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    基于IRTK和VTK的醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)與可視化系統(tǒng)*

    2017-01-19 06:30:25林紹輝高欽泉高躍明
    關(guān)鍵詞:剛性插值可視化

    林紹輝,杜 民,高欽泉,高躍明

    (1. 福州大學(xué) 物理與信息工程學(xué)院,福建 福州 350116;2. 福州大學(xué) 福建省醫(yī)療器械和醫(yī)藥技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,福建 福州 350116)

    基于IRTK和VTK的醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)與可視化系統(tǒng)*

    林紹輝1,2,杜 民2,高欽泉1,2,高躍明1,2

    (1. 福州大學(xué) 物理與信息工程學(xué)院,福建 福州 350116;2. 福州大學(xué) 福建省醫(yī)療器械和醫(yī)藥技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,福建 福州 350116)

    圖像配準(zhǔn)技術(shù)在醫(yī)學(xué)圖像處理與分析中扮演著重要的角色,為了促進(jìn)其在實(shí)際臨床中的應(yīng)用,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一款多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)系統(tǒng)。該系統(tǒng)集成了多種先進(jìn)的配準(zhǔn)算法,包括線性和非線性配準(zhǔn),并提供友好的圖形界面和可視化功能。此外,系統(tǒng)還提供去噪聲預(yù)處理并支持混合配準(zhǔn)策略,用于提高圖像配準(zhǔn)的質(zhì)量和效率,配準(zhǔn)的中間過(guò)程實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)顯示。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該系統(tǒng)能夠便捷、高效地完成復(fù)雜的醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)。

    醫(yī)學(xué)圖像;自動(dòng)配準(zhǔn)系統(tǒng);交互可視化;實(shí)時(shí)顯示

    0 引言

    隨著電子成像技術(shù)的快速發(fā)展,多模態(tài)的醫(yī)學(xué)圖像正改變著傳統(tǒng)醫(yī)療的診斷和治療方式[1-2],特別在放射治療領(lǐng)域[3]。對(duì)不同模態(tài)中特定的解剖學(xué)信息進(jìn)行綜合[4],能夠?yàn)榧膊〉脑缙谠\斷和治療提供更加豐富、準(zhǔn)確的信息[5]。然而,由于各個(gè)模態(tài)圖像的成像原理不同,圖像在分辨率、體素間隔以及圖像的大小等方面存在很大的差異。即使是單模態(tài)成像也會(huì)因病人在成像時(shí)的擺位,以及軟組織的非線性形變的不同,使得臨床醫(yī)生無(wú)法直接對(duì)其進(jìn)行信息提取、綜合和分析。因此,在對(duì)多模態(tài)圖像信息的綜合,需要解決圖像之間的匹配問(wèn)題,即圖像配準(zhǔn)。

    所謂圖像配準(zhǔn)[6]就是尋求一種最優(yōu)的變換關(guān)系,使得兩幅或者多幅醫(yī)學(xué)圖像上的對(duì)應(yīng)點(diǎn)達(dá)到解剖位置與空間位置上的一致。多年以來(lái),國(guó)內(nèi)外已有大量的研究致力于配準(zhǔn)算法的發(fā)展[7-8],但在配準(zhǔn)軟件和平臺(tái)[9]的研發(fā)上卻少之又少。由于技術(shù)和資金限制,目前大多數(shù)醫(yī)院配備的系統(tǒng)軟件只包含剛性配準(zhǔn)技術(shù),無(wú)法滿足軟組織非剛性形變的配準(zhǔn)需求。缺乏合適的軟件系統(tǒng)是阻礙先進(jìn)配準(zhǔn)技術(shù)在臨床應(yīng)用中的絆腳石。在數(shù)字醫(yī)療時(shí)代下,無(wú)論哪種模態(tài)的醫(yī)學(xué)影像,要在臨床的診斷、治療中發(fā)揮更好的作用都離不開(kāi)相應(yīng)軟件系統(tǒng)的支持[10]。

    為了促進(jìn)圖像配準(zhǔn)技術(shù)在實(shí)際臨床中的應(yīng)用,本文在Qt(Qt creator)提供圖形用戶界面的框架下,采用IRTK(Image Registration Toolkit)實(shí)現(xiàn)線性和非線性自動(dòng)配準(zhǔn),并結(jié)合VTK(Visualization Toolkit)完成三維重建,最終設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一款多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)與可視化系統(tǒng)。

    1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

    1.1 基于IRTK的自動(dòng)配準(zhǔn)

