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    正電子發(fā)射斷層成像與計(jì)算機(jī)斷層掃描的異機(jī)三維融合影像分析

    2011-09-18 10:05:40彭鳒僑PENGJianqiaoMatthew
    關(guān)鍵詞:右肺特征圖像

    彭鳒僑 PENG Jianqiao Matthew

    丘紅英2 QIU Hongying

    董偉強(qiáng)1 DONG Weiqiang

    劉襄平3 LIU Xiangping

    晏 穎4 YAN Ying

    盧偉杰1 LU Weijie

    廣州醫(yī)學(xué)院第一附屬醫(yī)院 1.骨外科2.放射科CT室 3.核醫(yī)學(xué)科PET/CT中心4.放射科MR室 廣東廣州 510182

    計(jì)算機(jī)斷層掃描(computed tomography, CT)對(duì)剛體病灶成像清晰[1],但對(duì)軟組織的顯像不及磁共振(magnetic resonance imaging, MRI或MR)[2];正電子發(fā)射斷層成像(positron emission tomography,PET)圖像的解剖定位欠佳,但可無(wú)創(chuàng)性地獲取細(xì)胞代謝過(guò)程的功能定位信息[3]。因此,將CT的解剖圖像和PET的代謝圖像融合,可以實(shí)現(xiàn)高代謝區(qū)域的準(zhǔn)確定位[4]。圖像融合分為異機(jī)融合(異源圖像的掃描在不同時(shí)段且發(fā)生在不同的影像設(shè)備上)和同機(jī)融合(異源圖像的掃描同時(shí)發(fā)生在同一臺(tái)影像設(shè)備上)兩種方式。雖然[PET+CT]聯(lián)機(jī)設(shè)備的二維(two-dimension, 2D)同機(jī)融合問(wèn)世已有10年,但[PET+CT]的三維(three-dimension, 3D)融合功用至今還未實(shí)現(xiàn),預(yù)示著核醫(yī)學(xué)影像未來(lái)的主攻方向。

    1 資料與方法

    1.1 一般資料 從2010~2011年入住廣州醫(yī)學(xué)院第一附屬醫(yī)院的200個(gè)以腫瘤為主要診斷的患者中以隨機(jī)數(shù)字表抽出20例,其中男性14例,女性6例;年齡21~80歲,平均60.5±15.4歲。其中4例獲得融合效果比較顯著,患者1,女性,54歲,右乳腺癌雙肺癌轉(zhuǎn)移;患者2,男性,38歲,右肺中央型肺癌;患者3,男性,53歲,左上肺癌右股骨轉(zhuǎn)移;患者4,男性,57歲,左肺癌。PET(型號(hào)GE Discover-ST8)掃描前 40min 注射 5.5mbq/kg 正電子核素氟標(biāo)記脫氧葡萄糖(fl uoro D-glucose,18FFDG或FDG)為示蹤劑,CT(型號(hào)Toshiba Aquilion TSX-101A)操作前在選定的框位以鉛點(diǎn)作熒光標(biāo)記,定位框的選擇通常是體表標(biāo)志點(diǎn),既可大致提醒掃描范圍,又可為下一步成像后的配準(zhǔn)提供定位參考。掃描時(shí)患者取仰臥位,以人體真空墊塑模固定雙下肢、專用線圈固定頭部,使體位保持統(tǒng)一,減少定位框架在不同時(shí)段逐一施行PET、CT掃描時(shí)位置的偏差,按常規(guī)掃描獲得橫斷掃描圖像,經(jīng)多平面重建(multi-plane reformation, MPR)獲得矢狀位、冠狀位圖像[5]。

    1.2 數(shù)據(jù)處理

    1.2.1 [PET+CT]的二維配準(zhǔn) 在成像工作站Mimics-14平臺(tái)上導(dǎo)入PET和CT圖像數(shù)據(jù),來(lái)自不同設(shè)備不同切層厚度的異源影像經(jīng)過(guò)DICOM通用格式的數(shù)據(jù)傳遞、轉(zhuǎn)換、生成初步重建的單模3D(PET“箭”體或CT“靶”體)后,實(shí)行“3面9點(diǎn)”配準(zhǔn),包括:①“3面”原則。在三維箭圖上,根據(jù)人體特殊結(jié)構(gòu)(其中以骨性標(biāo)志為首選)確立3個(gè)外部特征點(diǎn),在穿越該“特征點(diǎn)”的3簇平面中,經(jīng)過(guò)點(diǎn)選、(虛擬)“切割”,依次從第1簇中分離出冠狀面,從第2簇中分離出矢狀面,從第3簇中分離出橫斷面,共獲3個(gè)二維特征面;同理,在三維靶圖上點(diǎn)選、(虛擬)“切割”出橫斷、矢狀及冠狀3個(gè)2D薄層。②“9點(diǎn)”原則。參照3.2所述的具體操作步驟在每個(gè)“特征面”上確立3個(gè)混合特征點(diǎn),即從3×3=9個(gè)“對(duì)焦點(diǎn)”出發(fā),讓來(lái)自此機(jī)的3個(gè)“此層”與來(lái)自彼機(jī)的3個(gè)“彼層”彼此一一“咬合”。

