林紹輝1,2,,杜民2,,高欽泉1,2,高躍明1,2
?。?. 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)
摘要: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),。
關(guān)鍵詞: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
中圖分類號:TP317.4文獻(xiàn)標(biāo)識碼:ADOI: 10.19358/j.issn.1674-7720.2017.01.004
引用格式: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.
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[12],,特別在放射治療領(lǐng)域[3],。對不同模態(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)生無法直接對其進(jìn)行信息提取、綜合和分析,。因此,,在對多模態(tài)圖像信息的綜合,,需要解決圖像之間的匹配問題,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)圖像上的對應(yīng)點(diǎn)達(dá)到解剖位置與空間位置上的一致。多年以來,,國內(nèi)外已有大量的研究致力于配準(zhǔn)算法的發(fā)展[78],,但在配準(zhǔn)軟件和平臺[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,,由英國帝國理工學(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,,對該方法的詳細(xì)介紹見參考文獻(xiàn)[11],。
除了形變模型,圖像配準(zhǔn)中還包括相似測度,、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度達(dá)到最大的變換矩陣。本系統(tǒng)提供的相似測度包括互信息,、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,。
?。?)設(shè)置控制點(diǎn)間隔、優(yōu)化器,、相似測度,、插值器、金字塔層數(shù)及其他參數(shù),。
運(yùn)行:irktImageFreeFormRegistration
?。?)重復(fù)優(yōu)化, 直到找到使得相似測度達(dá)到最大的形變矢量場。
輸出:配準(zhǔn)結(jié)果及形變矢量場
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,通過將初級配準(zhǔn)的形變矢量場作為更高級配準(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,,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)和可視化過程的并行處理,,提供配準(zhǔn)過程實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)顯示,,方便監(jiān)測配準(zhǔn)過程以及參數(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程中容易受到噪聲的影響,,不僅會降低圖像質(zhì)量,,同時(shí)也會影響配準(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比。
1.4基于Qt的人機(jī)交互界面
Qt是一個(gè)開源,、跨平臺的圖形用戶界面應(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開發(fā),。此外,,Qt提供了豐富的信號與槽(signals/slots)機(jī)制實(shí)現(xiàn)各個(gè)對象之間的通信,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)用的場景,本文利用Qt進(jìn)行系統(tǒng)的界面開發(fā),。系統(tǒng)的主界面如圖2所示,。
2應(yīng)用與結(jié)果
本文結(jié)合15例實(shí)際臨床數(shù)據(jù)對本系統(tǒng)進(jìn)行測試,,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,。
表1根據(jù)圖像的相關(guān)比(Correlation Coefficient,,CC)總結(jié)了噪聲對二維(T1,T2)MRI腦圖像配準(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。
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€性變換只包含簡單的旋轉(zhuǎn)和平移變換,無法應(yīng)對軟組織的非剛性形變問題,。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
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,,通過友好的圖形界面和可視化功能簡化了復(fù)雜的配準(zhǔn)過程。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。
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