Investigating the impact of kernel harmonization and deformable registration on inspiratory and expiratory chest CT images for people with COPD

要約

ペアの吸入性排気CTスキャンにより、COPD患者の肺組織運動を分析することにより、小気道疾患と肺気腫によるガストラッピングの定量化が可能になります。
これらのスキャンの変形可能な画像登録は、地域の肺体積変化を評価します。
ただし、ペアスキャン間の再構築カーネルの変動により、定量分析でエラーが発生します。
この作業では、再構成カーネルを調和させ、COPDGene研究から取得したデータを使用して変形可能な画像登録を実行する2段階のパイプラインを提案しています。
サイクル生成敵対的なネットワーク（GAN）を使用して、ハードカーネル（骨）で再構築された吸気スキャンを調和させて、ソフトカーネル（標準）で再構築された呼気スキャンに合わせます。
次に、呼気スキャンを吸気スキャンに変形させます。
調和の前後に公開されているセグメンテーションアルゴリズムを使用して肺気腫を測定することにより、調和を検証します。
結果は、調和が肺気腫測定の一貫性を大幅に減らし、肺気腫スコアの中央値を10.479％から3.039％に減少させ、標準カーネルからの参照の中央値スコアがターゲットとして1.305％減少することを示しています。
登録の精度は、肺気腫領域間で吸気、呼気、および変形した画像に対するサイコロの重複を介して評価されます。
吸気性肺気腫マスクと変形できる肺気腫マスクの間のサイコウ係数は、登録段階で大幅に増加します（p <0.001）。 さらに、変形可能な登録はカーネルのバリエーションに対して堅牢であることを示します。

要約(オリジナル)

Paired inspiratory-expiratory CT scans enable the quantification of gas trapping due to small airway disease and emphysema by analyzing lung tissue motion in COPD patients. Deformable image registration of these scans assesses regional lung volumetric changes. However, variations in reconstruction kernels between paired scans introduce errors in quantitative analysis. This work proposes a two-stage pipeline to harmonize reconstruction kernels and perform deformable image registration using data acquired from the COPDGene study. We use a cycle generative adversarial network (GAN) to harmonize inspiratory scans reconstructed with a hard kernel (BONE) to match expiratory scans reconstructed with a soft kernel (STANDARD). We then deformably register the expiratory scans to inspiratory scans. We validate harmonization by measuring emphysema using a publicly available segmentation algorithm before and after harmonization. Results show harmonization significantly reduces emphysema measurement inconsistencies, decreasing median emphysema scores from 10.479% to 3.039%, with a reference median score of 1.305% from the STANDARD kernel as the target. Registration accuracy is evaluated via Dice overlap between emphysema regions on inspiratory, expiratory, and deformed images. The Dice coefficient between inspiratory emphysema masks and deformably registered emphysema masks increases significantly across registration stages (p<0.001). Additionally, we demonstrate that deformable registration is robust to kernel variations.

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