    IRTK是一款專門處理醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)的算法平臺(tái),由英國(guó)帝國(guó)理工學(xué)院編程實(shí)現(xiàn),封裝了許多常用的圖像配準(zhǔn)算法,為配準(zhǔn)軟件的開(kāi)發(fā)提供了有利工具。

    圖像配準(zhǔn)按變換模型可分為剛性、仿射變換,其中剛性最為簡(jiǎn)單,只包含旋轉(zhuǎn)和平移,仿射變換則在此基礎(chǔ)上增加了錯(cuò)切和縮放兩個(gè)變換。然而,對(duì)于人體軟組織的非剛性形變形式,上述兩種線性方法卻顯得無(wú)能為力,這也是目前大多數(shù)醫(yī)院面臨的難題。因此,本系統(tǒng)引入目前最為優(yōu)秀和主流的基于B-樣條的自由形變模型非線性配準(zhǔn)算法。該方法由RUECKERT D等人提出[11],其形變模型由全局和局部變換兩部分組成:

    T(x,y,z)=Tglobal(x,y,z)+Tlocal(x,y,z)

    (1)

    其中,全局變換由剛性變換或仿射變換完成;局部變換為基于B-樣條的自由形變模型,對(duì)該方法的詳細(xì)介紹見(jiàn)參考文獻(xiàn)[11]。

    除了形變模型,圖像配準(zhǔn)中還包括相似測(cè)度、插值以及優(yōu)化方法。其中相似性度量描述了配準(zhǔn)后圖像的相似度,插值器主要應(yīng)用于移動(dòng)的圖像中的非網(wǎng)格點(diǎn)數(shù)據(jù)值的計(jì)算,優(yōu)化方法則根據(jù)約束條件找到使得兩幅圖像相似測(cè)度達(dá)到最大的變換矩陣。本系統(tǒng)提供的相似測(cè)度包括互信息、歸一化互信息、相關(guān)比等。優(yōu)化方法包括梯度下降法、牛頓下山法,聯(lián)合下降法等。插值器包括線性插值、B-樣條插值、牛頓插值等,通過(guò)設(shè)置不同的參數(shù)實(shí)現(xiàn)特定任務(wù)的配準(zhǔn)。

    系統(tǒng)的非線性配準(zhǔn)算法由IRTK算法平臺(tái)中的irtkImageFreeFormRegistration類實(shí)現(xiàn)。使用該類進(jìn)行配準(zhǔn)的具體步驟如下:

    初始化:

    (1)導(dǎo)入?yún)⒖紙D像和待配準(zhǔn)圖像。

    (2)設(shè)置控制點(diǎn)間隔、優(yōu)化器、相似測(cè)度、插值器、金字塔層數(shù)及其他參數(shù)。

    運(yùn)行:irktImageFreeFormRegistration

    (3)重復(fù)優(yōu)化, 直到找到使得相似測(cè)度達(dá)到最大的形變矢量場(chǎng)。

    輸出:配準(zhǔn)結(jié)果及形變矢量場(chǎng)

    結(jié)束。

    此外,本文在系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)了多種方法聯(lián)合配準(zhǔn)的策略,通過(guò)將初級(jí)配準(zhǔn)的形變矢量場(chǎng)作為更高級(jí)配準(zhǔn)方法的輸入,以獲得更好的初始化,最終生成配準(zhǔn)結(jié)果。該策略用于應(yīng)對(duì)復(fù)雜的配準(zhǔn)任務(wù)時(shí),可避免直接采用非線性配準(zhǔn)無(wú)法實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確配準(zhǔn)的難題。

    1.2 基于VTK的圖像顯示及三維重建

    VTK是一款進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化的開(kāi)發(fā)工具包,其面向通用可視化領(lǐng)域,具有良好的可移植性,提供用于三維計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和可視化的類庫(kù),尤其在三維重建具有強(qiáng)大的功能。

    本系統(tǒng)的醫(yī)學(xué)圖像三準(zhǔn)視圖使用VTK的vtkSliceImageViewer與QVTKWidget完成顯示,并結(jié)合Qt的信號(hào)與槽機(jī)制實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互。同時(shí),本文采用多線程編程技術(shù)實(shí)現(xiàn)圖像配準(zhǔn)和可視化過(guò)程的并行處理,提供配準(zhǔn)過(guò)程實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)顯示,方便監(jiān)測(cè)配準(zhǔn)過(guò)程以及參數(shù)調(diào)整。

