多视图2D/3D图像登记在最少侵入性的骨盆外科手术导航
Fujiao Ju1, Ya Wang1, Jingxin Zhao2
1College of Computer Science, Beijing University of Technology, Beijing, 100124, China.
Scientific reports
|July 18, 2025
概括
这项研究引入了一种新的多视图2D/3D图像记录方法,用于准确的外科导航,即使数据有限. 该技术实现了高的成功率和精度,改善了微创的骨盆手术.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 计算机视觉 计算机视觉
- 手术导航 手术导航
背景情况:
- 2D/3D医学图像注册对于图像导向的手术和研究至关重要.
- 现有的多视图方法需要广泛的数据集,通常无法在临床环境中使用.
- 这项工作解决了数据不足的多视图注册挑战.
研究的目的:
- 开发和验证一个创新的多视图2D/3D图像注册模型,用于训练数据有限的场景.
- 提高微创骨盆手术图像记录的准确性和可靠性.
主要方法:
- 提出了一个由三个组成部分组成的模型:基于风格转移 (POITT) 的感兴趣点跟踪网络,三角化层和基于分支和边界 (SA-BnB) 的形状对齐.
- POITT使用风格转移在X射线图像上跟踪感兴趣的点.
- 三角化层和SA-BnB建立精确的空间映射并计算最佳转换矩阵.
主要成果:
- 实现了平均信托登记错误6毫米 (成功值<10毫米).
- 在数字重建射线图 (DRR) 上显示了96.67%的平均注册成功率.
- 在X射线和对齐的DRR之间达到0.77的平均结构相似度指数 (SSIM).
结论:
- 拟议的多视图2D/3D注册模型显示了相对于传统方法的显著优势,特别是在有限的数据的情况下.
- 这种方法提供了一种可靠的解决方案,用于增强微创骨盆外科手术导航.
- 该方法的有效性通过使用临床数据和模拟的DRRs来验证.
