Image Registration of In Vivo Micro-Ultrasound and Ex Vivo Pseudo-Whole Mount Histopathology Images of the Prostate: A Proof-of-Concept Study

要約

前立腺がんを早期に診断すると、患者の 5 年生存率が大幅に向上します。
小さな前立腺がんの生検は、画像ガイド生検によって改善されます。
MRI 超音波融合誘導生検は、小さな腫瘍に対して感度が高いですが、MRI と融合装置のコストが高いため、十分に活用されていません。
マイクロ超音波 (micro-US) は、新しい高解像度超音波技術であり、MRI に代わる費用対効果の高い代替手段を提供し、同等の診断精度を実現します。
ただし、がん組織と正常組織を示す微妙なグレースケールの変化により、micro-US の解釈は困難です。
この課題は、がんの正確な輪郭を含むマイクロ US 画像の大規模なデータセットを使用して泌尿器科医をトレーニングすることで解決できます。
このようなデータセットは、画像登録を介して手術標本 (病理組織学) からマイクロ US 画像にマッピングできます。
この論文では、生体内マイクロ US 画像を体外ホールマウント組織病理画像と登録するための半自動パイプラインを紹介します。
私たちのパイプラインは、疑似ホールマウント病理組織画像と 3D マイクロ US ボリュームの再構成から始まります。
次に、各疑似ホールマウント組織病理画像は、アフィン変換とそれに続く変形可能変換を推定する 2 段階のアプローチを使用して、対応するアキシャル マイクロ US スライスと位置合わせされます。
私たちは、根治的前立腺切除術を受けた 18 人の患者からのマイクロ US および組織病理学画像を使用して、登録パイプラインを評価しました。
結果は、Dice 係数 0.94 とランドマーク誤差 2.7 mm を示し、登録パイプラインの精度を示しています。
この概念実証研究は、micro-US 画像と病理組織画像を正確に位置合わせする実現可能性を実証します。
研究における透明性と協力を促進するために、コードとデータセットを一般公開します。

要約(オリジナル)

Early diagnosis of prostate cancer significantly improves a patient’s 5-year survival rate. Biopsy of small prostate cancers is improved with image-guided biopsy. MRI-ultrasound fusion-guided biopsy is sensitive to smaller tumors but is underutilized due to the high cost of MRI and fusion equipment. Micro-ultrasound (micro-US), a novel high-resolution ultrasound technology, provides a cost-effective alternative to MRI while delivering comparable diagnostic accuracy. However, the interpretation of micro-US is challenging due to subtle gray scale changes indicating cancer vs normal tissue. This challenge can be addressed by training urologists with a large dataset of micro-US images containing the ground truth cancer outlines. Such a dataset can be mapped from surgical specimens (histopathology) onto micro-US images via image registration. In this paper, we present a semi-automated pipeline for registering in vivo micro-US images with ex vivo whole-mount histopathology images. Our pipeline begins with the reconstruction of pseudo-whole-mount histopathology images and a 3D micro-US volume. Each pseudo-whole-mount histopathology image is then registered with the corresponding axial micro-US slice using a two-stage approach that estimates an affine transformation followed by a deformable transformation. We evaluated our registration pipeline using micro-US and histopathology images from 18 patients who underwent radical prostatectomy. The results showed a Dice coefficient of 0.94 and a landmark error of 2.7 mm, indicating the accuracy of our registration pipeline. This proof-of-concept study demonstrates the feasibility of accurately aligning micro-US and histopathology images. To promote transparency and collaboration in research, we will make our code and dataset publicly available.

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