膝關(guān)節(jié)X線透視圖像和CT數(shù)據(jù)的2D-3D配準(zhǔn)及其應(yīng)用研究.pdf

1、研究背景：
　　 膝關(guān)節(jié)在體運(yùn)動和假體穩(wěn)定性研究是運(yùn)動醫(yī)學(xué)及臨床醫(yī)學(xué)研究中的難點(diǎn)問題。由于組成膝關(guān)節(jié)的骨骼及植入假體位置深在,因此冀望從體表研究骨骼運(yùn)動及植入體穩(wěn)定性的方法都不適當(dāng)。X射線具有很強(qiáng)穿透性,且醫(yī)用放射劑量不斷減小,因此各種基于X線的成像設(shè)備逐漸成為疾病診斷和研究人體內(nèi)部信息的主要工具,對膝關(guān)節(jié)的研究也完全可以利用X線圖像來進(jìn)行。
　　 X線透視能夠觀察人體內(nèi)部信息,但其圖像是體內(nèi)結(jié)構(gòu)的二維疊加投影圖,缺乏三

2、維信息。CT設(shè)備利用X線穿透原理成像,其圖像數(shù)據(jù)能夠完整記錄體內(nèi)結(jié)構(gòu)的三維信息,但卻只是某靜止?fàn)顟B(tài)下,無法體現(xiàn)實時情況。將這兩種數(shù)據(jù)優(yōu)勢結(jié)合起來的2D/3D配準(zhǔn)成為近年來醫(yī)學(xué)圖像處理領(lǐng)域的熱門,其應(yīng)用范圍包括了運(yùn)動醫(yī)學(xué)、定位放射、手術(shù)導(dǎo)航、術(shù)后評估等等。
　　 基于圖像內(nèi)容的2D/3D配準(zhǔn)是指利用計算機(jī)圖像技術(shù)模擬X射線透視原理,對前期獲得的研究對象體數(shù)據(jù)如CT或MR等進(jìn)行虛擬放射投影,生成數(shù)字影像重建圖像(DRR),然后通過變

3、換體數(shù)據(jù)的空間位置及角度,對新生成的DRR圖像及研究對象真實X線圖像的相似性測度求極值,確定體數(shù)據(jù)對應(yīng)X線圖像所處的空間位置。近年來,隨著X線攝影技術(shù)及CT等大型設(shè)備性能的不斷提升,以及醫(yī)學(xué)圖像處理領(lǐng)域軟硬件的高速發(fā)展,2D/3D配準(zhǔn)的效果也越來越好。
　　 在綜合國內(nèi)外研究方法和成果的基礎(chǔ)上,結(jié)合自身研究目標(biāo),我們采用GPGPU處理器,基于CUDA構(gòu)架,開發(fā)了處理單幅X線圖像和螺旋CT體數(shù)據(jù)的2D/3D配準(zhǔn)系統(tǒng)。主要過程為:首

4、先通過張正友標(biāo)定法計算X線圖像的成像條件(即DR拍攝條件),并將其設(shè)置為配準(zhǔn)程序的參數(shù)；然后在硬件GPGPU支持下,基于CUDA構(gòu)架,利用光線跟蹤原理生成DRR圖像,以SSD(Surn-of-Squares difference)作為DRR與X線圖像的相似性測度對象,求得研究對象的空間定位；通過整合研究對象的空間位置變換,完成對其運(yùn)動過程的三維描述;最后利用三維激光掃描儀和測量軟件Raindrop Geomagic8.0對結(jié)果進(jìn)行驗證。

5、結(jié)果顯示,第一組將標(biāo)本作為整體移動,進(jìn)行2D/3D配準(zhǔn)后,6個自由度中平移誤差分別為(x,y,z軸平均值,單位:mm,下同):0.84,0.33,0.62;旋轉(zhuǎn)誤差分別為(x,y,z軸平均值,單位:°,下同):0.32,0.53,0.80；第二組對標(biāo)本進(jìn)行模擬彎曲運(yùn)動,配準(zhǔn)分兩部分進(jìn)行。結(jié)果顯示,配準(zhǔn)后股骨部分6自由度中平移誤差分別為:1.55,1.25,0.98,旋轉(zhuǎn)誤差分別為:0.99,1.08,1.16；脛骨部分6自由度中平移誤差

6、為:1.65,1.27,0.89,旋轉(zhuǎn)誤差為:0.86,1.30,0.83。我們認(rèn)為,本研究開發(fā)的2D/3D醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)系統(tǒng)達(dá)到了預(yù)期目標(biāo),可為下一步的實驗工作提供良好的數(shù)據(jù)處理平臺,本實驗中利用膝關(guān)節(jié)標(biāo)本模擬運(yùn)動并進(jìn)行配準(zhǔn)計算的方法可作為膝關(guān)節(jié)在體運(yùn)動檢測的實驗路線。
　　 目的：
　　 1.建立基于張正友標(biāo)定法原理的X線圖像拍攝標(biāo)定系統(tǒng)；
　　 2.建立基于CUDA構(gòu)架的2D/3D醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)系統(tǒng)；
　

