在CBCT引导的放射治疗中，用于可变形图像配准的局部刚性约束

《MEDICAL PHYSICS》：Local rigidity constraints for deformable image registration in CBCT-guided radiotherapy

提出一种基于交替方向多处理器（ADMM）的轻量级变形图像配准框架，通过局部刚性约束提升解剖学一致性和运动估计精度，适用于CBCT引导的适应性放疗规划，验证了其在 pelvis 和 thoracic 区域的有效性。

　　在现代医学影像处理与放射治疗领域，精准的图像配准技术对于治疗计划的制定和质量控制至关重要。特别是基于锥形束CT（CBCT）引导的自适应放射治疗（ART），图像配准不仅影响对肿瘤位置的追踪，还直接关系到剂量的累积和治疗的调整。传统的图像配准方法通常采用统一的正则化约束，忽略了不同组织在局部的生物力学特性。这种做法虽然在一定程度上能实现图像对齐，但在处理具有复杂形变和运动的解剖结构时，常常导致不符合生物力学规律的错误形变，影响治疗的准确性。因此，近年来的研究开始强调引入空间变化的模型，以提高配准结果的解剖学合理性。

本研究提出了一种轻量级的框架，用于在图像配准过程中引入局部刚性约束，从而提升解剖结构的一致性以及运动估计的准确性。该方法不仅具有通用性，还能与现有的图像配准流程兼容，同时在计算效率上保持良好表现。通过将刚性变换与周围软组织的形变场进行联合优化，该框架能够更自然地模拟解剖结构在运动中的真实行为。这种方法的核心在于使用交替方向乘子法（ADMM）来求解带有刚性约束的配准问题，使得计算过程更加高效，并且在不显著增加计算时间的前提下，显著改善了配准的精度。

在实验设计中，研究主要基于TCIA数据库中的盆腔CT-CBCT图像对，这些图像包含标注的解剖标志点。通过自动分割骶骨、髋关节和股骨等刚性结构，并在这些区域施加刚性约束，研究人员对多种配准算法进行了测试，包括使用平滑性或曲率正则化的不同方法，同时比较了是否引入刚性约束的差异。在实验过程中，所有图像都经过预处理，以便在统一的分辨率下进行配准。在配准完成后，将变形场重新采样回原始图像分辨率，以确保后续分析的准确性。

为了评估配准效果，研究采用多种指标，包括目标配准误差（TRE）和通过雅可比行列式分析的生物力学合理性。TRE用于衡量解剖标志点在配准前后的对齐程度，而雅可比行列式的分析则用于验证变形场是否符合刚性变换的要求。刚性变换的雅可比行列式应为1，任何偏离这一值的区域都可能表示非物理的形变。研究发现，引入刚性约束后，这些非物理形变显著减少，特别是在刚性结构的边界区域，如股骨和髋骨，使得配准结果更加符合解剖学规律。

在TCIA实验中，研究人员观察到，使用刚性约束的配准方法显著提高了对配准误差的控制，使得更多病例的TRE低于3毫米的阈值。这表明，引入局部刚性约束可以有效提升配准的精度，同时减少因图像噪声或伪影导致的误差。而在POPI实验中，研究则关注于胸腔CT图像，通过施加刚性约束于肋骨和胸椎，分析其对周围软组织（如肺部）形变的影响。结果显示，虽然刚性约束略微降低了肺部标志点的TRE，但整体的配准质量得到了显著改善，尤其是在肋骨和胸椎的对齐方面。

此外，研究还对配准算法的计算性能进行了评估。结果显示，尽管引入刚性约束会增加计算时间，但总体仍保持在可接受的范围内。例如，在TCIA数据集上，使用刚性约束的配准算法将计算时间增加至约1.5秒，而在POPI数据集上，该时间增加至约2.5秒。这种时间的增加主要是由于刚性约束引入了额外的变量和优化步骤，但总体而言，计算效率仍然足够支持实际临床应用。

本研究的创新点在于其提出了一种通用的框架，可以用于扩展传统的配准算法，并在不影响计算效率的前提下提升配准结果的生物力学合理性。该框架不仅适用于CBCT引导的自适应放射治疗，还可以用于其他需要考虑解剖结构形变的医学影像处理任务。此外，该方法不依赖于对CBCT图像的精确分割，只需要在参考图像（如CT图像）上进行分割，这在临床实践中具有重要意义，因为CBCT图像通常质量较低，难以进行精确的结构分割。

通过引入刚性约束，研究还发现配准结果在解剖结构边界区域表现出更高的稳定性，这在医学影像处理中尤为重要。边界区域的形变往往更容易出现非物理的错误，而刚性约束能够有效抑制这些错误，使得配准结果更加可靠。例如，在某些病例中，当使用平滑性正则化结合刚性约束时，TRE的降低幅度较大，且配准后的变形场在刚性结构内部更加一致，这表明该方法在处理具有复杂运动的解剖结构时具有良好的适用性。

本研究还探讨了刚性约束在不同正则化方法中的表现，例如平滑性正则化和曲率正则化。结果表明，无论是哪种正则化方法，引入刚性约束都能有效改善配准结果的生物力学合理性，同时在一定程度上提高解剖标志点的对齐精度。此外，研究还指出，未来的改进方向可能包括进一步优化计算效率，例如探索无需引入辅助变量的刚性约束方法，或结合更先进的正则化策略，如基于广义div-curl的统一方法，以实现更广泛的适用性。

从临床应用的角度来看，本研究提出的框架具有显著的优势。它能够在不显著增加计算时间的前提下，提高配准的准确性，同时减少不符合生物力学规律的形变。这使得该方法非常适合用于CBCT引导的自适应放射治疗，因为在治疗过程中，精准的变形场对于每天的治疗计划调整至关重要。此外，该方法的轻量级设计使其更容易集成到现有的医学影像处理系统中，提高临床操作的便捷性。

尽管本研究取得了积极成果，但仍然存在一些局限性。例如，在CBCT图像中，软组织的标注较为困难，限制了研究人员对软组织形变的直接评估。此外，CBCT图像的分辨率和对比度通常较低，这可能影响配准的精度。然而，随着CBCT成像技术的进步，图像质量正逐步接近CT图像的水平，这为未来进一步提升配准精度提供了可能性。

综上所述，本研究提出了一种创新的图像配准框架，通过引入局部刚性约束，有效提升了配准的生物力学合理性与解剖学一致性。该方法不仅适用于盆腔区域的CT-CBCT配准，也能够在胸腔等其他区域中发挥作用。同时，该框架的计算效率较高，能够在实际临床环境中快速运行。未来的研究可以进一步探索该方法在更多解剖区域和影像模态中的应用，并结合更先进的正则化策略，以提升配准的精度和适应性。此外，随着CBCT图像质量的提升，该方法在软组织形变分析中的应用也将变得更加广泛。