    1.2.2 [PET+CT]的二維融合 在以上“9點(diǎn)3面”立體對(duì)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上將PET圖像關(guān)聯(lián)映射到CT圖像上。在Mimics-14融合界面下對(duì)定位圖像進(jìn)行融合選擇,影像訊號(hào)的疊加有加、減、乘、除、差異、最大、最小、平均等12種方法,本研究按照早期發(fā)現(xiàn)的臨床需要選擇了加法(針對(duì)訊號(hào)結(jié)果而言,不管源于何種組織,其算法與聲學(xué)、光學(xué)上各類不同頻率、波長(zhǎng)的正弦、余弦波相遇時(shí)的量值疊加原理相似,以便把早期出現(xiàn)的細(xì)微異常訊號(hào)“放大”),按信息交互自動(dòng)融合(疊加值的即時(shí)顯像)模式進(jìn)行圖像融合。

    1.2.3 [PET + CT]的三維重建 把 1.2.2 融合出來(lái)的二維圖像輸入逆向軟件Mimics,輸出三角網(wǎng)格和點(diǎn)云,在實(shí)時(shí)工作站經(jīng)反求工程對(duì)網(wǎng)格進(jìn)行光順、填充、壓縮、刪除等編輯,再經(jīng)布爾差運(yùn)算組建計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)(computer aided design, CAD)模型,重構(gòu)出非均勻有理B樣條(non-uniform rational B-splines, NURBS)內(nèi)外曲面,然后將多個(gè)曲面縫合成實(shí)體模型。其中數(shù)據(jù)處理次序 1.2.2、1.2.3 可以倒置,即先經(jīng)1.2.3重建PET和CT的三維圖,然后參照1.2.2的操作把這兩幅立體圖融合成[PET+CT]三維圖。

    1.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 采用SPSS 16.0軟件進(jìn)行分析,用雙組、多組配對(duì)樣本資料的Fridman(非參數(shù))檢驗(yàn)法,P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

    2 結(jié)果

    2.1 顯像效果

    2.1.1 異機(jī)融合 根據(jù)成像系統(tǒng)各自的特長(zhǎng)(PET長(zhǎng)于定性而短于定位,CT長(zhǎng)于定位而短于定性),[PET+CT]的影像融合被賦予了兩重意義:了解PET所發(fā)現(xiàn)的異常代謝組織的明確位置;了解CT所發(fā)現(xiàn)的異常病灶的代謝情況。這種融合后的二模綜合圖像包含著來(lái)自CT和PET各自的訊號(hào)特征,攜帶著互補(bǔ)的醫(yī)學(xué)信息,例如,清晰的代謝區(qū)域如圖1A、2A、3A,明亮的骨質(zhì)顯像如圖1B、2B、3B,融合圖像吸取了CT和PET的優(yōu)點(diǎn),生成了同時(shí)體現(xiàn)軀干結(jié)構(gòu)和代謝狀況的影像如圖1C、2C、3C,為放射診斷提供更加充分的依據(jù)。