7、　 3.研究以三維激光掃描儀和測量軟件相配合驗證2D/3D配準(zhǔn)結(jié)果的方法；
　　 4.以膝關(guān)節(jié)標(biāo)本為實驗對象,建立應(yīng)用此配準(zhǔn)系統(tǒng)對膝關(guān)節(jié)在體運(yùn)動進(jìn)行分析研究的技術(shù)路線。
　　 材料與方法
　　 1.X線拍攝標(biāo)定系統(tǒng)的建立:硬件設(shè)備為平面標(biāo)定板,其核心是14×14cm印刷電路板,參數(shù)如下:PCB板厚度0.4mm,銅線寬度0.254mm、間距10mm,銅線11排11列正交分布。電路板由兩塊有機(jī)玻璃板夾持,保證其始終

8、為一平面。使用時,拍攝多幅不同角度下標(biāo)定板的X線圖像,通過基于張正友標(biāo)定法原理的程序計算X線拍攝空間條件,即為2D/3D配準(zhǔn)程序中虛擬光源及影像接收屏相對位置關(guān)系參數(shù)。
　　 2.建立基于GPGPU的2D/3D配準(zhǔn)系統(tǒng):基于GPGPU硬件設(shè)備及CUDA構(gòu)架建立2D/3D配準(zhǔn)系統(tǒng),利用光線追蹤算法對CT數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)字影像重建(DRR),與真實X線圖像進(jìn)行相似性比較,以SSD作為相似性測度,變換CT體數(shù)據(jù)空間位置及角度,當(dāng)SSD獲得極

9、值時,得到對應(yīng)X線圖像的CT體數(shù)據(jù)位置參數(shù),完成2D/3D配準(zhǔn)。
　　 3.研究以三維激光掃描儀和測量軟件相配合驗證2D/3D配準(zhǔn)結(jié)果的方法:硬件設(shè)備為三維激光掃描儀,型號3DD RealScan USB 200,點(diǎn)云密度512×1000,測量軟件為Raindrop Geomagic8.0。在對研究對象進(jìn)行X線拍攝的同時,利用三維激光掃描儀記錄每種狀態(tài)下研究對象的三維點(diǎn)云信息。統(tǒng)一坐標(biāo)系后,在Geomagic8.0中利用3D/3

10、D配準(zhǔn)功能對不同位置點(diǎn)云進(jìn)行配準(zhǔn),得到研究對象空間位置變換參數(shù),以此為金標(biāo)準(zhǔn)驗證本研究開發(fā)的2D/3D配準(zhǔn)系統(tǒng)的計算結(jié)果。
　　 4.整體配準(zhǔn)實驗:冰凍狀態(tài)下人體膝關(guān)節(jié)標(biāo)本進(jìn)行CT掃描,獲得原始DICOM格式數(shù)據(jù)集,圖像參數(shù):層厚0.75mm,像素512×512矩陣,像素大小0.3515625mm×0.3515625mm,共582幅。繼續(xù)在冰凍狀態(tài)下(保證其整體可視為剛體狀態(tài))拍攝膝關(guān)節(jié)標(biāo)本X線圖像14幅,圖像格式為DICOM,

11、其中前6幅內(nèi)容為標(biāo)定板,后8幅為標(biāo)本透視圖像,拍攝時對標(biāo)本整體進(jìn)行了隨機(jī)的位置改變。拍攝每張X線圖像的同時進(jìn)行三維激光掃描,保存對應(yīng)點(diǎn)云文件。將X線圖像、CT數(shù)據(jù)輸入2D/3D配準(zhǔn)系統(tǒng)中進(jìn)行整體配準(zhǔn),最后以激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)配準(zhǔn)結(jié)果對其進(jìn)行驗證,分析誤差大小及產(chǎn)生因為。
　　 5.模擬運(yùn)動配準(zhǔn)實驗:CT數(shù)據(jù)同整體配準(zhǔn)組,相同條件X線圖像連續(xù)拍攝16幅,前8幅為標(biāo)定板圖像,后8幅為解凍后標(biāo)本透視圖像,拍攝時人為彎曲不同角度以模擬膝關(guān)節(jié)運(yùn)

12、動,同時進(jìn)行激光三維掃描,記錄對應(yīng)點(diǎn)云數(shù)據(jù)。將CT數(shù)據(jù)分割為兩部分:股骨部分和脛骨部分,分別與處理后X線圖像進(jìn)行配準(zhǔn)。整合空間變換參數(shù),求得膝關(guān)節(jié)標(biāo)本“運(yùn)動”參數(shù),最后以點(diǎn)云配準(zhǔn)結(jié)果對其進(jìn)行驗證,分析誤差大小及因為,探討此方法的可行性。
　　 結(jié)論
　　 1.本研究開發(fā)的2D/3D醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)系統(tǒng)達(dá)到了實用的要求,可以用來檢測膝關(guān)節(jié)及內(nèi)置假體的三維運(yùn)動情況。
　　 2.以三維激光掃描儀及Raindrop Geom