    在三維重建方面,使用VTK的Marching Cubes面繪制提供三維醫(yī)學(xué)圖像的空間位置信息。面繪制利用分割技術(shù)對(duì)一系列的三維圖像進(jìn)行特征提取,利用提取的特征還原出被檢測(cè)物體的三維模型,并以表面的方式顯示,其基本步驟如下:讀取器→提取等值面→數(shù)據(jù)處理→映射器→實(shí)例化角色→繪制器→繪制窗口→交互器→交換方式。

    1.3 去噪聲預(yù)處理

    醫(yī)學(xué)圖像在獲取和傳輸過(guò)程中容易受到噪聲的影響,不僅會(huì)降低圖像質(zhì)量,同時(shí)也會(huì)影響配準(zhǔn)的精度。因此,在配準(zhǔn)之前需要進(jìn)行去噪聲預(yù)處理。本系統(tǒng)提供中值濾波法實(shí)現(xiàn)圖像去噪聲功能。中值濾波是一種非線性平滑技術(shù),在去除噪聲的同時(shí)能夠較好地保留圖像的邊緣信息。圖1給出T2MRI腦圖像去噪聲的前后對(duì)比。

    圖1 T2腦圖像去噪聲前后對(duì)比

    1.4 基于Qt的人機(jī)交互界面

    Qt是一個(gè)開(kāi)源、跨平臺(tái)的圖形用戶界面應(yīng)用框架,其以QWidget為基礎(chǔ),包含按鈕、標(biāo)簽以及工具欄等多種類型的圖形用戶界面(Graphic User Interface,GUI)組件,廣泛應(yīng)用于系統(tǒng)的GIU開(kāi)發(fā)。此外,Qt提供了豐富的信號(hào)與槽(signals/slots)機(jī)制實(shí)現(xiàn)各個(gè)對(duì)象之間的通信,為人機(jī)交互奠定良好的基礎(chǔ)。

    基于上述系統(tǒng)目標(biāo),并結(jié)合實(shí)際臨床應(yīng)用的場(chǎng)景,本文利用Qt進(jìn)行系統(tǒng)的界面開(kāi)發(fā)。系統(tǒng)的主界面如圖2所示。

    圖2 系統(tǒng)的主界面

    2 應(yīng)用與結(jié)果

    本文結(jié)合15例實(shí)際臨床數(shù)據(jù)對(duì)本系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試,其中包括4例二維(T1,T2) MRI腦圖像和11例三維宮頸癌內(nèi)外照射放療CT圖像,這些臨床數(shù)據(jù)由福建省腫瘤醫(yī)院提供。限于本文的篇幅,在此分別給出其中的一套數(shù)據(jù)進(jìn)行說(shuō)明。

    2.1 二維(T1,T2)MRI腦圖像配準(zhǔn)

    二維(T1,T2)MRI腦圖像的分辨率均為256×256,像素均為1 mm×1 mm。將T1、T2腦圖像分別作為參考和浮動(dòng)圖像導(dǎo)入系統(tǒng),使用系統(tǒng)提供的去噪功能對(duì)待配準(zhǔn)的圖像作預(yù)處理。本文分別使用剛性、仿射和非線性三種變換模型進(jìn)行測(cè)試。參數(shù)設(shè)置:金字塔層數(shù)為3,歸一化互信息為相似測(cè)度,梯度下降法為優(yōu)化法以及線性插值器。在非線性配準(zhǔn)中,設(shè)置控制點(diǎn)網(wǎng)格分辨率為20。當(dāng)然,用戶可以根據(jù)具體任務(wù)進(jìn)行參數(shù)設(shè)置。配準(zhǔn)結(jié)果如圖3所示。

    圖3 二維腦圖像的配準(zhǔn)結(jié)果其差值顯示

    表1根據(jù)圖像的相關(guān)比(Correlation Coefficient,CC)總結(jié)了噪聲對(duì)二維(T1,T2)MRI腦圖像配準(zhǔn)結(jié)果的影響。

    表1 噪聲對(duì)圖像配準(zhǔn)結(jié)果的影響

    2.2 宮頸癌內(nèi)外照射三維CT圖像的配準(zhǔn)

    外照射CT圖像分辨率為512×512×40,像素為0.976 6 mm×0.976 6 mm×5 mm;內(nèi)照射CT圖像分辨率為512×512×40,像素為0.976 6 mm×0.976 6 mm×2.5 mm。將外照射CT作為參考圖像,內(nèi)照射CT為浮動(dòng)圖像進(jìn)行配準(zhǔn),參數(shù)設(shè)置同上述二維圖像配準(zhǔn)。由于腿部存在局部大形變,因此采用仿射與非線性聯(lián)合配準(zhǔn)的配準(zhǔn)策略完成配準(zhǔn)。圖4給出了非線性配準(zhǔn)的結(jié)果。

