呼吸差分：通过术前与术中图像融合增强肺部热消融评估
计算机视觉与模式识别
2025-04-09 v3
摘要
CT图像引导的热消融广泛用于肺癌治疗；然而，随访数据表明，医师对术中图像的主观评估往往高估消融效果，可能导致治疗不完整。为应对这些挑战，我们开发了呼吸差分，一种新颖的术中CT辅助系统，旨在改善消融评估。该系统首先在术前CT图像中分割肿瘤区域，然后采用多阶段配准过程将这些图像与相应的术中或术后图像对齐，以补偿呼吸形变和治疗引起的改变。该系统提供两个关键输出以帮助医师评估术中消融。首先，通过将配准后的术前图像从术中图像中减去生成差分图像，从而直接可视化和定量比较治疗前后的差异。这些差分图像使医师能够评估肿瘤与消融区域的相对位置，即使在消融后图像中肿瘤不再可见时也能如此，从而改善对消融效果的主观评估。其次，该系统提供一种定量指标，用于衡量肿瘤区域与治疗区域之间的差异，提供对消融整体效果的数值评估。这一开创性系统能够补偿复杂的肺部形变并整合术前与术中影像数据，增强癌症消融治疗的质量控制。一项涉及35例临床病例的随访研究表明，我们的系统在识别治疗中或治疗后即刻的消融不足病例方面显著优于传统主观评估，突显了其改善临床决策和患者预后的潜力。
引用
@article{arxiv.2408.04299,
title = {Respiratory Differencing: Enhancing Pulmonary Thermal Ablation Evaluation Through Pre- and Intra-Operative Image Fusion},
author = {Wan Li and Wei Li and Moheng Rong and Yutao Rao and Hui Tang and Yudong Zhang and Feng Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.04299},
year = {2025}
}