    2.1.2 同機(jī)融合 異機(jī)融合時(shí),有時(shí)用于對(duì)位的解剖結(jié)構(gòu)信息不多,導(dǎo)致體表輪廓、病變攝取顯映不夠,可以通過(guò)添加“偽彩”來(lái)突顯,這一流程由同機(jī)融合來(lái)完成的效果比異機(jī)融合更加鮮明(圖4)?;颊?,男性,38歲,因咳嗽伴咯血2個(gè)月余就診。軀干CT掃描如圖4A中的左上圖所示:右肺門2.9cm×2.7cm結(jié)節(jié)狀高密度影,注入對(duì)比劑增強(qiáng)后可見結(jié)節(jié)呈片狀不均勻強(qiáng)化,初步診斷“右肺中央型肺癌”;進(jìn)一步軀干PET掃描如圖4A中的右上圖所示:右肺下葉基底2.9cm×2.7cm團(tuán)塊,放射性攝取SUV最大值為9.0,高度濃聚,隆突下可見1.5cm×1.3cm腫大淋巴結(jié),異常攝取增高灶SUV=4.5,獲得比CT更詳細(xì)的診斷“右肺中央型肺癌、隆突下淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移”;更深入的軀干[PET+CT]同機(jī)融合影像如圖4A中的左下圖所示:(在以上2圖所見的基礎(chǔ)上)右肺門可見0.9cm×1.0cm淋巴結(jié),異常放射性攝取增高灶SUV=3.7,右后下胸膜增厚,放射性濃集SUV=4.1,至此獲得比PET更明確的最終診斷“右肺中央型肺癌右后下胸膜轉(zhuǎn)移、右肺門淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移、隆突下淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移”;在稍后的檢查中,如圖4B的上半圖所示,相繼發(fā)現(xiàn)癌腫腹部轉(zhuǎn)移。另外2個(gè)病例分別以[PET+CT]同機(jī)融合為依據(jù)確診出其他影像學(xué)檢查所漏診的“(左肺上葉前段肺癌)右股骨下內(nèi)踝轉(zhuǎn)移”(圖4B),和“(左肺癌)顱腦轉(zhuǎn)移”(圖4C)。

    圖4 胸部、腹部、膝部、頭部2D[PET+CT]二模同機(jī)融合。A.胸部橫斷面;B.腹膝橫斷面;C.頭部橫斷面

    2.2 影像分析 在視覺(jué)層面上,從以上例證可以歸納出PET/CT及其各種組合的融合顯像特征,見表1。

    表1 多模顯像的技術(shù)特征對(duì)照

    在統(tǒng)計(jì)學(xué)層面上,挑選3名放射科副主任醫(yī)師和2名核醫(yī)學(xué)科副主任醫(yī)師組成資歷相仿、水平相近的5人專業(yè)團(tuán)隊(duì),采用盲法(隱去臨床資料,各自閱片,互不交流),對(duì)這20例中PET/CT及其各類融合的影像效果進(jìn)行分析。每位醫(yī)師對(duì)每幅圖像的評(píng)估將統(tǒng)一從“肯定陽(yáng)性、可疑陽(yáng)性、肯定陰性、可疑陰性、不能識(shí)別”等5種論斷中選擇一個(gè),這樣,每一類圖源的效果都被專業(yè)評(píng)分而集成20×5=100份估值,見表2。把顯像的識(shí)別程度分別歸結(jié)為“不能識(shí)別”=“難辨”、“可疑陽(yáng)性+可疑陰性”=“可疑”、“肯定陽(yáng)性+肯定陰性”=“確切”3類將其所屬的份數(shù)相加見表3。

    表2 多模顯像的識(shí)別效果評(píng)估(份次)

    表3 多模顯像的識(shí)別程度歸宗(份次)

    至于特異性、靈敏度、正確率等真實(shí)性指標(biāo),由于三種設(shè)備的影像原理不同,人體頭、胸、腹、膝內(nèi)部所納并非同一(軟、硬)組織,臨床取向各異的設(shè)備(PET/CT)針對(duì)各類實(shí)驗(yàn)對(duì)象(器官)而提供的信息側(cè)重不同的(結(jié)構(gòu)、代謝)“傾向”,其以融合圖像檢測(cè)病種的特異性也各異,不易比較,所以實(shí)驗(yàn)檢測(cè)的設(shè)計(jì)僅限于粗略統(tǒng)計(jì)(難辨、可疑、確切等)可靠性指標(biāo),即至顯像指標(biāo)“符合率”為止。以上調(diào)查結(jié)果以更鮮明的曲線表達(dá)見圖5。

    圖5 單模、多模影像融合結(jié)果的難易度鑒辨

    多組配對(duì)樣本資料的Fridman(非參數(shù))檢驗(yàn)顯示,鑒辨單模、多模融合結(jié)果的“難易度”不盡相同(P< 0.001)。

    對(duì)圖5中的異機(jī)[PET+CT]顯像模式需要進(jìn)一步兩兩比較,從表4~6中可發(fā)現(xiàn)3個(gè)P值均大于檢驗(yàn)水準(zhǔn),配對(duì)檢驗(yàn)比較結(jié)果無(wú)區(qū)別。

