[論文レビュー] Non-rigid Registration Method between 3D CT Liver Data and 2D Ultrasonic Images based on Demons Model

Shuo Huang, Ke Wu+2 more|arXiv (Cornell University)|Dec 31, 2019

Medical Image Segmentation Techniques参考文献 51被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、3次元CT肝臓画像と2次元超音波画像の間の非剛性登録手法を提案する。強化されたデモンズモデルを用い、極座標における径方向的局所インタビスティック的ファジィエントロピーに基づく境界抽出・強化技術を導入することで、登録精度を向上させ、30秒未塔の処理時間を達成し、元のデモンズモデルおよびフィールドIIでシミュレートされた手法を上回る性能を発揮した。

ABSTRACT

The non-rigid registration between CT data and ultrasonic images of liver can facilitate the diagnosis and treatment, which has been widely studied in recent years. To improve the registration accuracy of the Demons model on the non-rigid registration between 3D CT liver data and 2D ultrasonic images, a novel boundary extraction and enhancement method based on radial directional local intuitionistic fuzzy entropy in the polar coordinates has been put forward, and a new registration workflow has been provided. Experiments show that our method can acquire high-accuracy registration results. Experiments also show that the accuracy of the results of our method is higher than that of the original Demons method and the Demons method using simulated ultrasonic image by Field II. The operation time of our registration workflow is about 30 seconds, and it can be used in the surgery.

研究の動機と目的

• 超音波画像に低コントラストおよびノイズが生じるため、3次元CT肝臓データと2次元超音波画像の間の非剛性登録の精度を向上させること。
• 標準デモンズモデルが超音波画像における低SNRおよび境界の見えにくさに対処できないという限界を是正すること。
• 極座標における径方向的局所インタビスティック的ファジィエントロピーを用いた新規な前処理手法を開発し、画像境界を強化すること。
• 境界強化とデモンズアルゴリズムを統合した包括的な登録ワークフローを構築し、収束性および頑健性を向上させること。
• 臨床的実用性に適した処理時間（30秒未塔）を達成しつつ、既存手法を上回る登録精度を実現すること。

提案手法

• 極座標における径方向的局所インタビスティック的ファジィエントロピーに基づく境界強化手法を提案し、2次元超音波画像における弱い組織境界を強調すること。
• 反復的デモンズ最適化中に変位場を正則化するためにガウスフィルタを適用し、滑らかな変形場を確保すること。
• CTと超音波画像間のマルチモodal登録における頑健性を向上させるために、正規化相互情報量（NMI）を類似度測定指標として採用すること。
• 強化された超音波画像をデモンズアルゴリズムに統合し、強度差に基づくピixel単位の変位を推定する速度場方程式を用いること。
• 収束の安定化と過学習の防止のため、緩和係数および最大反復回数制御を実装すること。
• 登録の前処理として、3次元CTデータに対してBM4Dベースのノイズ除去を実施し、入力品質を向上させ、ノイズ干渉を低減すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 極座標における径方向的局所インタビスティック的ファジィエントロピーは、2次元超音波画像における弱い境界を効果的に強化し、登録精度を向上させることができるか？
• RQ2 提案された境界強化手法は、3次元CTと2次元超音波肝臓画像間の非剛性デモンズベース登録の精度を顕著に向上させるか？
• RQ3 提案手法は、元のデモンズモデルおよびフィールドIIでシミュレートされた超音波手法と比較して、登録精度および計算時間の点で優れているか？
• RQ4 提案されたワークフローは、リアルタイム手術応用に適した30秒未塔の処理時間を達成できるか？
• RQ5 境界強化は、非剛性登録における最適化プロセスにおける局所最適解のリスクをどの程度低減するか？

主な発見

• 提案手法は、元のデモンズモデルおよびフィールドIIでシミュレートされた超音波画像を用いたデモンズ手法よりも高い登録精度を達成した。
• 提案された登録ワークフローの平均処理時間は約30秒であり、手術における臨床的利用に適している。
• 極座標における径方向的局所インタビスティック的ファジィエントロピーに基づく境界強化技術は、低コントラストな超音波画像における臓器および組織境界の可視性を顕著に向上させた。
• 正規化相互情報量（NMI）を類似度測定指標として採用することで、強度変動に強く、マルチモーダル登録における頑健性が向上した。
• 3次元CTデータに対してBM4Dベースのノイズ除去を統合することで、入力データ品質が向上し、より正確な変形場の生成に寄与した。
• 本手法は優れたノイズ耐性を示し、非滑らかな変形に対しても効果的に対処でき、強化されたデモンズモデルが腹部画像登録に適していることを裏付けた。