面向脊柱微创手术导航的2D/3D图像配准技术研究

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手术导航利用丰富的医学影像信息来实现手术中对患者解剖结构的快速精准定位,降低手术风险,已然成为当今医学手术领域的热门技术。但受手术室空间和成像条件限制,术中很难进行实时3D成像,因此为实现术中3D导航需要将术前3D图像(如CT)与术中2D图像(如X光)进行配准,即2D/3D配准。2D/3D配准的实质就是把术前3D浮动图像降维后的图像与术中2D参考图像使用优化算法来实现两张图像的对齐,使两者的相似程度最高。此过程涉及投影算法、空间变换、插值算法和相似性测度等。本文基于投影策略对2D/3D医学脊椎图像配准展开深入研究,主要研究工作如下:(1)提出了一种基于深度学习和参数优化的2D/3D层级配准方法。先通过深度学习进行粗配准,再使用参数优化的方法对两块椎骨进行精配准,既保证了刚体的整体形变,又融入了局部形变信息。并且基于LIDC-IDRI数据集对该方法进行实验验证,实验结果显示该方法在归一化互相关指标上比基于Elastix的基准实验提高了0.19,在归一化互信息指标上提高了0.45,配准精度高,鲁棒性强。证明了该算法的创新性,可行性和有效性。(2)提出了一种基于生成式对抗网络的2D/3D配准方法。先训练一个可以生成符合椎骨之间关节约束的相对形变参数生成器G,再对生成的形变参数进行参数优化。并且基于LIDC-IDRI数据集对该方法进行实验验证,结果表明该方法在归一化互相关指标上比基于Elastix的基准实验提高了0.13,在归一化互信息指标上提高了0.43,也具有较高的配准精度。证明了该算法的创新性,可行性和有效性。(3)设计了DRR仿真软件系统。该DRR仿真软件系统不仅具备高精度的DRR投影效果,并且可以方便使用者进行实时空间变换参数的调整,大大减少了DRR图像生成的时间,是一套兼备高精度、高时效、高灵活性的DRR生成软件。
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