用于基于电穿孔消融的多模态图像视场匹配的补丁方法
图像与视频处理
2020-11-25 v1 计算机视觉与模式识别
性能
摘要
在当前介入式治疗工作流的不同步骤中涉及多种多模态成像传感器。锥形束计算机断层扫描（CBCT）、计算机断层扫描（CT）或磁共振（MR）图像由此提供目标区域与风险器官的互补功能和/或结构信息。融合这些信息依赖于所观测解剖结构在所获图像间的正确空间对齐。这可通过多模态可变形图像配准（DIR）实现，其已被证明能够估计由多种成像设备获取的图像之间的密集弹性形变。然而，由于不同成像模态所采样的视场（FOV）通常不同，此类算法可能在寻找满意解时严重失效。在当前研究中，我们提出一种快速对齐多模态 3D 医学图像中 FOV 的新方法。为此，引入一种基于补丁的方法，并与最先进的多模态图像相似性度量结合，以应对多模态医学图像。对每一空间方向计算估计补丁位移的出现频次，并选取出现频次最高的位移值用于调整图像视场。我们表明，使用体素补丁的区域配准方法在体素级与“全局位移”方法之间提供了良好的结构折衷。该方法因而有益于 CT 到 CBCT 以及 MRI 到 CBCT 的配准任务，尤其在涉及高度不同图像 FOV 时。此外，分析了该方法对 CT 到 CBCT 和 MRI 到 CBCT 图像配准的益处，包括经皮针插入所产生伪影的影响。另外，计算需求被证明在与在线操作实际病例中的临床约束相容。
引用
@article{arxiv.2011.11759,
title = {Patch-based field-of-view matching in multi-modal images for electroporation-based ablations},
author = {Luc Lafitte and Rémi Giraud and Cornel Zachiu and Mario Ries and Olivier Sutter and Antoine Petit and Olivier Seror and Clair Poignard and Baudouin Denis de Senneville},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.11759},
year = {2020}
}
备注
22 pages, 9 figures