基于自适应重建驱动级联网络(ARCNet)的病理图像形变配准研究

【编辑推荐】针对肿瘤图像因组织缺失导致配准困难的挑战，研究人员创新性提出自适应重建驱动级联网络(ARCNet)。通过对称约束特征推理(SFR)模块重建肿瘤区域，结合扩张多感受野特征融合(DMFF)模块捕获长程特征，并采用自适应重要性感知引导(AIG)模块优化复杂变形区域配准。在BraTS 2021数据集验证显示，该方法能显著提升Dice、LNCC等指标，同时控制%|J?|≤0的形变合理性，为病理影像分析提供新范式。

　　

在医学影像分析领域，形变配准(Deformable Registration)是关键技术难题。当面对存在肿瘤的脑部影像时，由于病灶区域缺乏正常解剖对应关系，传统配准方法往往失效。更复杂的是，疾病进展或自然衰老还会引发脑部更精细的形变。

这项研究提出的自适应重建驱动级联网络(ARCNet)带来突破性解决方案：

1. 对称约束特征推理(SFR)模块巧妙地将肿瘤区域重建为正常组织形态，建立有效的密集对应关系
2. 扩张多感受野特征融合(DMFF)模块通过多维度特征捕获，特别针对大肿瘤病例实现高质量内容重建
3. 自适应重要性感知(AIG)模块能动态评估区域形变复杂度，智能聚焦于配准困难区域

研究团队在BraTS 2021数据集上系统验证了方法有效性。定量指标显示：

• 结构相似性(Dice)和局部归一化互相关(LNCC)显著提升
• 形变合理性指标(%|J_?|≤0)保持优异表现
• 边界配准精度(HD⁹⁵和ASD)同步改善

该技术实现了病理影像配准的双重突破：既保持肿瘤区域的平滑形变，又最大化正常区域的影像相似性，为精准医疗提供了创新工具。文中明确声明不存在利益冲突。