术前临床 CT 与肺部病理 X 射线显微断层成像的多尺度图像融合

计算解剖学能够对医学图像中的器官进行定量分析。然而，由于临床计算机断层扫描（CT）的分辨率有限，大多数分析被限制在毫米尺度。另一方面，X 射线显微断层成像（$\mu$CT）能够以数十微米的分辨率对离体组织进行成像。在本工作中，我们使用临床 CT 对接受部分肺切除术（切除病变肺组织）前的肺癌患者进行成像。切除的标本被制备用于体素分辨率为 50 $\mu$m（0.05 mm）的 $\mu$CT 成像。这幅肺癌组织的高分辨率图像有助于进一步理解肿瘤生长和分类。为充分利用这些额外信息，需要进行图像融合（配准）以将 $\mu$CT 图像与临床 CT 重新对齐。我们开发了一种多尺度非刚性配准方法。在使用少量标志点进行手动初始化和刚性对齐后，在图像的下采样（针对 $\mu$CT）和上采样（针对临床 CT）表示之间执行多个级别的非刚性配准。在优化过程中，计算用于引导配准的相似性测度时，忽略所有非肺组织。我们能够恢复由肺标本切除和制备过程引入的体积差异。$\mu$CT 与临床 CT 在切除肺表面处的平均（$\pm$ 标准差）最小表面距离从 3.3 $\pm$ 2.9（范围：[0.1, 15.9]）mm 降至 2.3 $\pm$ 2.8（范围：[0.0, 15.3]）mm。临床 CT 与 $\mu$CT 的对齐将允许进一步与更高分辨率的 $\mu$CT（高达 10 $\mu$m 分辨率）进行配准，并最终与组织病理学显微镜图像进行配准，从而实现进一步的宏观到微观图像融合，以辅助医学图像分析。