2. 南方医科大学生物医学工程学院
在CT扫描过程中, 运动伪影导致的被扫描对像的三维重建体积偏差可达89%[1, 2]。为消除或减少呼吸运动伪影对胸部、腹部脏器CT扫描图像的影响, 实现精确的三维适形调强放疗, 把时间因素纳入CT扫描图像中, 重建随时间变化的三维图像, 形成动态的三维CT图像, 称为四维CT(4D-CT)。目前, 在CT机上重建胸部和腹部脏器的4D-CT都需要利用呼吸监测仪器获取患者的呼吸信号, 现有4D-CT重建方法[3-8]主要采用肺活量计测呼吸量、或用红外摄像装置测量体表随呼吸起伏的高度差、或用压力传感器测量呼吸导致的压力差, 将这些测量信号转换为呼吸周期信号。由于目前的4D-CT机要求在图像采集过程中, 呼吸监测设备必须与CT机进行数据通讯, 呼吸信号与CT图像同步采集, 一般普通CT机因不能与呼吸监测系统进行通讯和同步采集CT图像, 且其重建软件不支持4D-CT重建, 因此, 一般的单螺旋和多螺旋CT机上都不能用现有的基于呼吸信号监测方法实现4D-CT重建, 4D- CT采集和重建只局限于特定的少数品牌的新型CT机。
为了克服现有4D-CT重建系统的缺陷, 笔者提出了一种基于相似性测度的4D-CT重建技术, 用VC++程序设计语言和VTK工具包, 开发了CT图像分相位排序和三维重建软件系统; 该技术在图像采集和重建过程中不依赖呼吸监测系统、也不需要采集与CT图像同步的呼吸信号, 只是利用在时空上连续的CT图像之间固有的内在联系进行图像的排序, 实现按呼吸相位对Cine模式扫描图像的归类, 再分别进行3D-CT重建, 实现4D-CT。
1 材料与方法 1.1 设备材料自制能模拟呼吸运动的平台[1], 平台运动周期设为3.5s, 运动幅度±1cm, 用两只鸡蛋固定于塑料泡沫块中, 放到运动平台上作为被扫描对像(体模)。用GE Light Speed 16排螺旋CT机对体模进行扫描。
1.2 实验方法 1.2.1 静态扫描多排螺旋CT机对静态体模进行普通断层扫描, 扫描层厚2.5mm、机架旋转周期0.5s, CT重建时间0.45 s, 每次重建4幅CT图像, CT像素矩阵为512 ×512, 扫描范围覆盖整个体模。体模静止时扫描所得图像作为标准图像。
扫描后自编程根据断层图像进行斜切面的平均密度投影重建和矢状面重建, 重建结果见图 1。
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图 1 体模静止时断层扫描图像 |
体模作往返周期运动时, 进行普通断层扫描, 体模运动周期T=3.5s, 运动幅度±1cm, 扫描层厚2.5mm、机架旋转周期0.5s, CT重建时间0.45s, 每次重建4幅CT图像, CT像素矩阵为512 ×512, 扫描范围覆盖整个体模, 根据断层图像进行斜切面平均密度投影重建和矢状面重建, 重建结果见图 2。
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图 2 体模周期运动时（周期3.5s，运动幅度±1cm）螺旋扫描，断层图像 |
体模作往返周期运动时, 进行电影模式(Cine模式)扫描, 体模运动周期设为3.5s, 运动幅度±1cm, 每床位Cine扫描持续时间4s, 然后停止扫描, 床进到下一个位置再开始下一次Cine扫描, 如此反复直到扫描范围覆盖整个被扫描对象。CT图像采用全周扫描重建, 每次重建4幅图像, 层厚为2.5mm, CT像素矩阵为512 ×512, CT扫描旋转周期0.5s, 实验中进行了10次Cine扫描重建共重建320幅图像。对所有断层图像直接进行斜切面平均密度投影重建和矢状面重建, 重建结果见图 3。
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图 3 体模运动周期3.5s，运动幅度±1cm，Cine模式扫描（4s×10），断层图像 |
近年来, 在图像配准研究中互信息作为相似性的测度已被广泛认可。将两幅CT图像r和f的灰度值看作两个随机变量A和B, 其灰度值范围0 ~ 255, 设Pr(a)和Pf(b)分别代表两幅图像的边缘概率, Pr, f(a, b)是其联合概率分布, 则随机变量A和B的互信息可以表示为:
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(1) |
其中, H(A)、H(B)和H(A, B)为随机变量A与B的个体熵和联合熵, 其定义为:
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(2) |
互信息的计算公式可表示为:
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(3) |
在每一时刻, 被扫描对象是一个连续的整体, 空间上相邻的两个横断面(即扫描层面)上轮廓的变化彼此之间也是连续的, 同一时刻空间上相邻的两图像的密度分布和轮廓形态最相似, 笔者把这种特性简称为“相邻图像最相似原理”。把实验中每一次Cine扫描重建的32幅图像中相位相同的排成一行、扫描面的几何位置相同的排成一列, 可构成如下矩阵形式分布:
