【摘 要】
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三维肺部电子计算机断层扫描(computed tomography,CT)图像非刚性配准是医学图像配准领域中最重要的任务之一.但是,肺部组织受呼吸运动影响而产生的非线性形变与大尺度位移给三维肺部CT图像的非刚性配准带来巨大挑战.针对这一难题,设计开发了一种基于无监督学习端到端的配准方法.通过改进现有U-Net神经网络结构,在跳接之间引入Inception模块,充分融合多尺度深层特征生成高精度的稠密位移向量场.为保证位移向量场光滑,在损失函数中加入雅可比正则化项,以达到训练中显式惩罚位移向量场中奇点的目的.
【机 构】
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天津大学机械工程学院,天津 300350
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三维肺部电子计算机断层扫描(computed tomography,CT)图像非刚性配准是医学图像配准领域中最重要的任务之一.但是,肺部组织受呼吸运动影响而产生的非线性形变与大尺度位移给三维肺部CT图像的非刚性配准带来巨大挑战.针对这一难题,设计开发了一种基于无监督学习端到端的配准方法.通过改进现有U-Net神经网络结构,在跳接之间引入Inception模块,充分融合多尺度深层特征生成高精度的稠密位移向量场.为保证位移向量场光滑,在损失函数中加入雅可比正则化项,以达到训练中显式惩罚位移向量场中奇点的目的.另外,为缓解现有公开数据资源有限导致的过拟合问题,提出了一种基于三维薄板样条(3D-thin plate spline,3D-TPS)变换的数据增强方法实现对训练数据的扩充,将具有60套三维肺部CT图像的训练数据集EMPIRE10扩充为6060套以满足卷积神经网络训练的需要.设计验证实验,通过与基于学习的Voxelmorph方法和两个包含传统方法配准工具包ANTs和Elastix进行比较.实验结果表明:在公开可用的DIR-Lab 4 DCT数据集上,所提出的方法在目标配准误差(target registra-tion error,TRE)上达到次优的2.09 mm,平均Dice得分达到最优的0.987,同时所生成的扭曲图像中几乎不存在折叠体素.
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