MR2US-Pro：基于扩散模型的前列腺 MR 到超声图像转换与配准
图像与视频处理
2025-06-03 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
前列腺癌的诊断越来越依赖于多模态成像，特别是磁共振成像（MRI）和经直肠超声（TRUS）。然而，由于维度和解剖表示上的差异，这些模态之间的精确配准仍然是一个基本挑战。在这项工作中，我们提出了一个新颖的框架，通过两阶段过程应对这些挑战：TRUS 三维重建，随后进行跨模态配准。与严重依赖外部探头跟踪信息的现有 TRUS 三维重建方法不同，我们提出了一种完全独立于探头位置的方法，该方法利用矢状面和横断面 TRUS 视图之间的自然相关性。借助我们基于聚类的特征匹配方法，我们能够在没有任何额外探头跟踪信息的情况下实现二维帧的空间定位。对于配准阶段，我们引入了一个由模态转换引导的无监督基于扩散的框架。与将一种模态转换为另一种模态的现有方法不同，我们将 MR 和 US 都映射到一个伪中间模态。这种设计使我们能够对其进行定制，以仅保留对配准至关重要的特征，从而极大地简化了配准。为了进一步增强解剖对齐，我们采用了一种解剖感知配准策略，该策略优先考虑内部结构连贯性，同时自适应地减少边界不一致的影响。广泛的验证表明，我们的方法以完全无监督的方式实现了具有物理逼真形变的卓越配准精度，优于 SOTA 方法。
引用
@article{arxiv.2506.00591,
title = {MR2US-Pro: Prostate MR to Ultrasound Image Translation and Registration Based on Diffusion Models},
author = {Xudong Ma and Nantheera Anantrasirichai and Stefanos Bolomytis and Alin Achim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.00591},
year = {2025}
}