多模態(tài)影像配準研究中獲進展

• 2023-08-11 16:00:49 來源：蘇州醫(yī)工所

【資料圖】

多模態(tài)醫(yī)學影像分析是腫瘤診斷、放療規(guī)劃和影像引導的介入治療等診療過程的關鍵技術，其中多模態(tài)影像配準是重要環(huán)節(jié)。因此實現(xiàn)更加精準快速的多模態(tài)影像配準具有重要的臨床意義。?

多模態(tài)影像配準難點在于不同模態(tài)影像的灰度、紋理差異較大，組織結(jié)構的特征表征學習較為困難；部分臟器（如肝臟）受呼吸運動影響，組織存在非線性大形變。經(jīng)典的基于迭代優(yōu)化計算的多模態(tài)影像配準方法主要利用最大化相似性測度來尋找影像的最優(yōu)空間變換參數(shù)，但存在迭代優(yōu)化計算量大、配準時間長、易陷入局部極值的缺點?；谌醣O(jiān)督深度學習的多模態(tài)影像配準方法需要標簽數(shù)據(jù)驅(qū)動，存在標簽數(shù)據(jù)獲取耗時耗力，標簽噪聲易影響配準結(jié)果的缺點。以上因素制約了多模態(tài)影像配準精度的進一步提升。?

中國科學院蘇州生物醫(yī)學工程技術研究所研究員戴亞康團隊聯(lián)合溫州醫(yī)科大學附屬第五醫(yī)院、蘇州大學附屬第二醫(yī)院，提出了多尺度空間權重聯(lián)合雙相似性測度的無監(jiān)督學習多模態(tài)影像配準方法并應用于肝臟CT-MRI影像配準。該方法通過結(jié)合深度學習網(wǎng)絡的多尺度形變框架，實現(xiàn)從粗到細的逐步配準，提升大形變配準精度；而后使用雙通道輸入的空間權重模塊，提升網(wǎng)絡對多模態(tài)影像中大形變區(qū)域的特征表達能力；再使用雙重損失函數(shù)，在約束整體配準的同時配準臟器內(nèi)部結(jié)構細節(jié)，進一步提高多模態(tài)影像配準精度。?

臨床影像數(shù)據(jù)的實驗結(jié)果表明，該研究提出的配準方法在DSC、Hd95、TRE、SSIM等多項指標上超越了多個經(jīng)典配準方法。該工作的價值在于為更加精準快速的多模態(tài)影像配準提供了新方法，有望應用于多模態(tài)大形變影像融合建模和介入手術計劃導航系統(tǒng)等。?

相關研究成果以Unsupervised registration for liver CT-MR images based on the multiscale integrated spatial-weight module and dual similarity guidance為題，發(fā)表在Computerized Medical Imaging and Graphics上。研究工作得到國家重點研發(fā)計劃和國家自然科學基金等的支持。

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