逆向形变场的雅可比行列式在形变配准算法评估中的应用

作者：黎恩廷; 郑万佳; 连锦兴; 朱伟婷; 周酥; 安雅琪; 黄思娟; 杨鑫

来源：中华放射医学与防护杂志, 2024, 44(2): 133-139.

DOI：10.3760/cma.j.cn112271-20230528-00164

• 雅可比行列式
• 形变配准算法评估
• 肺癌
• 鼻咽癌
• 形变场

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。