基于18F-FDG PET/CT圖像的配準(zhǔn)方法研究

張瑞 胡文 嚴(yán)瑞 鄭凱林

（深圳信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院 廣東省深圳市 518055）

1 背景

PET/CT（Positron Emission Tomography /Computed Tomography）全稱(chēng)為正電子發(fā)射斷層顯像 /X 射線(xiàn)計(jì)算機(jī)體層成像儀，是目前公認(rèn)的用于確診癌癥及復(fù)雜病灶的最有效的方式之一。目前已經(jīng)有充分的證據(jù)說(shuō)明傳統(tǒng)人工閱片方法對(duì)病灶檢測(cè)和診斷的缺陷。有必要借助于人工智能技術(shù)處理海量圖像數(shù)據(jù)[1]。對(duì)圖像進(jìn)行快速有效的配準(zhǔn)是利用人工智能算法實(shí)現(xiàn)智能病灶診斷的基礎(chǔ)。在PET/CT 成像中有兩種情況的配準(zhǔn)最為常見(jiàn)：雙時(shí)相PET 掃描中的原圖像與延遲掃描圖像的配準(zhǔn)，及PET/CT 大腦成像中的傾斜校正配準(zhǔn)。

2 雙時(shí)相PET/CT掃描配準(zhǔn)方法

雙時(shí)相18F-FDG PET/CT 顯像，即在注射顯像劑后早期（常規(guī)一次顯像時(shí)間在注射顯像劑后1h左右）及延時(shí)期（注射顯像劑后1.5h或2h 或3h）兩個(gè)時(shí)相分別進(jìn)行顯像，計(jì)算早期與延時(shí)顯像標(biāo)準(zhǔn)攝取值的變化即滯留指數(shù)。由于延遲掃描是針對(duì)必要的部位進(jìn)行掃描，兩次掃描時(shí)，肢體的位置存在差異；像素分辨率存在差異；被掃描者的姿勢(shì)也注定會(huì)存在差異。因此先實(shí)現(xiàn)對(duì)兩種圖像的配準(zhǔn)才能利用算法實(shí)現(xiàn)對(duì)病灶的診斷。本文提出了一種簡(jiǎn)單易行的配準(zhǔn)算法。首先用線(xiàn)性差值方法實(shí)現(xiàn)圖像間的尺度調(diào)整；之后再利用重心計(jì)算對(duì)軸狀面進(jìn)行配準(zhǔn)；再利用最小差值對(duì)比法實(shí)現(xiàn)原圖像和延遲掃描圖像在冠狀面上的配準(zhǔn)。

2.1 從軸狀面上進(jìn)行原圖像和延遲掃描圖像的配準(zhǔn)（橫向）

對(duì)延遲掃描圖像進(jìn)行線(xiàn)性差值調(diào)整過(guò)尺度后，計(jì)算原圖像和和延遲掃描圖像的重心。計(jì)算公式如下：

根據(jù)兩組圖像的重心差值對(duì)延遲掃描圖像在軸狀面上的位置（即橫方向）進(jìn)行調(diào)整。如圖1 所示。此步驟可以使原圖像和掃描圖像在軸狀面上配準(zhǔn)[2]。

圖1：PET 原圖與延遲掃描圖像根據(jù)重心進(jìn)行位置調(diào)整

圖2：延遲掃描與原圖像在冠狀面即縱方向的位置物理配準(zhǔn)

圖3：軸平面（Axial plane）傾斜角β。中圖為CT 圖像，右圖為PET 圖像

2.2 從冠狀面上進(jìn)行原圖像與延遲掃描圖像的配準(zhǔn)（縱向）

將延遲掃描圖像在軸狀面上的位置（即橫方向）進(jìn)行調(diào)整后，就要對(duì)延遲掃描圖像在冠狀面（縱向）上參照原掃描進(jìn)行配準(zhǔn)，如圖2 所示。采用兩組圖像的所有像素和的最小差值來(lái)進(jìn)行配準(zhǔn)。

