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2D-3D医学图像配准临床数据集标定结果的分析与评价

作者: 魏萍1王顺顺1王珠1舒丽霞2* 
单位:1 中国石油大学(北京)信息科学与工程学院(北京102249) <p>2 首都医科大学附属北京安贞医院-北京市心肺血管疾病研究所(北京100029)</p>
关键词: 数据集标定;临床数据集;评价;相似性度量;投影距离误差 
分类号:
出版年·卷·期(页码):2024·43·1(51-57)
摘要:

目的 构建采自临床的2D-3D医学图像配准数据集,是实现各种学习算法应用于实际医疗的重要环节。然而临床数据的获取过程中存在多种不确定因素,致使数据集的标定结果需要分析和评价。本文对采自胸主动脉腔内修复术的一组X光和CT图像的几组标定数据进行分析和评价,并确定正确标定结果。方法 分别采用相似性度量法和投影距离误差法对标定结果进行分析和评价。选用相似性准则,计算CT图像生成的二维数字放射重建图像和X光图像的相似性,相似程度越高,对应的标定值越接近真实值。读取X光图像中的标记物影像位置作为参考位置;将计算得到的CT图像中标记物位置在X光图像上投影,得到投影位置;计算参考位置和投影位置的距离,距离值越小,对应的标定值越接近真实值。结果 提供的几组标定数据,在比较数字放射重建图像和X光图像相似性方面,相似度接近,没有明显指向性;而投影距离误差法的分析结果指向性明显,能够定量描述标定结果的优略。主要原因在于各组标定值之间差别不突出;生成的数字放射重建图像和X光图像之间模态差异较大等。 结论 投影距离误差法是评价2D-3D医学图像配准数据集标定结果的有效手段;另外,若提供的标定结果计算数据差异明显,或者可以提供高质量的数字放射重建图像时,相似性度量法也是评价标定结果的可选途径。

参考文献:

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