Continuous sPatial-Temporal Deformable Image Registration (CPT-DIR) for motion modelling in radiotherapy: beyond classic voxel-based methods

要約

背景と目的: 変形可能画像レジストレーション (DIR) は、臓器の動きを抽出してモデル化するための放射線治療における重要なツールです。
しかし、重大な変化やスライド境界が存在する場合、精度と不確実性が損なわれ、その後の輪郭伝播と線量蓄積手順が決定されます。
材料と方法: 我々は、Continues-sPatial-Temporal DIR (CPT-DIR) と呼ばれる、空間と時間の両方で連続的に動きをモデリングする暗黙的ニューラル表現 (INR) ベースのアプローチを提案します。
この方法では、多層認識 (MLP) ネットワークを使用して、3D 座標 (x、y、z) を対応する速度ベクトル (vx、vy、vz) にマッピングします。
次に、速度ベクトルを時間の経過とともに積分することによって、変位ベクトル (dx、dy、dz) が計算されます。
MLP のパラメーターは、事前トレーニングなしで新しいケースに迅速に適応できるため、最適化が強化されます。
DIR のパフォーマンスは、ランドマーク精度 (TRE)、輪郭適合性 (Dice)、および画像類似性 (MAE) の指標を使用して、肺 4DCT 症例 10 件の DIR-Lab データセットでテストされました。
結果: 提案された CPT-DIR は、ランドマーク TRE を 2.79 mm から 0.99 mm に削減でき、すべてのケースで B スプラインの結果を上回りました。
全身領域のMAEは35.46HUから28.99HUに向上します。
さらに、CPT-DIR はスライディング境界領域の精度で B スプラインを上回り、MAE が低下し、胸郭の Dice 係数が 65.65HU および 90.41% から 42.04HU および 90.56% に増加しました (登録なしでは 75.40HU および 89.30%)。
一方、CPT-DIR は速度に大きな利点があり、従来の B スプライン手法では数分かかるのに対し、15 秒未満で完了します。
結論: 連続表現を活用することで、CPT-DIR 手法は位置合わせの精度、自動化、速度を大幅に向上させ、特に困難な領域において、ランドマークと輪郭の精度において従来の B スプラインを上回ります。

要約(オリジナル)

Background and purpose: Deformable image registration (DIR) is a crucial tool in radiotherapy for extracting and modelling organ motion. However, when significant changes and sliding boundaries are present, it faces compromised accuracy and uncertainty, determining the subsequential contour propagation and dose accumulation procedures. Materials and methods: We propose an implicit neural representation (INR)-based approach modelling motion continuously in both space and time, named Continues-sPatial-Temporal DIR (CPT-DIR). This method uses a multilayer perception (MLP) network to map 3D coordinate (x,y,z) to its corresponding velocity vector (vx,vy,vz). The displacement vectors (dx,dy,dz) are then calculated by integrating velocity vectors over time. The MLP’s parameters can rapidly adapt to new cases without pre-training, enhancing optimisation. The DIR’s performance was tested on the DIR-Lab dataset of 10 lung 4DCT cases, using metrics of landmark accuracy (TRE), contour conformity (Dice) and image similarity (MAE). Results: The proposed CPT-DIR can reduce landmark TRE from 2.79mm to 0.99mm, outperforming B-splines’ results for all cases. The MAE of the whole-body region improves from 35.46HU to 28.99HU. Furthermore, CPT-DIR surpasses B-splines for accuracy in the sliding boundary region, lowering MAE and increasing Dice coefficients for the ribcage from 65.65HU and 90.41% to 42.04HU and 90.56%, versus 75.40HU and 89.30% without registration. Meanwhile, CPT-DIR offers significant speed advantages, completing in under 15 seconds compared to a few minutes with the conventional B-splines method. Conclusion: Leveraging the continuous representations, the CPT-DIR method significantly enhances registration accuracy, automation and speed, outperforming traditional B-splines in landmark and contour precision, particularly in the challenging areas.

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