Modellierung der Atembewegung. (Das Titelbild von Band 28, Ausgabe 4, Shanghai Jiao Tong University (Wissenschaft). Dieser Artikel war der Titelartikel dieser Ausgabe.) Bildnachweis: Peizhi Chen, Yifan Guo, Dahan Wang, Chinling Chen.
Forschung veröffentlicht in Zeitschrift der Shanghai Jiao Tong University (Wissenschaft) hat eine neue Methode zur Lungenbildregistrierung namens Dlung vorgeschlagen. Dlung ist eine unüberwachte diffeomorphe Lungenbildregistrierung auf der Basis von wenigen Aufnahmen, die auf Lernen basiert und dabei helfen kann, Atembewegungsmodelle auf der Grundlage begrenzter Daten mit hoher Geschwindigkeit und hoher Genauigkeit zu erstellen und eine effizientere Methode zur Atembewegungsmodellierung zu bieten.
Die Modellierung der Atembewegung ist eine wesentliche Technik in der Bildgebungstechnik zur Analyse von Brustorganen wie der Lunge mit Atembewegung. Es bietet wichtige Hinweise für die gezielte Behandlung von Tumoren durch Strahlentherapie bei gleichzeitiger Vermeidung von Schäden an normalem Gewebe während der Lungenkrebsbehandlung.
Die Registrierung von Lungenbildern, der Prozess der Erstellung einer dichten Korrespondenz zwischen Lungenbildpaaren, ist für die Modellierung der Atembewegung von entscheidender Bedeutung. Unter allen aktuellen Methoden zur Registrierung von Lungenbildern erfreuen sich unüberwachte, lernbasierte Methoden großer Beliebtheit, da sie die Verformung ohne Aufsicht berechnen können.
Die aktuellen, auf unüberwachtem Lernen basierenden Methoden weisen jedoch zwei Nachteile auf: Zum einen können sie Probleme mit begrenzten Daten nicht bewältigen; Der andere Grund besteht darin, dass es ihnen an diffeomorphen (topologieerhaltenden) Eigenschaften mangelt, insbesondere wenn bei Lungenscans große Verformungen vorliegen.
Mit Blick auf diese beiden Probleme schlugen die Forscher die Methode Dlung vor, die das Problem begrenzter Daten durch Feinabstimmungstechniken löst und eine diffeomorphe Registrierung durch die Skalierungs- und Quadrierungsmethode realisiert. Im Vergleich zu den Basismethoden Elastix, SyN und VoxelMorph erreicht Dlung bei der Registrierung von 4D-Bildern die höchste Genauigkeit mit diffeomorphen Eigenschaften.
„Dlung erstellt genaue und schnelle Atembewegungsmodelle mit begrenzten Daten“, erklärte Peizhi Chen, der Erstautor dieser Forschung, „wir glauben, dass es eine breite Anwendungsperspektive in der bildgesteuerten Strahlentherapie bei der zukünftigen Behandlung von Lungenkrebs hat.“
Mehr Informationen:
Peizhi Chen et al, Dlung: Unsupervised Few-Shot Diffeomorphic Respiratory Motion Modeling, Zeitschrift der Shanghai Jiaotong University (Wissenschaft) (2022). DOI: 10.1007/s12204-022-2525-3
Bereitgestellt vom Shanghai Jiao Tong University Journal Center
Zitat: Dlung: Eine neuartige Methode zur Lungenbildregistrierung (2024, 7. Januar), abgerufen am 7. Januar 2024 von https://medicalxpress.com/news/2024-01-dlung-method-lung-image-registration.html
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