胸部 CT 图谱的构建与表征
图像与视频处理
2020-12-08 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
肺癌筛查的一个重要目标是识别具有与高癌症风险相关特定表型的个体。识别相关表型因体位和体成分的变异而复杂化。在脑中，标准化坐标系（如图谱）已使得局部特征与整体/全局结构得以分别考量。迄今为止，尚未提出类似的用于胸部计算机断层扫描（CT）空间映射与协调的标准图谱。本文中，我们提出一个基于肺癌筛查项目大型低剂量 CT（LDCT）数据库的胸部图谱。研究队列包括 466 名男性和 387 名女性受试者，均无筛查检出的恶性肿瘤（年龄 46–79 岁，平均 64.9 岁）。为提供空间映射，我们针对整个胸部空间优化了一个多阶段受试者间非刚性配准流程。我们相对于两个采用替代非刚性配准模块的基线（使用默认参数的同一软件与一款替代软件）评估了该优化流程。基于人工 QA，我们在配准成功率方面取得了显著提升。对于整个研究队列，优化流程达到了 91.7% 的配准成功率。所开发图谱的应用有效性在不同解剖表型的判别能力方面得到评估，包括身体质量指数（BMI）、慢性阻塞性肺疾病（COPD）和冠状动脉钙化（CAC）。
引用
@article{arxiv.2012.03124,
title = {Development and Characterization of a Chest CT Atlas},
author = {Kaiwen Xu and Riqiang Gao and Mirza S. Khan and Shunxing Bao and Yucheng Tang and Steve A. Deppen and Yuankai Huo and Kim L. Sandler and Pierre P. Massion and Mattias P. Heinrich and Bennett A. Landman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.03124},
year = {2020}
}
备注
Accepted by SPIE2021 Medical Imaging (oral)