Vid bildstyrd diagnos och behandling av små perifera lunglesioner är anpassningen av de precedurala lung CT-bilderna och de intraprocedurala bilderna ett viktigt steg för att korrekt styra och övervaka interventionsproceduren. Registreringen av seriella bilder bygger ofta på korrekt segmentering av bilderna och, å andra sidan, segmenteringsresultaten kan förbättras ytterligare genom tidsmässig anpassning av seriella bilder. Detta dokument presenterar en gemensam seriebild registrering och segmentering algoritm. I denna algoritm är seriella bilder segmenterade baserat på aktuella deformationer, och deformationerna bland de seriella bilderna är iterativt förfinade baserat på de uppdaterade segmenteringsresultaten. Ingen temporal jämnhet om deformationsfälten upprätthålls så att algoritmen kan tolerera större eller okontinuerliga temporalförändringar som ofta visas under bildstyrd terapi. Fysiska procedurmodeller skulle också kunna införlivas i vårt ramverk för att bättre hantera de tidsmässiga förändringarna av seriebilderna under ingripandet. I experiment, tillämpar vi den föreslagna algoritmen för att anpassa seriella lung CT-bilder. Resultat med både simulerade och kliniska bilder visar att den nya algoritmen är mer robust jämfört med den metod som endast använder deformerbar registrering.
Zhong Xue et al Ref föreslog en gemensam metod för registrering och segmentering av seriebilder.
Joint Registration and Segmentation of Serial Lung CT Images for Image-Guided Lung Cancer Diagnosis and Therapy
{'venue': 'Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society', 'journal': 'Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}