基于特征函数分析与皱褶建模的仰卧与俯卧结肠对应可视化

我们提出一种基于特征函数分析与皱褶建模的仰卧与俯卧虚拟结肠镜扫描对应配准与可视化方法。在虚拟结肠镜中，CT扫描以患者两种体位采集，对其配准有助于医生在扫描间相互印证发现。我们的算法通过使用 Fiedler 向量表示（Laplace-Beltrami 算子的第二特征函数）高效地执行该配准。该表示首先用于执行两种结肠体位的全局配准。随后利用袋状皱褶进行局部细化，这些皱褶通过使用 Fiedler 向量的 3D 水平集自动分割。Fiedler 向量与分割皱褶的使用提供了一种跨数据集与视觉模态可视化对应区域的精确方法。我们给出了多种结果可视化方法，包括 2D 展平渲染与对应的 3D 腔内视图。精确的皱褶建模用于自动寻找 2D 展平的合适切口，从而提供更少畸变的可视化。我们的方法鲁棒，并通过在 2D 展平结肠与 3D 腔内视图上展示匹配视图证明其效率与有效性。我们通过测量配准结肠上特征间距离对结果进行解析评估，并将我们的皱褶分割与 20 个手动标注数据集进行比较。我们将结果解析地与先前方法对比，发现我们的方法取得了更优结果。我们还证明了使用 Fiedler 向量表示建模柱面拓扑的热点猜想，这使得我们的方法可用于一般柱面几何建模与特征提取。