    表4 異機(jī)[PET+CT]與單模PET的配對(duì)檢驗(yàn)[n(%)]

    表5 異機(jī)[PET+CT]與單模CT的配對(duì)檢驗(yàn)[n(%)]

    表6 同機(jī)[PET+CT]與異機(jī)[PET+CT]的配對(duì)檢驗(yàn)[n(%)]

    結(jié)果表明,異機(jī)[PET+CT]的“檢出率”(54%)遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于同機(jī)[PET+CT](98%),甚至不如單模影像。

    3 討論

    3.1 影像融合的現(xiàn)狀 從同源單模融合到異源多模融合,從二維融合到高維融合,從黑白到彩色融合,從形態(tài)圖像到功能圖像融合,國(guó)內(nèi)外涌現(xiàn)出的算法越來(lái)越豐富[6~8],融合級(jí)數(shù)越來(lái)越高,有基于像素級(jí)[9]、特征級(jí)、決策級(jí)等融合[10]。例如,朱朝暉等[11]以“MPItool”軟件操作,通過(guò)調(diào)整PET的三維容積圖像尋找與CT、MRI匹配的PET斷面,融合的[PET+CT]稍清晰但[PET+MR]較模糊;楊星等[12]以Syntegra軟件手動(dòng)配準(zhǔn)工具進(jìn)行細(xì)微調(diào)整,不足之處是由于該“軟件只接受軸位圖像的融合,而冠狀位和矢狀位圖像是基于軸位的重建圖像,因此后兩者的解剖圖像欠清晰”;張錦翔等[13]通過(guò)Chamfer Matching軟件以圖像邊緣為配準(zhǔn)內(nèi)特征,無(wú)論選擇多少個(gè)對(duì)準(zhǔn)點(diǎn),其邊緣都屬于同一個(gè)平面,對(duì)位的精確度也不會(huì)超越“9點(diǎn)3面立體對(duì)準(zhǔn)”,因而融合結(jié)果清晰度也受限;與張祥松等[14]所實(shí)驗(yàn)的[PET+MR]一樣,以上都只是通過(guò)“三維容積”調(diào)整[15],最終合成的是二維圖像而非三維圖像;李坤成等[16]通過(guò)三維配準(zhǔn)融合,但其10年前的舊式SGI/SPM圖形工作站實(shí)際應(yīng)用圖像存在著不同程度的失真模糊、容量過(guò)大、運(yùn)算緩慢、流程繁瑣、操作不便等問(wèn)題。

    3.2 配準(zhǔn)融合的體會(huì) 阮春等[17]、Brown[18]總結(jié)出圖像轉(zhuǎn)換、圖像定位等配準(zhǔn)“兩步曲”:①圖像轉(zhuǎn)換通過(guò)平移、旋轉(zhuǎn)、定標(biāo)、反射等方式確保異源性圖像的每個(gè)像/體素表達(dá)同樣大小的實(shí)際空間區(qū)域,轉(zhuǎn)換算法通常有:剛性轉(zhuǎn)換;仿射轉(zhuǎn)換;多項(xiàng)式轉(zhuǎn)換(polynominal transformation)(本文選擇后者)。②至于圖像定位,本文兼用基于外部特征(總體包括定標(biāo)架法、面膜法、皮膚標(biāo)記法)和基于內(nèi)部特征[18](總體包括基于標(biāo)記、基于分割、基于體素相似性)兩大方式[17],遵循特征提取、圖像對(duì)位的步驟,從標(biāo)記、分割內(nèi)部特征入手提取特征(由于Mimics的自動(dòng)化程度和斜面匹配技術(shù)在計(jì)算距離變換上的優(yōu)勢(shì),這種分割配準(zhǔn)法具有免除像素變換的特色),并實(shí)施“循點(diǎn)擇面、循面分割”。