3 PET/CT掃描大腦成像配準(zhǔn)方法

圖4：冠狀面（Coronal plane）傾斜角α。中圖為CT 圖像，右圖為PET 圖像

圖5：縱向配準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)結(jié)果

圖6：原CT 圖及鏡反CT 圖

對(duì)于PET/CT 大腦成像，其病灶確診的重要依據(jù)是左右大腦在PET/CT 掃描中對(duì)稱(chēng)性判斷。因此對(duì)大腦成像圖片的傾斜矯正是進(jìn)行病灶確診的基礎(chǔ)。傾斜矯正的本質(zhì)是大腦原圖與其鏡反圖像的配準(zhǔn)。本文提出了一種針對(duì)大腦圖像配準(zhǔn)的算法。首先提取大腦正中矢狀面面，之后使用遺傳優(yōu)化算法對(duì)大腦原圖和其鏡反圖片基于正中矢狀面進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整，最終得到最優(yōu)解實(shí)現(xiàn)矯正。

3.1 大腦正中矢狀面提取算法設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)

主要研究如何將正中矢狀面用數(shù)學(xué)模型表示出來(lái)，以及軸狀面上正中矢狀面與垂線(xiàn)的夾角計(jì)算算法和冠狀面上正中矢狀面與垂線(xiàn)的夾角計(jì)算算法。夾角示意圖如圖3 和4 所示。

利用大腦圖像進(jìn)行頭部?jī)A斜校正的關(guān)鍵步驟是計(jì)算大腦的正中矢狀面。以圖3 和圖4 中的α 和 β 為參數(shù)， 利用三維平面坐標(biāo)系的平面定義將大腦正中矢狀面用數(shù)學(xué)公式表達(dá)。在一個(gè)三維的坐標(biāo)系中，如圖5 所示，如果用f 和π 來(lái)代表一個(gè)人體頭部圖像和它的對(duì)稱(chēng)面，那么對(duì)稱(chēng)面的方程是可以由下面的式子表示的：

在這個(gè)方程中，參數(shù)A，B，和 C 是可以用夾角α 和 β 來(lái)表示的：

因此，圖像中大腦正中矢狀面可以利用數(shù)學(xué)形式在算法中表達(dá)出來(lái)，并以數(shù)學(xué)公式為基礎(chǔ)計(jì)算傾斜夾角。

3.2 優(yōu)化算法的設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)

計(jì)算α 和β 夾角就是對(duì)大腦圖像f 和它的反射圖像r 基于正中矢狀面進(jìn)行相似性測(cè)量的過(guò)程。擬采用normalized sum of the squared intensity difference 作為相似性測(cè)量公式：

當(dāng)μ 值達(dá)到最大時(shí)，圖像f 和其反射圖像r 的相似度達(dá)到最大，那么正中矢狀面也就可以確定。采用最有效的優(yōu)化方法計(jì)算參數(shù)α及β 是該步驟的重點(diǎn)和難點(diǎn)。本研究采用遺傳算法計(jì)算α 和β 夾角。

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析

PET 原圖像與延遲掃描圖像的物理配準(zhǔn)包括兩個(gè)方面：軸狀面的位置配準(zhǔn)（橫向）及冠狀面高度的配準(zhǔn)（縱向）。本文對(duì)2 例雙時(shí)相掃描病例進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，圖6 所示。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在縱向配準(zhǔn)的平均誤差為0.32cm，即在1 個(gè)slice 內(nèi)，每例平均配準(zhǔn)時(shí)間為53 秒。

對(duì)于大腦圖像配準(zhǔn)的方法，本文對(duì)PET 和CT 大腦成像圖像各10 例進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，其中頭部病變病例各5 例，正常大腦圖片各5 例。對(duì)于PET 圖像，由于其成像特點(diǎn)為功能成像，并且其對(duì)病灶顯像非常敏感，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，PET 圖像不適用于大腦圖像配準(zhǔn)。CT 圖像適用于大腦圖像的配準(zhǔn)，該方法在CT 圖像的大腦圖像配準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)中，可以實(shí)現(xiàn)配準(zhǔn)夾角誤差在0.034 弧度內(nèi)，即2 角度內(nèi)，配準(zhǔn)時(shí)間在60 秒內(nèi)。

5 結(jié)束語(yǔ)

在本文中，對(duì)基于18F-FDG PET/CT 圖像的配準(zhǔn)方法進(jìn)行了系統(tǒng)的研究，提出了基于PET/CT 圖像的配準(zhǔn)方法：大腦PET/CT 成像的圖像快速配準(zhǔn)方法和基于PET 原圖像和延遲掃描圖像的快速配準(zhǔn)方法。本論文提出的基于PET/CT 成像的圖像配準(zhǔn)方法可以輔助醫(yī)生進(jìn)行圖片的分析診斷并且提供有效的輔助診斷信息，是下一步的智能病灶分割及分類(lèi)的有效基礎(chǔ)。