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    SPECT與CT 3D圖像異機(jī)融合的實(shí)驗(yàn)研究

    2010-11-08 04:46:30王嘉興湯偉軍張錦明朱匯慶
    關(guān)鍵詞:基元球體圓柱體

    王嘉興湯偉軍張錦明,3 朱匯慶

    現(xiàn)代影像技術(shù)大體可分為兩類,以CT和MRI為代表的解剖成像與以PET和SPECT為代表的功能成像。兩者進(jìn)行圖像融合可充分利用各成像設(shè)備的優(yōu)點(diǎn),不僅可提高疾病的確診率,而且可提高病灶的定位精度,在臨床診斷上具有重要的應(yīng)用價(jià)值[1-6]。正因如此,極大地推動(dòng)同機(jī)融合儀器SPECT/CT和PET/CT的商品化。但上述兩類儀器價(jià)格不菲,且國(guó)內(nèi)眾多醫(yī)療單位已裝備高質(zhì)量SPECT和CT,為充分利用醫(yī)療資源,使得臨床、經(jīng)濟(jì)效益最大化,有需要利用軟件進(jìn)行異機(jī)圖像融合。

    方 法

    1.PET-CT模型及其性能參數(shù)(圖1)

    1.1最上圓柱體(圖 1中“1”):外徑、內(nèi)徑依次為5.1cm、4.0cm,外長(zhǎng)度和內(nèi)長(zhǎng)度分別為 12.0cm、8.2cm,容積為408ml。

    1.2內(nèi)插圓柱體(圖 1中“2”):外徑為5.1cm,高為18.0cm。

    1.3球體:5個(gè)球體(圖 1中“3”)的直徑分別為10mm,13mm,17mm,22mm,28mm。球體表面到內(nèi)壁距離7.0cm。

    1.4鋁制空心管(圖1中“4”):1根12.7cm,容積1.7ml。另 2根均為 17.8cm,容積 2.5ml。

    1.5主圓柱體(圖1中“5”):高為 18cm 。

    2.試驗(yàn)方法

    首先將5mCi TcO 4溶液 (上海欣科醫(yī)藥有限公司提供)及500ml 0.9%NaCl溶液稀釋成合適放射性活度溶液,分別注入模型1~4插件中。

    使用德國(guó)Siemens E.CAM雙探頭配置平行孔低能高分辨準(zhǔn)直器對(duì)模型進(jìn)行采集,2個(gè)探頭呈180°,每個(gè)探頭繞模型旋轉(zhuǎn) 180°,共 64幀,800kcts/幀,矩陣128×128,放大倍數(shù)為1,能峰140keV,窗寬20%。使用德國(guó)Siemens 64排CT對(duì)模型進(jìn)行無(wú)間隔掃描,管電壓 120kV,管電流 400mA,螺距0.2,轉(zhuǎn)速0.35s,層厚 0.6mm,矩陣512×512。

    圖1 PET-CT模型。1.最上圓柱體;2.內(nèi)插圓柱體;3.球體插件;4.鋁制空心管;5.主圓柱體。

    MIPAV軟件(Version4.2.1)異機(jī)融合:首先將SPECT圖像及CT圖像源數(shù)據(jù)均以DICOM格式導(dǎo)入MIPAV軟件進(jìn)行圖像預(yù)處理。其中圖像分割是預(yù)處理的重要步驟,具體圖像分割采用閾值法[7]??筛鶕?jù)CT圖像得到灰度像素計(jì)數(shù)分布圖,然后可按灰度閾值規(guī)則進(jìn)行圖像分割。分割依據(jù)為模型中1~4插件空間內(nèi)與模型插件本身存在密度差異 (有機(jī)玻璃和鋁棒密度遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于空氣),故插件本身和空氣在CT圖像上表現(xiàn)為不同灰度,定義灰度閾值即可對(duì)感興趣插件空間進(jìn)行提取作為配準(zhǔn)基元(fiducial markers)[8-10]。模型 1~4插件空間為放射性核素充滿區(qū)域,即SPECT采集圖像。利用該配準(zhǔn)基元與SPECT圖像進(jìn)行容積匹配。配準(zhǔn)方法是基于灰度的配準(zhǔn)算法,利用相關(guān)函數(shù)法計(jì)算配準(zhǔn)參數(shù)[7]。配準(zhǔn)完成后,利用像素級(jí)融合方法中的加權(quán)方法進(jìn)行圖像融合及3D圖像融合顯示。

    圖2 SPECT和64排CTPET-CT模型3D圖像異機(jī)融合。A.為3D圖像異機(jī)融合。B、C、D.依次為融合圖像的橫斷面、矢狀面、冠狀面。

    以SPECT/CT采集模型同機(jī)融合圖像作為金標(biāo)準(zhǔn),由影像科醫(yī)師從球體、圓柱體以及鋁棒融合方面,進(jìn)行視覺(jué)評(píng)價(jià)MIPAV軟件異機(jī)融合圖像質(zhì)量。

    結(jié) 果

    利用MIPAV軟件將SPECT和64排CT所采集模型圖像可以較為理想地進(jìn)行異機(jī)融合。經(jīng)醫(yī)師對(duì)其融合圖像與SPECT/CT同機(jī)融合圖像比較,圖像質(zhì)量無(wú)顯著差異(圖2,3)。

    圖3 PET-CT模型SPECT和CT同機(jī)融合和異機(jī)融合圖像。1為SPECT/CT同機(jī)融合,2為SPECT與CT異機(jī)融合。A、B、C依次為CT、SPECT和融合圖像。

