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在医学多模态图像配准中，精准对齐与过程记录存挑战。研究人员开展变换树用于结构化记录变换的研究，在 dpVision 软件中实现，用.dpw 格式存储关系。结果显示其提升可重复性，示例见于正畸。该研究具广泛应用价值。
在医学影像技术飞速发展的今天，不同成像技术如 CBCT（锥形束计算机断层扫描）、3D 面部扫描等能从多维度捕捉患者数据，构建 “虚拟患者” 或 “虚拟孪生” 模型，为精准医疗提供可能。然而，多模态图像配准面临诸多难题：不同模态图像需对齐到同一坐标系，但多次变换可能引入数值误差，且传统方法缺乏结构化的过程记录，导致结果可重复性差、数据管理混乱。如何在保证配准精度的同时，实现变换过程的透明化、可追溯化，成为制约多模态影像在临床和科研中深度应用的关键问题。
为解决上述挑战，来自 IITiS PAS（波兰科学院自动化与机器人技术研究所）的研究人员开展了关于 “变换树”（Transformation Trees）在多模态图像配准中应用的研究。相关成果发表在《Computers in Biology and Medicine》，为医学影像数据的高效管理和分析提供了新范式。
研究人员主要采用了以下关键技术方法：
- 变换树模型构建：以树状结构记录图像、变换和运动数据的层级关系，通过数学建模实现变换过程的结构化表达。
- dpVision 软件实现：在自主开发的 dpVision 软件中集成变换树功能，支持多模态图像的处理与变换跟踪。
- .dpw 文件格式存储：设计专用的.dpw 文件格式，用于存储变换树及元数据，确保数据的完整性和兼容性。
研究结果
变换树的模型与实现
变换树通过层级结构统一描述图像变换关系，可完整保留变换历史，便于分析配准方法的准确性和验证结果。在数学层面，其基于坐标变换的组合原理，将单一或序列变换以节点和边的形式组织，每个节点代表一幅图像或一次变换，边则表示变换关系。在 dpVision 软件中，该模型支持对刚性、仿射、非刚性等多种变换类型的跟踪，用户可直观查看各步骤的变换参数，如平移、旋转、缩放等。.dpw 文件格式不仅存储变换树结构，还包含成像参数、患者信息等元数据，实现了数据的一体化管理。
口腔正畸中的实践应用
在口腔正畸领域，研究人员成功将变换树应用于 3D 面部扫描、口内扫描和 CBCT 图像的集成，以及下颌运动的记录。传统正畸数据包含多模态图像，如 3D 牙模、2D/3D X 光片等，配准时需处理几何差异和运动伪影。通过变换树，可将稳定解剖结构（如颅骨）通过刚性变换对齐，动态区域（如下颌）通过非刚性变换分析运动轨迹。例如，在整合 CBCT 与 3D 面部扫描时，利用迭代最近点算法（ICP）确定对应点，通过变换树层级传递变换参数，实现无共同参考点图像的间接配准，避免了重复存储多版本数据，提升了分析效率。
方法优势与扩展性
变换树方法显著提升了数据管理的规范性和配准结果的可重复性。通过存储变换系数而非多版本图像，减少了数据冗余；层级结构使研究人员可追溯每一步变换的依据，便于误差分析和流程优化。此外，该方法不仅适用于口腔正畸，还可扩展至颌面外科、肿瘤学、生物力学分析等领域，为需要系统化管理图像配准过程的场景提供通用解决方案。在人工智能算法开发中，标准化的变换树数据可作为高质量训练集，推动自动化配准技术的发展。
结论与讨论
变换树通过构建图像与变换的层级关系网，实现了从源图像到最终坐标系的全流程记录，解决了多模态配准中过程透明性和数据一致性的难题。其核心价值在于：
- 精准追溯与可重复性：完整记录每一步变换，确保研究结果可复现，满足科研和临床对数据完整性的严格要求。
- 高效的数据管理：避免重复存储图像，通过变换参数的传递实现灵活配准，降低存储成本，提升处理效率。
- 广泛的适用性：在医学多领域展现潜力，为跨模态、跨时间的影像分析提供统一框架，助力 “虚拟患者” 模型的深入应用。
该研究为医学影像的标准化处理奠定了基础，其提出的结构化记录思路有望成为多模态数据整合的行业参考方法，推动精准医疗和影像组学的发展。未来，随着人工智能与影像技术的融合，变换树与深度学习算法的结合可能进一步提升配准自动化水平，为临床决策提供更强大的支持。