    定位配準(zhǔn)是圖像融合的先決條件,是通過(guò)空間浮動(dòng)讓一幅圖像與另一幅圖像在空間上一一對(duì)應(yīng),最后達(dá)成人體某一解剖點(diǎn)在兩幅匹配的圖像上具備相同的坐標(biāo)位置的過(guò)程,其操作步驟是:在由每個(gè)人體“特征點(diǎn)”所選擇的平面上,通過(guò)平移、旋轉(zhuǎn)使兩幅圖像的質(zhì)心和主軸對(duì)齊,并在切面(該平面與體表結(jié)構(gòu)線交匯絀合之內(nèi)的區(qū)域)自動(dòng)生成(類坐標(biāo))軸線,延長(zhǎng)該軸線使之與切面邊緣或臟器邊緣相交,至少存在4個(gè)交叉點(diǎn)(內(nèi)部“特征點(diǎn)”),加上被平面穿越的那個(gè)原有的人體外部“特征點(diǎn)”,(內(nèi)外)混合“對(duì)焦點(diǎn)”便可至少5(4+1=5)中選3。就定位精確度而言,已完成“選面”使命的人工化外部“特征點(diǎn)”此時(shí)較數(shù)字化“交叉點(diǎn)”相形見拙,對(duì)焦選點(diǎn)時(shí)對(duì)它可選可不選。這樣一共獲得由3個(gè)外部“特征點(diǎn)”所決定的3個(gè)特征面,又在每個(gè)特征面上選擇3個(gè)對(duì)焦點(diǎn)作為配準(zhǔn)點(diǎn),當(dāng)成像工作站精準(zhǔn)預(yù)判到3×3=9個(gè)對(duì)焦點(diǎn)的坐標(biāo)偏差平方和為最小值得時(shí),九九對(duì)應(yīng)的2個(gè)3D被全部鎖定。立體幾何學(xué)上的物體甲(如CT像)以及相對(duì)應(yīng)的物體乙(如PET像)的互動(dòng)關(guān)系有:若簡(jiǎn)單地對(duì)某1個(gè)方向的每層(如橫斷水平面)固定,甲乙出現(xiàn)一前一后或一左一右(或同時(shí)并存);若沿某2個(gè)方向的每層(如矢、冠面的前后左右)添維“加固”,甲乙仍然出現(xiàn)一上一下。這樣,兩者都造成甲乙朝開放性空間游走,使PET/CT兩像無(wú)緣吻合。由此可見:首先,“3面9點(diǎn)”方案較其他配準(zhǔn)方法的優(yōu)勢(shì)在“3點(diǎn)鎖面、3面鎖體”的科學(xué)定理中獲得確立;其次,人體解剖學(xué)上的“橫、矢、冠”3面,成90°相交成3線1點(diǎn),對(duì)人體組織達(dá)到最大限度的貫穿,比任何非90°的3面相交涵蓋更廣,因而虛擬“切割”、三維重建、(PET/CT)二“體”吻合時(shí)更具生理效果。融合集成的方式有兩種:將一幅圖像的信息提取出來(lái),融合到另一幅圖像中去;兩幅圖像的信息提取出來(lái)后,同時(shí)映射到一個(gè)新的圖像空間中去。本文預(yù)選前者,以提供解剖結(jié)構(gòu)主要信息的CT圖作為目標(biāo)“靶”圖,以提供代謝功能輔助信息的PET圖作為參考“箭”圖,PET像中的異常區(qū)域被提取并投射到以CT像為背景的基圖上。匹配以后的融合創(chuàng)建方式可分兩類:基于圖像像素的融合,基于圖像特征的融合[17],本文選擇后者,即依靠特征提取與邊緣檢測(cè)而不依賴像素變換來(lái)實(shí)現(xiàn)。本研究在立體對(duì)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上按照臨床需要選用了特征信息疊加法,在融合的12種方法中,以圖像疊加來(lái)完成融合(疊加值的即時(shí)顯像)的技術(shù)最為成熟。

    3.3 異機(jī)融合的展望 相互融合不僅使PET和CT兩者的共通信息在同一圖像上方便地顯示出來(lái),確定病灶的位置及與組織的性質(zhì),而且融合過(guò)程中可能出現(xiàn)的新發(fā)現(xiàn)往往使得診斷更加明確、治療更加具體:首先在治療前期為放射治療靶區(qū)、手術(shù)切除范圍提供精準(zhǔn)的量值,其次在治療中期及時(shí)了解腫瘤對(duì)治療的反應(yīng)而幫助治療方案的調(diào)整,最后在治療后期還能為療效評(píng)估和復(fù)發(fā)檢測(cè)提供統(tǒng)計(jì)依據(jù)。在[PET+CT]聯(lián)機(jī)設(shè)備尚未普及,尤其是[PET+CT]3D融合仍未實(shí)現(xiàn)的情況下,這種[PET+CT]異機(jī)3D融合是[PET+CT]同機(jī)2D融合技術(shù)功用的必要補(bǔ)充。

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