    圖4 宮頸內(nèi)外照射三維CT圖像非線性配準(zhǔn)結(jié)果

    3 討論

    筆者發(fā)現(xiàn),雖然二維(T1,T2)MRI腦圖像屬于同一病人,但由于成像原理不同導(dǎo)致圖像存在很大差異。經(jīng)過(guò)剛性和仿射配準(zhǔn)后在一定程度上減少了它們之間的差異,但其效果遠(yuǎn)不及非線性配準(zhǔn),這主要是因?yàn)榫€性變換只包含簡(jiǎn)單的旋轉(zhuǎn)和平移變換,無(wú)法應(yīng)對(duì)軟組織的非剛性形變問(wèn)題。另一方面,從配準(zhǔn)后兩幅圖像的相關(guān)比可知,圖像中的噪聲不僅降低了圖像的質(zhì)量,而且極大地降低了圖像配準(zhǔn)的精度。從圖4可以看出采用多種方法聯(lián)合配準(zhǔn)的策略能夠準(zhǔn)確完成宮頸癌內(nèi)外照射放療三維CT圖像的配準(zhǔn)。

    4 結(jié)束語(yǔ)

    本文基于IRTK和VTK并結(jié)合Qt實(shí)現(xiàn)了多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)與可視化系統(tǒng),提供包含線性和非線性配準(zhǔn)方法。結(jié)果證實(shí)了系統(tǒng)的去噪聲預(yù)處理和混合配準(zhǔn)策略提高了圖像配準(zhǔn)的精度和靈活性,通過(guò)友好的圖形界面和可視化功能簡(jiǎn)化了復(fù)雜的配準(zhǔn)過(guò)程。下一步的工作將研究非線性配準(zhǔn)方法在腫瘤放療劑量評(píng)估的應(yīng)用,并在系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn),為個(gè)性化放療提供有力的系統(tǒng)支撐。

    [1] 佟正灝, 王榮福. 多模態(tài)影像技術(shù)在臨床中的應(yīng)用進(jìn)展[J]. CT 理論與應(yīng)用研究, 2014,23(4):707-714.

    [2] 李偉, 朱學(xué)峰. 醫(yī)學(xué)圖像融合技術(shù)及其應(yīng)用[J]. 中國(guó)醫(yī)學(xué)影像技術(shù), 2005,21(7):1126-1129.

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    Medical image registration and visualization system based on IRTK and VTK

    Lin Shaohui1,2,Du Min2, Gao Qinquan1,2, Gao Yueming1,2

    (1. School of Physics and Information Engineering, Fuzhou University, Fuzhou 350116 , China;2. Key Lab of Medical Instrumentation & Pharmaceutical Technology of Fujian Province, Fuzhou University,Fuzhou 350116, China)

    Image registration plays an important role in medical image processing and analysis. A multi-modal medical image registration system was designed to facilitate the clinical application of medical image registration. Several state-of-the-art registration algorithms are integrated into the proposed system, including linear and nonlinear registration. The system provides a friendly graphic interface and visualization function. Furthermore, images preprocess and hybrid registration strategy are also supported for improving the quality and efficiency of registration, the intermediate process can real-time display in this system. The experimental results show that the proposed system can achieve accurate medical image registration in terms of both effectiveness and efficiency.

    medical image; automatic registration system; interactive visualization; real-time display

    福州大學(xué)人才引進(jìn)啟動(dòng)基金(0110510154);福建省自然科學(xué)基金(2016J05157)

    TP317.4

    A

    10.19358/j.issn.1674- 7720.2017.01.004

    林紹輝,杜民,高欽泉,等. 基于IRTK與VTK的醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)與可視化系統(tǒng)[J].微型機(jī)與應(yīng)用,2017,36(1):11-14.

    2016-08-06)

    林紹輝(1990-),男,碩士研究生,主要研究方向:醫(yī)學(xué)圖像處理。

    杜民(1955-),女,博士,教授,主要研究方向:醫(yī)學(xué)信息系統(tǒng),生物醫(yī)療儀器。

    高欽泉(1986-),通信作者,男,博士,副教授,主要研究方向:醫(yī)學(xué)圖像處理。E-mail:qinquan@fzu.edu.cn。

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