Đăng ký xương chân tự động bằng cách sử dụng Atlas nhúng chia để lập bản đồ không gian về mật độ khoáng xương

Journal of Digital Imaging - Tập 26 - Trang 554-562 - 2012
Lu Liu1, Paul K. Commean2, Charles Hildebolt2, Dave Sinacore2, Fred Prior2, James P. Carson3, Ioannis Kakadiaris4, Tao Ju1
1Department of Computer Science and Engineering, Washington University, St. Louis, USA
2Washington University School of Medicine, St. Louis, USA.
3Pacific Northwest National Laboratory, Richland, USA
4Department of Computer Science, University of Houston, Houston, USA

Tóm tắt

Chúng tôi trình bày một phương pháp đăng ký dựa trên atlas cho các xương được phân đoạn từ hình chụp CT lượng tử (QCT), với mục tiêu ánh xạ các mật độ khoáng xương (BMD) bên trong theo thể tích. Chúng tôi giới thiệu một loại atlas biến dạng mới, gọi là atlas nhúng chia, bao gồm một lưới điều khiển được biểu diễn dưới dạng lưới phân chia tứ diện và một bề mặt xương mẫu nhúng trong lưới. So với một lưới biến dạng dựa trên lưới thông thường, lưới điều khiển phân chia có mức độ tự do tương đối nhỏ được điều chỉnh theo hình dạng của xương, cho phép phù hợp hiệu quả với các đối tượng. So với các atlas phân chia trước đây, sự đổi mới của atlas của chúng tôi nằm ở việc bổ sung bề mặt mẫu nhúng, điều này làm tăng thêm độ chính xác của sự phù hợp. Sử dụng biểu diễn atlas mới này, chúng tôi đã phát triển một quy trình tự động hoàn toàn và hiệu quả để đăng ký các atlas của 12 xương cổ chân và xương bàn chân với một hình chụp QCT đã được phân đoạn của một bàn chân người. Đánh giá của chúng tôi cho thấy rằng việc ánh xạ BMD được hỗ trợ bởi việc đăng ký là nhất quán cho các xương trong các lần quét lặp lại, và BMD theo vùng tự động được tính toán từ việc ánh xạ không khác biệt đáng kể so với các chú thích từ chuyên gia. Kết quả cho thấy rằng phương pháp đăng ký dựa trên subdivision cải tiến của chúng tôi là một cách đáng tin cậy và hiệu quả để thay thế lao động thủ công trong việc đo mật độ khoáng theo vùng ở các xương bàn chân trong hình chụp QCT.

Từ khóa

#xương chân #mật độ khoáng xương #đăng ký atlas #chẩn đoán hình ảnh #phân chia tứ diện

