基于对称约束不规则结构修复的脑肿瘤 MRI 配准

在脑肿瘤患者与健康受试者之间进行磁共振图像的可变形配准，已成为通过位置对齐确定肿瘤几何形状并促进病理分析的重要工具。由于肿瘤区域与任何正常脑组织均不匹配，因此很难将患者脑部可变形配准至正常脑部。许多患者图像伴有不规则分布的病灶，导致正常组织结构进一步畸变，并使配准的相似性度量复杂化。在本工作中，我们遵循多步上下文感知图像修复框架，在肿瘤区域生成合成的组织强度。首先应用粗粒度图像到图像翻译对缺失部分进行粗略推断，然后应用特征级块匹配细化模块，通过建模块级特征之间的语义相关性来细化细节。进一步提出反映大脑高度解剖对称性的对称约束，以实现更好的结构理解。将可变形配准应用于修复后的患者图像与正常脑图像之间，所得形变场最终用于形变原始患者数据以完成最终对齐。该方法应用于多模态脑肿瘤分割（BraTS）2018 挑战赛数据库，并与三种现有修复方法进行比较。所提方法获得了更高的峰值信噪比、结构相似性指数、 inception score 以及更低的 L1 误差，从而实现了成功的患者到正常脑图像配准。