
gydF4y2Ba类似于恶魔的方法但使用分阶段方法第一次被提出<一个href=”#B26">26一个>),被称为<我>Morphons。方法是匹配转换的原则(黑暗和光明之间的区域),而不是强度,通过本地空间振动的强度。这种方法使用高斯平滑的正则化迭代过程中位移场和添加剂积累。不过这是不足以确保变形[的可逆性<一个href=”#B22">22一个>,
gydF4y2Ba摘要Morphons登记使用步骤提出了diffeomorphic积累及其精度评估在胸腔中图像配准,也存在不同的对比度增强,比恶魔。本文组织如下。节<一个href=”#sec2">2一个>,主要的数学概念和定义。然后,在节<一个href=”#sec3">3一个>一个通用的非参数注册过程,及其详细列明Morphons和解析提出了部分<一个href=”#sec4">4一个>。节<一个href=”#sec5">5一个>应用,不同的注册在胸腔的图像,没有在第一实验和对比度增强对比度增强。这些实验的结果最终讨论的部分<一个href=”#sec6">6一个>。
gydF4y2Ba为了清晰,让我们介绍一些关键的数学概念在本文使用。
gydF4y2Ba在本文中,我们总是由小写字母表示3 d图像。例如,在评估的过程中位移场,固定和移动图像<年代vg height="13.4875" id="M1" style="vertical-align:-2.34499pt;width:10.675px;" version="1.1" viewbox="0 0 10.675 13.4875" width="10.675" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
gydF4y2Ba上的位移场<年代vg height="13.775" id="M7" style="vertical-align:-0.0pt;width:17.887501px;" version="1.1" viewbox="0 0 17.887501 13.775" width="17.887501" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
gydF4y2Ba在数学上,考虑到图像<年代vg height="13.4875" id="M21" style="vertical-align:-2.34499pt;width:10.675px;" version="1.1" viewbox="0 0 10.675 13.4875" width="10.675" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
gydF4y2Ba在实践中,这种扭曲是应用于离散图像。转换可能因此需要截断(体积边界上)最接近点的体积为了避免外推内图像扭曲。
gydF4y2Ba在本文中,我们促进特定方式结合,或<我>积累我>两个位移场,妥善<年代vg height="14.2375" id="M35" style="vertical-align:-3.13504pt;width:18.5625px;" version="1.1" viewbox="0 0 18.5625 14.2375" width="18.5625" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
(一)2年代tr在g>
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(c)1⋄2年代tr在g>
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(e)+(1+2)年代tr在g>
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4所示。Diffeomorphic Morphons
gydF4y2Ba我们的论文适应全球注册方法在前一节中解释Morphons (<一个href=”#B26">26一个>,
gydF4y2Ba正如上面已经提到的,Morphons的特殊性,与其他非参数方法相比,是场计算(函数<年代vg height="10.9125" id="M231" style="vertical-align:-0.17555pt;width:11.4125px;" version="1.1" viewbox="0 0 11.4125 10.9125" width="11.4125" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
gydF4y2Ba这是关于三个步骤的细节<年代vg height="13.7375" id="M238" style="vertical-align:-2.26974pt;width:63.025002px;" version="1.1" viewbox="0 0 63.025002 13.7375" width="63.025002" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
gydF4y2Ba在Morphons位移场估计由于当地之间的零相位化阶段的固定和移动图像。这地方阶段可以在一定探测频率和在某一特定方向上使用正交过滤器(<一个href=”#B40">40一个>]。更准确地说,Morphons方法使用正交滤波器<年代vg height="16.7125" id="M239" style="vertical-align:-4.74141pt;width:15.2375px;" version="1.1" viewbox="0 0 15.2375 16.7125" width="15.2375" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
gydF4y2Ba因为他们支持对应体积的一半<年代vg height="16.637501" id="M252" style="vertical-align:-2.29482pt;width:133.64999px;" version="1.1" viewbox="0 0 133.64999 16.637501" width="133.64999" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
MorphonsgydF4y2Ba利用以下行为。给定一个图像<年代vg height="13.4875" id="M265" style="vertical-align:-2.34499pt;width:10.675px;" version="1.1" viewbox="0 0 10.675 13.4875" width="10.675" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
gydF4y2Ba一个重要的观察是,非负价值<年代p一个ncl一个年代年代=”equation" id="eq8">