Tài liệu tham khảo

Popp AW, Senn C, Franta O, Krieg MA, Perrelett R, Lippuner K: Tibial or hip BMD predict clinical fracture risk equally well: results from a prospective study in 700 elderly Swiss women. Osteoporos Int 20:1392–1399, 2009 Engelke K, Adams JE, Armbrecht G, et al: Clinical use of quantitative computed tomography and peripheral quantitative computed tomography in the management of osteoporosis in adults: the 2007 ISCD Official Positions. J Clin Densitom 11:123–162, 2008 Faulkner KG: Bone matters: are density increases necessary to reduce fracture risk? Journal of Bone and Mineral Research 15(2):183–187, 2000 Liu L, Raber D, Nopachai D, Commean P, Sinacore D, Prior F, Pless R, Ju T: Interactive separation of segmented bones in ct volumes using graph cut. In: Proc. of the 11th international conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention - Part I. 2008, 296–304 McInerney T, Terzopoulos D: Deformable models in medical image analysis: a survey. Medical Image Analysis 1(2):91–108, 1996 Toga A: Brain Warping. Academic, 1998 Gain J, Bechmann D: A survey of spatial deformation from a user-centered perspective. ACM Trans. Graph. 27(107):1–107, 2008. 21 Wells W, Viola P, Atsumi H, Nakajima S, Kikinis R: Multi-modal volume registration by maximization of mutual information. Medical Image Analysis 1(1):35–51, 1996 Davatzikos C, Prince JL, Bryan RN: Image registration based on boundary mapping. IEEE Trans Med Imaging 15:112–115, 1996 Johnson HJ, Christensen GE: Consistent landmark and intensity-based image registration. IEEE Trans Med Imaging 21(5):450–461, 2002 Peckar W, Schnorr C, Rohr K, Stiehl HS: Two step parameter-free elastic image registration with prescribed point displacements. J Math Imaging Vision 10:143–162, 1999 Zhang B, Arola DD, Roys S, Gullapalli RP: Three-dimensional elastic image registration based on strain energy minimization: application to prostate magnetic resonance imaging. Journal of Digital Imaging 24(4):573–585, 2011 Christensen GE, Rabbit RD, Miller MI: Deformable templates using large deformation kinematics. IEEE Trans Image Process 5:1435–1447, 1996 Thirion JP: Image matching as a diffusion process: an analogy with Maxwell’s demons. Med Image Anal 2:243–260, 1998 Ju T, Carson J, Liu L, Warren J, Bello M, Kakadiaris I: Subdivision meshes for organizing spatial biomedical data. Methods 50(2):70–76, 2010 Sederberg T, Parry S: Free-form deformation of solid geometric models. SIGGRAPH Comput. Graph 20:151–160, 1986 MacCracken R, Joy K: Free-form deformations with lattices of arbitrary topology. In: Proc. of the 23rd annual conference on computer graphics and interactive techniques. SIGGRAPH ′96: 1996, 181–188 Bello M, Ju T, Carson J, Warren J, Chiu W, Kakadiaris I: Learning-based segmentation framework for tissue images containing gene expression data. IEEE Trans. Med. Imaging 26(5):728–744, 2007 Commean PK, Ju T, Liu L, Sinacore DR, Hastings MK, Mueller MJ: Tarsal and metatarsal bone mineral density measurement using volumetric quantitative computed tomography. Journal of Digital Imaging 22:492–502, 2009 Warren J, Weimer H: Subdivision methods for geometric design. Morgan-Kaufmann, 2002 Schaefer S, Hakenberg J, Warren J: Smooth subdivision of tetrahedral meshes. In: Proc. the Eurographics/ACM SIGGRAPH Symposium on Geometry Processing, Eurographics Association. 2004, 151–158 Ju T, Schaefer S, Warren J: Mean value coordinates for closed triangular meshes. In: ACM Transactions on Graphics. 24(3):561–566, 2005 Lorensen W, Cline H: Marching cubes: a high resolution 3d surface construction algorithm. SIGGRAPH Comput. Graph 21:163–169, 1987 Taubin G: A signal processing approach to fair surface design. In: SIGGRAPH ′95: Proc. of the 22nd Annual Conference on Computer Graphics and Interactive Techniques, New York, NY, USA, ACM. 1995, 351–358 Garland M, Heckbert P: Surface simplification using quadric error metrics. In: Proc. of the 24th Annual Conference on Computer Graphics and Interactive Techniques. SIGGRAPH ′97. 1997, 209–216 Commean PK, Kennedy JA, Bahow KA, Hildebolt CF, Liu L, Smith KE, Hastings MK, Ju T, Prior FW, Sinacore DR: Volumetric quantitative computed tomography measurement precision for volumes and densities of tarsal and metatarsal bones. J Clin Densitom. 14(3):313–320, 2011 Smith KE, Whiting BR, Reiker GG, Commean PK, Sinacore DR, Prior FW: Assessment of technical and biological parameters of volumetric quantitative computed tomography in the foot: a phantom study. Osteoporosis International, In Press, 2012 Robb RA: Three Dimensional Biomedical Imaging: Principles and Practice. VCH, New York, 1995 Robb RA, Hanson DP, Karwoski RA, Larson AG, Workman EL, Stacy MC. Analyze: a comprehensive, operator-interactive software. Russ JC: The Image Processing Handbook, 2nd edition. CRC, Boca Raton, FL, 1995 Rasband WS: ImageJ. In: National Institutes of Health; http://rsbweb.nih.gov/ij/. 1997. Chintalapani G, Ellingsen L, Sadowsky O, Prince J, Taylor R: Statistical atlases of bone anatomy: construction, iterative improvement and validation. In Proc. MICCAI′07. 2007, 499–506 Lipman Y, Funkhouser T: Möbius voting for surface correspondence. ACM Trans. Graph. 28(3):72, 2009