基于面部区域的CT与MRI影像的3D/3D配准

目的提出基于表面特征点的CT-MRI 3D/3D刚性配准(方法一)和基于表面轮廓点云的CT-MRI 3D/3D刚性配准方法(方法二),为头部肿瘤靶区勾画等临床所需的图像融合场景提供必要基础。方法利用开源图形应用函数库Visualization Toolkit(VTK)对CT和MRI图像序列进行三维面绘制重建后,拾取人脸特征点,并基于迭代最近点算法对三维特征点集进行配准。为减少拾取特征点的人为干扰,进一步提出提取2D图像人脸轮廓线后再重建得到人脸特征点云,并对配准区间进行限定,比较两种配准方法的效果。结果经多个角度进行评估,方法一由于人工拾取特征点的误差,Dice评分低于方法二;与其他配准方法相比,两种配准方法均方根误差值均较低,且方法二表现更突出。两种方法在配准精度、鲁棒性、逆一致性及配准速度等方面均有很好的表现。结论方法一的优势主要体现在配准速度上,方法二的优势主要体现在配准精度上,在鲁棒性、逆一致性等方面两种方法均有较好的表现,均能得到较好的配准结果,对头部肿瘤准确的诊断或制定出合适的治疗方案有很大的积极价值。