也代表之间的关系<年代vg height="13.6375" id="M279" style="vertical-align:-2.34499pt;width:32.325001px;" version="1.1" viewbox="0 0 32.325001 13.6375" width="32.325001" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
gydF4y2Ba在实践中,对于大多数的<年代vg height="7.1624999" id="M297" style="vertical-align:-0.11285pt;width:8.7250004px;" version="1.1" viewbox="0 0 8.7250004 7.1624999" width="8.7250004" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
gydF4y2Ba数值优化(<一个href=”#EEq5">13一个>)是一个标准的加权最小二乘法最小化;也就是说,它对应的能量的最小化<年代vg height="19.0375" id="M310" style="vertical-align:-3.88356pt;width:141.175px;" version="1.1" viewbox="0 0 141.175 19.0375" width="141.175" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
gydF4y2Ba联合估计(<一个href=”#EEq5">13一个>),一个全球性的确定性地图相关的质量评估<年代vg height="14.6" id="M318" style="vertical-align:-3.13504pt;width:20.8375px;" version="1.1" viewbox="0 0 20.8375 14.6" width="20.8375" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
gydF4y2Ba在部分描述的多尺度方法<一个href=”#sec3.2">3.2一个>,使用相同的正交滤波器在减少<年代vg height="17.0625" id="M320" style="vertical-align:-5.39853pt;width:24.725px;" version="1.1" viewbox="0 0 24.725 17.0625" width="24.725" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
gydF4y2Ba与正交旋转过滤器可以有效地实现在傅里叶域中由于FFT和卷积定理。然而,由于这些过滤器的空间范围很小,也可以使用有效的空间分布和截断内核,在这项研究。由于当地阶段是不变的地方强度定标,Morphons过程适用于注册图像各种对比增强。除此之外,一些研究表明,相位提取允许快速收敛和subvoxel精密位移估计(例如,看到<一个href=”#B39">39一个>])。
gydF4y2Ba在原始Morphons方法,积累字段计算的加权和更新字段和之前的积累,用于阻尼优化方案。给出了权重的确定上更新字段(<年代vg height="11.025" id="M329" style="vertical-align:-3.21404pt;width:12.425px;" version="1.1" viewbox="0 0 12.425 11.025" width="12.425" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
gydF4y2Ba然而,解释之前,位移的增加字段不是真正适合积累空间转换,与构成。综合的积累也可以使用确定性阻尼作为权重因子<年代p一个ncl一个年代年代=”equation" id="eq11">
(SSD-based)恶魔登记是一种非参数算法执行优化之间的SSD图像。在[<一个href=”#B29">27一个>),提出了一种diffeomorphic领域积累作为恶魔的改进方法。这个想法是使用优化方法的适应李群(<一个href=”#B45">45一个>),以限制diffeomorphic转换的可能的解决方案。在实践中,这是通过取代了恶魔的积累一步积累使用diffeomorphic流<年代vg height="14.075" id="M338" style="vertical-align:-2.72118pt;width:38.3125px;" version="1.1" viewbox="0 0 38.3125 14.075" width="38.3125" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
gydF4y2Ba对于Morphons,积累一步可以以同样的方式实现。这将产生平滑领域比传统的添加或组合。然而,积累一步Morphons方法涉及一个阻尼的基础上确定。因此,我们提出以下积累一步diffeomorphic Morphons:<年代p一个ncl一个年代年代=”equation" id="EEq9">
自<年代vg height="14.1875" id="M345" style="vertical-align:-2.72118pt;width:96.087502px;" version="1.1" viewbox="0 0 96.087502 14.1875" width="96.087502" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
gydF4y2Ba注意,因为这个领域是离散的网格体素,需要插值计算的构成两个解析。因此,由于连续插入错误可能会导致不可逆转的转换。然而,这样的问题没有观察到在实际的实验中使用合理的平滑。
4.3。场正则化
gydF4y2Ba在位移估计步骤中,当地的相关性估计相位计算和使用作为积累的重量。这确定地图也可以用于智能位移场的正则化。正规化是使用来执行的<我>规范化卷积我>(
gydF4y2Ba数学,因为一个积极的功能<年代vg height="10.95" id="M348" style="vertical-align:-0.1254pt;width:9.1374998px;" version="1.1" viewbox="0 0 9.1374998 10.95" width="9.1374998" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
gydF4y2Ba这个操作会传播的位移场确定性高的地区更明显的滤波器响应的地方。此外,通过设置为零卷外的确定性边界,规范化卷积取消填充策略的影响。这一步骤产生一个光滑的版本的积累的领域可能会减少产生的图像匹配精度位移估计步骤,因为它限制了可能的解决方案来平滑位移场。
gydF4y2Ba然而,如果迭代算法是收敛的,解决方案将定期和可逆的(除了大数值错误),由于积累和正则化约束,但它也将在本地(至少)最优的当地的相位差。事实上,阶段是单调和光滑,局部结构之间的不匹配会自动导致非零字段更新确定性高的值,这将会提高位移估计和符合结构联系在一起。