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在每一次Cine扫描所形成的32幅图像彼此的相位对应关系是唯一确定的, 即按成像的先后顺序; 而两个相邻的Cine扫描系列, 由于扫描的起始时刻在周期运动中可能处于不同的相位, 它们之间的相位对应关系不是简单的顺序关系, 需要通过一定的判断才能确定。根据“相邻图像最相似原理”, 两个Cine扫描系列的相位的对应关系, 只需要用前一个Cine扫描图像矩阵最后一列中的任一图像, 与下一个Cine扫描图像矩阵的第一列的8幅图像按照公式(3)进行互信息量的计算, 计算结果中互信息最大的两图像为具相同相位的图像。
根据互信息量计算结果, 把所有Cine模式扫描图像分别归入8不同相位的CT序列, 然后, 再对每个序列的CT图像分别进行斜切面的平均密度投影重建、矢状面重建、三维重建, 所有时相的三维重建构成了一个随时间变化的4D-CT。
2 结果各种不同运动状态或扫描条件扫描后断层图像及其重建结果如图 1 ~图 4所示。
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图 4 体模运动周期3.5s，运动幅度±1cm，Cine模式扫描（4s×10），断层图像 |
在本研究中采用全周扫描获取CT投影数据, 当体模静止不动时, 其断层图像和重建图像形态与实物形态相同, 无失真, 无扭曲; 当体模进行往返周期运动时扫描, 在扫描架旋转一周所用0.5s时间内, 被扫描物体的横断面进入或离开了扫描切面, 所采集到的数据实际上是不同横断面的投影数据, 因此, 所得断层图像和及其直接重建的图像失真明显, 图像扭曲怪异, 重建靶体的两极失真最为明显; 若直接对所有Cine扫描图像序列进行斜切面的平均密度投影重建和矢图状面重建, 由于运动伪影的影响, 可以见到被扫描物体的重建图像表面出现严重的错位, 一个物体出现多个形状怪异的图像; 基于相邻图像最相似原理和互信息量的计算的4D-CT重建, 虽然在体模的两极仍有少量残余运动伪影, 但重建后图像的形态与体模静止时重建的形态相近, 伪影明显减小, 两个被扫描物体重建后表面平滑逼真, 无明显扭曲和错位, 说明4D-CT重建能卓有成效地消除运动伪影, 再现被扫描的周期运动对象的真实形态。互信息作图像相似性的测度在医学图像的配准中具有很高的精度, 可达到亚像素级。在研究中发现, 由于互信息是由两幅图像的联合直方图计算出来的, 主要是利用两幅图像的灰度统计特性, 忽略了水平面上像素间的巨大联系, 同时, 在基于Cine模式扫描的4D-CT重建中, CT图像采集时, 被扫描对像处于周期运动中, 当所获取的CT图像包含有较明显的运动伪影(噪声)时, 运动伪影改变了CT像素值, 伪影的分布和大小对最大互信息计算会产生影响, 此时若单纯依赖于最大互信息作为图像相似性和连续性的测度有可能会导致错误的结果, 在互信息计算的基础上还需要借助于其他测度对图像的相似性和连续性进行判断。当被扫描对象进行严格的周期运动时, 则在运动周期中同一相位处, 表面轮廓大小形态应相同; 考虑到实验中所谓在“某一相位”实际上是指某一相位点附近的一段时间(比如:八分之一或十分之一运动周期), 因此, 具有相同相位而又相邻的两幅图像, 其表面轮廓应最接近, 这意味着两幅图像的边缘重叠起来交错的区域最小, 因此, 在后续的真实病例的4D-CT重建研究中, 当由于伪影使得基于互信息的测试出现错误时, 拟在互信息计算的基础上同时考虑图像边缘轮廓的特征, 以进一步消除伪影的误导。目前, 商售4D-CT重建系统多采用实时体位测量装置(RPM)监测体表起伏幅度或用肺活量计监测呼气量, 再将所测信号转换成呼呼信号, 然后根据呼吸信号进行CT图像排序和4D-CT重建, 这种4D-CT重建方式存在以下缺点:由体表起伏幅度转换而来的呼吸信号与体内脏器运动不同步, 而肺活量计测量读数随时间有漂移需要校[9]。有鉴于此, Berlinge等[10]提出了一种简易的4D-CT重建方法, 该方法采用杠杆原理, 让放置于体表的一根细针随呼吸起伏, 该针在CT扫描时可显影, 分析针影轨迹可实现对CT图像按呼吸相位的排序和4D-CT重建。这种方法与笔者所提出的方法有一个共同点, 就是不需要借助于复杂的呼吸监测装置, 扫描过程中不必与CT机同步通信, 从CT图像本身所铬上的呼吸标识着手重建4D-CT, 具有简易直观的特点。但Berlinge所提出的“杠杆针影法”能识别的相位数较少, 只有5个相位, 且不能识别呼气或吸气的中间状态, 同时, 针点的伪影带来的影响也不容忽视。
笔者提出的基于相邻图最相似原理和互信息量的4D-CT重建方法经实验证实, 重建后4D-CT连续性好, 位置偏差小, 准确可靠; 该方法在图像采集和重建过程中不依赖于呼吸监测系统、也不需要采集与CT图像同步的呼吸信号, 克服了基于外部呼吸监测装置重建4D-CT的局限性; 同时, 该方法重建软件独立于所用CT机本身的软件系统, 具有普遍适用性。
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