    討 論

    本研究采用的是像素級(jí)融合中的加權(quán)方法,具體是指對(duì)參與融合圖像的源圖像進(jìn)行選擇、平均或加權(quán)平均等處理后合成融合圖像。該種算法具有直觀、融合速度快、實(shí)時(shí)性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn),在較多情況下可獲得較好的融合效果[7]。

    預(yù)處理和圖像配準(zhǔn)均是圖像融合的關(guān)鍵,配準(zhǔn)的目的就是對(duì)同一對(duì)象的像素點(diǎn)在多源圖像中求解最佳坐標(biāo)、灰度變換等參數(shù),從而進(jìn)行精確坐標(biāo)對(duì)準(zhǔn)和定位,提高配準(zhǔn)精度,使得融合結(jié)果包含的信息更準(zhǔn)確、更可靠[7]。本研究采用的是基于灰度的配準(zhǔn)算法,它是建立在整個(gè)圖像的總體特征上,以兩幅圖像中含有的相應(yīng)目標(biāo)區(qū)和搜索區(qū)中的像素灰度為基礎(chǔ),利用相關(guān)系數(shù),由最佳匹配方法判斷兩圖像中的對(duì)應(yīng)點(diǎn)。

    本研究取得配準(zhǔn)基元的方法是圖像融合的重要步驟[8-10]。要獲取恰當(dāng)配準(zhǔn)基元首先需要了解并熟悉CT和SPECT顯像特征,才能進(jìn)行“特征”提取。因?yàn)镃T中的每一個(gè)像素均具有相應(yīng)并且相互聯(lián)系的位置信息,所以取得的配準(zhǔn)基元與CT源數(shù)據(jù)具有同源性,利用配準(zhǔn)基元與SPECT圖像進(jìn)行配準(zhǔn),即代表CT與SPECT兩者源數(shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn),該過(guò)程進(jìn)行了剛體變換,性質(zhì)不變。該配準(zhǔn)方法具有一定的創(chuàng)新性,彌補(bǔ)了CT和SPECT圖像直接進(jìn)行融合或疊加所出現(xiàn)的冗余信息大,準(zhǔn)確度較低等不足。眾所周知,CT信息量遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于SPECT,如何解決兩者信息匹配是研究的重點(diǎn)。本研究經(jīng)過(guò)CT配準(zhǔn)基元的提取,CT和SPECT有效信息量基本相仿,故可進(jìn)行準(zhǔn)確配準(zhǔn)。該配準(zhǔn)方法提供一種新的思路,先將不同影像方式進(jìn)行信息等量容積匹配,而非傳統(tǒng)意義上的逐層匹配,容積匹配可較大程度上實(shí)現(xiàn)兩者圖像位移相對(duì)不變,從而可進(jìn)行準(zhǔn)確圖像異機(jī)融合,而且方便迅速。對(duì)于不同部位或器官的異機(jī)融合,配準(zhǔn)基元的選取具有較大的靈活性,具體圖像融合需具體分析,方可實(shí)現(xiàn)異機(jī)融合。

    異機(jī)融合配準(zhǔn)通常需設(shè)置外標(biāo)記點(diǎn)[8],但本異機(jī)融合方法亮點(diǎn)在于不需要設(shè)置外標(biāo)記點(diǎn),而是將其轉(zhuǎn)變?yōu)榫哂袃?nèi)在標(biāo)志意義的配準(zhǔn)基元,而且融合圖像質(zhì)量與同機(jī)融合無(wú)明顯差異。本試驗(yàn)不建議使用同位素作為外標(biāo)記點(diǎn)原因包括,一方面由于受到其自身放射性核素物理性質(zhì)(散射、半衰期、放射性活度等)的局限性,標(biāo)記點(diǎn)位置不易確定,易造成圖像位移,使得配準(zhǔn)精度降低;另一方面容易造成放射性核素污染,存在眾多不確定因素 (放射性標(biāo)記物的選取,放射性核素劑量、患者配合等)。故通過(guò)利用CT和SPECT各自顯像特點(diǎn),提取配準(zhǔn)基元進(jìn)行容積配準(zhǔn)顯得更加優(yōu)勢(shì)。目前我國(guó)二級(jí)以上醫(yī)院多已裝備較高質(zhì)量的CT、MRI和SPECT,如何對(duì)現(xiàn)有影像設(shè)備進(jìn)行及時(shí)充分的利用,從而可對(duì)病灶的解剖和功能同時(shí)顯像。本研究異機(jī)融合的方法可在一定程度上解決了該問(wèn)題,在不增加現(xiàn)有影像設(shè)備投入的前提下,達(dá)到提高對(duì)疾病診斷的準(zhǔn)確性。

    總而言之,本研究利用MIPAV軟件進(jìn)行SPECT和64排CT 3D圖像異機(jī)融合,利用核醫(yī)學(xué)質(zhì)控PET-CT模型及其固有插件即鋁管、圓柱體和球體提取配準(zhǔn)基元,從而對(duì)異機(jī)融合進(jìn)行了可行性探索。這將是以后對(duì)臨床患者行臨床試驗(yàn)的前提,值得注意的是仍需對(duì)臨床工作中異機(jī)融合影響因素做進(jìn)一步克服和排除。相信異機(jī)融合在今后臨床工作中仍會(huì)充當(dāng)較為重要的角色。

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