gydF4y2Ba位移场的雅可比矩阵可能被用作标准验证物理行为的变形。事实上,每个体素的雅可比矩阵为体素遇到在变形体积的变化。雅可比矩阵显示扩张大于1时,当它小于1和压缩。消极的雅可比矩阵意味着体素“倒”(得到一个负的体积),这是不符合mass-preservation原则。
gydF4y2Ba在下面,diffeomorphic版的恶魔和Morphons分别表示D-Demons D-Morphons。
gydF4y2Ba首先比较了几个简单的方法2 d虚拟情况下为了证明兴趣选择准确的登记注册方法对图像。
gydF4y2Ba临床验证,Morphons D-Morphons首次验证注册在10-phase point-validated基于像素呼吸胸腔模型(POPI-model)<我>莱昂-癌症中心,法国里昂我>(
gydF4y2Ba所有模拟都是使用Linux,执行在一个处理器英特尔酷睿2 (2.4 GHz)。我们的MATLAB实现用于原型的方法也被用于仿真。注意,没有努力是实现良好的性能的计算成本和内存需求在本研究中使用的实现。估计是使用旋转执行当地的阶段<年代vg height="11.075" id="M362" style="vertical-align:-0.3135pt;width:57.462502px;" version="1.1" viewbox="0 0 57.462502 11.075" width="57.462502" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
5.1。说明虚拟实验
gydF4y2Ba两个二维虚拟实验进行。第一个实验中,见图<一个href=”http年代://www.newsama.com/journals/ijbi/2011/891585/fig4/" target="_blank">4一个>之后,基于虚拟磁盘映像模糊。两张同一磁盘了,唯一的区别是强度的规模(乘以0.75)。这个实验展示了使用分阶段方法的兴趣(传统Morphons在本例中),而注册相同形状不同的对比,而灰度法(传统的恶魔)。


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结果表明,所有注册大大提高强度的匹配。固定和变形之间的SSD图像相似Morphons, D-Demons, D-Morphons(见图<一个href=”http年代://www.newsama.com/journals/ijbi/2011/891585/fig6/" target="_blank">6一个>)。从这些注册字段的谐波能量产生的也比较(见图<一个href=”http年代://www.newsama.com/journals/ijbi/2011/891585/fig6/" target="_blank">6一个>)。
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6。讨论
gydF4y2Ba第一医学实验表明D-Morphons D-Demons导致相似匹配的图像强度和解剖标志。这表明monomodal登记的肺部CT扫描,相位差的效率与SSD的效率指标。此外,D-Morphons产生位移场可以同D-Demons一样光滑。反对传统的恶魔和Morphons diffeomporphic方法产生可逆的位移场的物理意义。
gydF4y2Ba注册第二医学实验说明了限制级别不同的图像对比度增强的恶魔的方法。事实上,造成强度匹配恶魔从Morphons比这更好,但显然是错误的,作为恶魔的结果在全球对比组织的萎缩(动脉),并不能反映一个适当的解剖的行为,但这是由于恶魔登记是基于最小化的SSD,产生一个广义位移估计的强度相同的组织是不同的固定和移动图像。注册的解剖结构之间的不匹配图上清晰可见<一个href=”http年代://www.newsama.com/journals/ijbi/2011/891585/fig10/" target="_blank">10一个>。如下图的例子<一个href=”http年代://www.newsama.com/journals/ijbi/2011/891585/fig4/" target="_blank">4一个>,恶魔试图产生的场匹配相同的结构强度,不对应于相同的解剖结构,因为对比剂浓度的差异。因此,该领域带来恶魔(见图左边的领域的一部分<一个href=”http年代://www.newsama.com/journals/ijbi/2011/891585/fig10/" target="_blank">10一个>)光滑远低于它应该和可能导致错误的变形估计示例(见表所示<一个href=”http年代://www.newsama.com/journals/ijbi/2011/891585/tab3/" target="_blank">3一个>)。在这种情况下,强度图像之间的差异和不对比度增强导致重要的血管和肿瘤体积变化通过使用恶魔或D-Demons,而几乎没有体积的变化被观察到这些组织在使用分阶段方法。除此之外,这些组织内的谐波能量显示字段是使用分阶段注册更光滑。重要的是要注意,这些影响主要是有限的正规化位移场在恶魔和D-Demons注册,他们仍将是更糟糕的是如果使用更少的正规化(较小的方差的高斯内核用于平滑位移场)。情况不是这样的字段由Morphons和diffeomorphic Morphons,更为顺畅和保持解剖拓扑即使对比差异图像(见图<一个href=”http年代://www.newsama.com/journals/ijbi/2011/891585/fig10/" target="_blank">10一个>)。注意减少最小的细分,可以观察到在Morphons结果主要是由于interslices运动,所确认的雅可比矩阵这个地区接近1,表明没有重要的体积变化在这个分割区域。最后,一个可以看到可逆性位移场的观察与diffeomorphic注册。
gydF4y2Ba这些结果可以总结为分类不同的注册策略根据平滑(谐波能量)和可逆性(最低雅可比矩阵)的位移(见表字段<一个href=”http年代://www.newsama.com/journals/ijbi/2011/891585/tab4/" target="_blank">4一个>)为变量的对比实验。
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人能注意到D-Morphons算法结合优势:是可逆的和光滑的,这表明它可能是一个更好的估计是光滑的真正转变。
DgydF4y2Ba-Morphons是注册多分辨率算法计算一个diffeomorphic基于最小化位移场的局部强度阶段。管理的方法来估计呼吸胸腔变形,具有准确度D-Demons的准确性,并导致相同的可逆性的必需的属性字段。此外,D-Morphons设法准确地估计图像之间的变形与变量的对比,而常规SSD-based方法导致错位的解剖结构对比变化的影响。
确认
gydF4y2Ba作者感谢林雪平大学医学信息学实验室Morphons分享他们的实现。和j·g·詹森o . de Xivry由一个FRIA格兰特。l·雅克是一个比利时FRS-FNRS资助的博士后研究员。
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