关键词:
雅可比行列式
形变配准算法评估
肺癌
鼻咽癌
形变场
摘要:
目的提出量化评估不同形变图像配准(DIR)算法的新指标,增加形变配准向临床实践进一步发展的可能。方法首先基于正向形变场(DVF)的雅可比行列式(JD)提出雅可比行列式均值(JDM),然后引入逆向DVF的JD,提出DVF雅可比行列式误差(DJDE)。在肺癌和鼻咽癌图像上采用光流场形变配准算法(OF-DIR)和快速弹性正则化Demons形变配准算法(FD-DIR)进行配准。最后使用JDM和DJDE,以及雅可比行列式负值百分比(JDNP)、逆一致性误差(ICE)及归一化均方误差(NMSE)进行配准算法评估。对比不同评估指标在不同肿瘤图像以及不同算法上的差异,并采用受试者工作特征曲线(ROC)进行分析。结果在肺癌中,OF-DIR的JDM、NMSE、DJDE和ICE均优于FD-DIR,差异具有统计学意义(z=-2.24、-4.84;t=4.01、6.54,P<0.05)。在鼻咽癌中,OF-DIR的DJDE、ICE和NMSE均优于FD-DIR,差异具有统计学意义(t=4.46、-7.49,z=-2.22,P<0.05),JDM差异无统计学意义(P>0.05)。在肺癌及鼻咽癌中,OF-DIR的JDNP均差于FD-DIR,差异具有统计学意义(z=-4.29、-4.02,P<0.01)。此外,DJDE在ROC曲线上更具特异性及敏感性(AUC=0.77),针对不同部位肿瘤图像有不同表现结果。结论JDM及DJDE是评估形变算法的有效指标,肺癌及鼻咽癌均适合使用OF-DIR,而FD-DIR在使用时需注意器官组织动度对配准效果的影响。