Weakly Supervised Spatial Implicit Neural Representation Learning for 3D MRI-Ultrasound Deformable Image Registration in HDR Prostate Brachytherapy

要約

目的：正確な3D MRI-Ultrasound（US）変形可能な登録は、高用量レート（HDR）前立腺黒化器療法のリアルタイムガイダンスに不可欠です。
モダリティの違いと骨盤解剖学の課題に対処するための、弱く監視された空間的暗黙の神経表現（SINR）方法を提示します。
方法：フレームワークは、密度の強度マッチングではなく、MRI/USセグメンテーションからのまばらな表面監督を使用します。
SINRモデルの変形は、患者固有の表面前であり、生物学的にもっともらしい変形のための静止速度フィールドを導きます。
検証には、サイコロ類似性係数（DSC）、平均表面距離（MSD）、および95％HAUSDORFF距離（HD95）を介して評価された、20の公共前立腺-RI-US生体症の症例と10の制度HDR症例が含まれていました。
結果：提案された方法は、堅牢な登録を達成しました。
パブリックデータセットの場合、前立腺DSCは0.93 \ PM 0.05 $、MSD $ 0.87 \ PM 0.10 $ mm、HD95 $ 1.58 \ PM 0.37 $ mmでした。
施設内データセットの場合、前立腺CTVはDSC $ 0.88 \ PM 0.09 $、MSD $ 1.21 \ PM 0.38 $ mm、およびHD95 $ 2.09 \ PM 1.48 $ mmを達成しました。
超音波の視野が限られているため、膀胱と直腸の性能は低かった。
視覚的評価により、最小限の矛盾を伴う正確なアライメントが確認されました。
結論：この研究では、3D MRI-US変形可能な登録のための新規の弱く監視されているSINRベースのアプローチを紹介します。
まばらな表面の監督と空間的事前を活用することにより、正確で堅牢で計算上の効率的な登録を実現し、HDR前立腺黒化器療法のリアルタイム画像ガイダンスを強化し、治療精度を改善します。

要約(オリジナル)

Purpose: Accurate 3D MRI-ultrasound (US) deformable registration is critical for real-time guidance in high-dose-rate (HDR) prostate brachytherapy. We present a weakly supervised spatial implicit neural representation (SINR) method to address modality differences and pelvic anatomy challenges. Methods: The framework uses sparse surface supervision from MRI/US segmentations instead of dense intensity matching. SINR models deformations as continuous spatial functions, with patient-specific surface priors guiding a stationary velocity field for biologically plausible deformations. Validation included 20 public Prostate-MRI-US-Biopsy cases and 10 institutional HDR cases, evaluated via Dice similarity coefficient (DSC), mean surface distance (MSD), and 95% Hausdorff distance (HD95). Results: The proposed method achieved robust registration. For the public dataset, prostate DSC was $0.93 \pm 0.05$, MSD $0.87 \pm 0.10$ mm, and HD95 $1.58 \pm 0.37$ mm. For the institutional dataset, prostate CTV achieved DSC $0.88 \pm 0.09$, MSD $1.21 \pm 0.38$ mm, and HD95 $2.09 \pm 1.48$ mm. Bladder and rectum performance was lower due to ultrasound’s limited field of view. Visual assessments confirmed accurate alignment with minimal discrepancies. Conclusion: This study introduces a novel weakly supervised SINR-based approach for 3D MRI-US deformable registration. By leveraging sparse surface supervision and spatial priors, it achieves accurate, robust, and computationally efficient registration, enhancing real-time image guidance in HDR prostate brachytherapy and improving treatment precision.

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