宫颈癌放疗靶区勾画中多模态影像非刚性配准方法研究

Cervical cancer is the second most common form of cancer in women worldwide, and is the leading gynecological malignancy in China. Radiation therapy remains the standard of care for locally advanced stage of the disease. With the development of CT, MRI, and PET, tumor volume delineation with multimodal image has entered the clinical area. Precise registration is imperative for delineating gross tumor volume (GTV). However, tumor and organ movement (bladder-filling and bowel-filling differences) caused by the separation of imaging devices, different scan times, different locations, and patients’ postural changes, increases the difficulty of cervical image registration. Current studies on cervical image registration are limited in mono-modal image registration. For this reason, this project focuses on multimodal cervical image registration, which includes point matching-based fast multimodal cervical image registration and precise multimodal cervical image registration with multi-feature. This project also builds a multimodal cervical cancer image database for validation of the effectiveness of the registration algorithms. The researching work of this project can effectively help Radiologist and Radiotherapy doctor delineating cervical GTV accurately. Developed key technologies are expected to assist doctors in minority areas of China’s western region in cervical cancer treatment.

宫颈癌的发病率在全球女性恶性肿瘤中居第二，在我国女性生殖道恶性肿瘤中居首位。放射治疗是中晚期宫颈癌的标准治疗方法。随着CT、MRI、PET等影像技术的发展，结合多模态影像来勾画肿瘤已应用于临床。医生迫切需要基于精确配准的多模态宫颈影像来勾画大体肿瘤体积(gross tumor volume, GTV)。然而，扫描设备的分体性，不同的扫描时间，不同的扫描姿势和体位 造成直肠蠕动和膀胱充盈程度的差异，导致肿瘤和器官的移位，加大了宫颈影像配准的难度。目前宫颈影像配准技术大多局限于同模态数据。因此，本项目针对多模态宫颈影像配准展开研究，内容包括基于特征点匹配的多模态宫颈影像快速非刚性配准算法，融合多特征的多模态宫颈影像精确非刚性配准算法等；并且建立评估影像库，提高算法的实用性。本项目研究成果能有效帮助医生进行宫颈癌GTV的精确勾画，关键技术的研发有望辅助西部少数民族地区基层医院医生对宫颈癌的治疗。

针对宫颈癌放疗靶区勾画和放疗效果评估，本项目在盆腔影像配准方面展开研究。主要在PET/MR同体机宫颈病灶定位准确性评估，以及放疗过程中盆腔随访MR影像非刚性配准取得了以下研究进展：.（1）收集了30例宫颈癌患者治疗前盆腔PET/MR影像和20例宫颈癌患者治疗过程中2次随访MR影像，并由1名放射科医生和1名肿瘤科医生手动勾画宫颈病灶和内部器官（直肠、膀胱）。这组数据既可用于本项目算法研究和性能评测，也可支持临床相关研究。.（2）通过PET/MR一体机对PET和MR多模态盆腔影像中宫颈病灶配准准确性进行评估，分析一体机扫描成像所得盆腔PET和MR多模态影像病灶配准偏差。有效帮助医生进行宫颈癌靶区精确勾画，为后续配准需求提供了量化支撑。.（3）研究基于混合特征的非刚性配准算法。针对多模态非刚性MR、CT影像，提出了基于对比度不变混合特征的配准方法；针对2次随访MR盆腔影像非刚性配准，提出了基于PCA-SIFT的混合特征配准方法，和基于字典学习的混合特征配准方法。.综合比较本项目与国内外同领域研究工作的研究成果，本项目首次基于PET/MR一体机对PET和MR多模态盆腔影像的病灶配准准确性进行评估，用量化数据说明了一体机配准结果仍需进一步提高。收集了符合当前地区医疗条件的盆腔治疗中随访影像数据，基于该数据所提出的配准方法，能够更有效地为本地区医疗提供支持。针对治疗中随访MR盆腔影像配准，深入研究了基于梯度的混合特征的非刚性配准方法，为同领域研究工作提供参考。