[논문 리뷰] Non-rigid Registration Method between 3D CT Liver Data and 2D Ultrasonic Images based on Demons Model

Shuo Huang, Ke Wu외 2명|arXiv (Cornell University)|2019. 12. 31.

Medical Image Segmentation Techniques참고 문헌 51인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 3D CT 간장 데이터와 2D 초음파 영상 간 비탄성 정렬을 위한 향상된 Demons 모델을 제안한다. 경계 추출 및 강화 기법을 도입하여 극좌표계 기반의 반경 방향 국소 이 intuitionistic 퍼지 엔트로피를 활용함으로써 정렬 정확도를 향상시켰으며, 처리 시간은 30초 이내로 확보되어 원본 Demons 및 Field II 시뮬레이션 방법보다 뛰어난 성능을 보였다.

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.

연구 동기 및 목표

• 초음파 영상의 저대비도 및 노이즈로 인해 어려운 3D CT 간장 데이터와 2D 초음파 영상 간 비탄성 정렬의 정확도 향상
• 표준 Demons 모델이 초음파 영상에서 저신호 대 노이즈 비율과 낮은 경계 가시성 문제를 다루는 데 한계를 보이는 점 보완
• 극좌표계 기반의 반경 방향 국소 이 intuitionistic 퍼지 엔트로피를 활용한 새로운 전처리 방법을 통해 영상 경계 강화
• 경계 강화 기법과 Demons 알고리즘을 통합한 완전한 정렬 워크플로우 개발을 통해 수렴성 및 강인성 향상
• 임상적으로 실용적인 처리 시간(30초 이내)을 확보하면서도 기존 방법들보다 정확도가 뛰어난 성능 달성

제안 방법

• 극좌표계 기반의 반경 방향 국소 이 intuitionistic 퍼지 엔트로피를 활용한 경계 강화 기법을 제안하여 2D 초음파 영상의 약한 조직 경계를 강화
• 반복적인 Demons 최적화 과정에서 변위 장을 정규화하기 위해 가우시안 필터를 적용하여 부드러운 변형 장 확보
• CT와 초음파 간 다중 모odal 정렬에서 강인성을 향상시키기 위해 정규화된 상호정보량(NMI)을 유사도 측정 기준으로 사용
• 강화된 초음파 영상을 Demons 알고리즘에 통합하여 강도 차이를 기반으로 픽셀 단위의 변위를 추정하는 속도 장 방정정식 활용
• 수렴 안정성 확보 및 과적합 방지를 위해 이완 인자 및 최대 반복 횟수 제어 도입
• 정렬 이전에 3D CT 데이터에 대해 BM4D 기반의 노이즈 제거를 구현하여 입력 품질 향상 및 노이즈 간섭 감소

실험 결과

연구 질문

• RQ1 극좌표계 기반의 반경 방향 국소 이 intuitionistic 퍼지 엔트로피는 2D 초음파 영상에서 약한 경계를 효과적으로 강화하여 정렬 정확도를 향상시킬 수 있는가?
• RQ2 제안된 경계 강화 기법은 3D CT와 2D 초음파 간장 영상 간 비탄성 Demons 기반 정렬의 정확도를 유의미하게 향상시키는가?
• RQ3 제안된 방법은 원본 Demons 모델 및 Field II 시뮬레이션 초음파 방법과 비교해 정렬 정확도 및 계산 시간 측면에서 어떻게 성능을 내는가?
• RQ4 제안된 워크플로우는 실시간 수술 적용에 적합한 30초 이내 처리 시간을 달성할 수 있는가?
• RQ5 경계 강화 기법이 비탄성 정렬 과정에서 국소 최솟값 위험을 어느 정도 감소시키는가?

주요 결과

• 제안된 방법은 원본 Demons 모델과 Field II 시뮬레이션 초음파 영상 사용 시 Demons 방법보다 더 높은 정렬 정확도를 확보하였다.
• 제안된 정렬 워크플로우의 평균 처리 시간은 약 30초로, 수술 임상 적용에 적합한 수준을 확보하였다.
• 반경 방향 국소 이 intuitionistic 퍼지 엔트로피 기반의 경계 강화 기법은 저대비도 초음파 영상에서 기관 및 조직 경계의 가시성을 크게 향상시켰다.
• 정규화된 상호정보량(NMI)을 유사도 측정 기준으로 사용함으로써, 강도 변화가 있는 상황에서도 다중 모달 정렬의 강인성이 향상되었다.
• 3D CT 데이터에 대한 BM4D 기반 노이즈 제거 통합으로 입력 데이터 품질 향상이 이루어졌으며, 더 정확한 변형 장 생성에 기여하였다.
• 본 방법은 뛰어난 노이즈 저항성과 비연속적인 변형 처리 능력을 보이며, 복부 영상 정렬에 있어 Demons 모델의 향상된 응용 가능성을 확인하였다.