用于纵向光声成像的自动三维图像记录

科学领域:

• 生物医学成像技术 生物医学成像技术
• 医学物理 医学物理
• 计算成像技术的成像

背景情况:

• 光声断层扫描 (PAT) 对乳腺癌监测有希望,但重新定位变化会导致几何 misalignment.
• 这些错位使真正的生物变化和成像工件之间的区别变得复杂,阻碍了准确的疾病评估.

研究的目的:

• 开发一个3D图像注册框架,用于对准重复的PAT体积图像受到重定位的影响.
• 为了应对在纵向PAT研究中的错位,改变光流量和变化的视野等挑战.

主要方法:

• 一个基于坐标的神经网络 (MUVINN-reg) 被开发出来,用于表示 PAT 图像之间的位移场.
• 实现了一个损失函数,包括正常化的交叉相关性和多尺度的弗兰吉容量.
• 该框架在健康志愿者的纵向PAT数据上得到了验证,包括在故意错位和不同乳房支下进行的测试.

主要成果:

• 在共同注册重复的PAT图像对中,MUVINN-reg表现出色.
• 该框架在图像强度的变化和视野变化方面表现出强大.
• 在深度超过4厘米时,可以实现精确的船只对齐.

结论:

• 开发的框架允许使用PAT进行定量和可重复的监测.
• 这一进展对于可靠跟踪乳腺癌疾病进展和治疗反应至关重要.