モンテカルロ木探索と多様体正則化に基づく3D/2D血管レジストレーションの研究

インターベンショナル血管手術では、術前のコンピュータ断層血管造影（CTA）画像を術中のデジタル減莢血管造影（DSA）画像に投影することにより、DSAナビゲーションの不足を補うことができます。これには深部情報の不足や有毒な造影剤の過剰使用などが含まれます。これらの技術の中で、3D/2D血管レジストレーションがキーステップとなります。本研究では、血管マッチングに基づく3D/2Dレジストレーション手法を提案します。

一、背景と研究動機

デジタル減莢血管造影（DSA）は、低侵襲インターベンショナル血管手術に使用される主要なイメージング手法であり、関心のある血管腔への造影剤注入によって2D画像を得ます。DSAは高い空間および時間分解能を持ちますが、深度情報が欠如しており、過度の造影剤使用は患者に負担をかける可能性があります。したがって、術前のCTA画像から抽出された3D血管とDSA画像を組み合わせることは、3D/2Dレジストレーション技術の実用的な応用であり、インターベンショナルラジオロジストに血管の深度情報を提供し、ガイドワイヤーやカテーテルの操作をサポートします。

本論文は何京俊（Jianjun Zhu）などによって書かれ、著者はHanglok-Tech社および南京東南大学中大病院（Zhongda Hospital, Southeast University）などの機関から来ており、2024年5月にIEEEトランザクションズ・オン・メディカル・イメージングに掲載される予定です。

二、研究方法

データの出所と前処理

研究には、3つの病院の臨床データおよび公共データを使用して、ディープラーニングに基づくセグメンテーションモデルをトレーニングし、シミュレーションデータを使用して実験を行いました。3D CTA血管セグメンテーションおよび2D DSA血管セグメンテーションにより血管モデルを取得しました。

血管マッチングに基づく3D/2Dレジストレーション

本研究では、モンテカルロ木探索（MCTS）手法を使用して3D/2Dレジストレーションを実現し、血管マッチングを連続する関連状態に分解して木構造として構築しました。各検索木の節点には現在の血管マッチング状態とレジストレーション結果が記録されており、部分的に検索木を拡張してイテレーションし、節点のスコアを評価し、最重複度の高い節点を見つけてレジストレーションを実現します。

多様体正則化の非剛性レジストレーション

非剛性レジストレーションでは、密集した3Dおよび2D血管の対応関係が必要であり、本論文では多様体正則化を血管変形モデルに導入し、目標関数の多様体正則化項を構築し、勾配計算式を簡略化することで非剛性レジストレーション効率を向上させました。

三、実験結果

研究は臨床肝動脈、冠状動脈および大動脈データに基づき検証され、7種類の剛性ならびに3種類の非剛性レジストレーション方法と比較しました。

剛性レジストレーション実験

剛性レジストレーション実験では、シミュレーションデータを使用して様々な方法の異なる回転角度とノイズ条件下でのパフォーマンスをテストしました。実験結果は、本研究が提案した方法がレジストレーションの正確性と計算効率において既存の方法よりも優れていることを示しました。特に大きな回転角度の状況では、本方法は強い姿勢独立性を示しました。

非剛性レジストレーション実験

非剛性レジストレーションは、ノイズおよび変形を含むシミュレーションデータ上でテストされました。結果は、流形正則化に基づく非剛性レジストレーション方法がレジストレーション誤差と計算時間において既存の方法よりも優れていることを示しました。特にノイズの大きい状況では、本方法は優れたロバスト性を示しました。

生成された冠状動脈血管図のレジストレーション

本研究では、冠状動脈CTAおよびDSAデータを使用して24組の血管図を生成し、様々な方法のノイズおよび変形干渉下でのパフォーマンスをテストしました。結果は、本方法がレジストレーション誤差と計算時間において顕著な優位性を持つことを示しました。

手動アノテーションされた血管のレジストレーション

実験では手動アノテーションされた肝動脈、大動脈、および冠状動脈データも使用し、余分なノイズを排除し、本方法の臨床応用における有効性を検証しました。分析結果は、本方法がレジストレーションの正確性と効率において優れていることを示しました。

四、研究結論

この論文は血管トポロジ情報に基づき、モンテカルロ木探索と多様体正則化を組み合わせた3D/2D血管レジストレーション方法を提案します。剛性レジストレーションにおいて、本方法は血管マッチング検索木を構築し、最適化探索を実行することで、検索効率およびレジストレーション精度を大幅に向上させました。非剛性レジストレーションにおいて、流形正則化に基づく変形モデルは変形マッチング問題を効果的に解決し、レジストレーション効果をさらに向上させました。

肝動脈、冠状動脈および大動脈の3種類の異なる血管データにおける実験的検証を通じて、本方法がレジストレーションの正確性と効率において既存の主流方法よりも優れていることを実証しました。さらに、血管図構築とマッチングの方法を解説し、最大のマッチング方法および変形モデルの構築における応用を詳述しました。

亮点と意義

論文の研究方法は剛性から非剛性までの血管レジストレーションを網羅し、血管マッチングの新しい方法と多様体正則化を利用して、レジストレーション精度と計算効率を向上させました。この研究は科学的に価値があるだけでなく、臨床手術ナビゲーションに実用的な技術サポートを提供します。特に、本提案の流形正則化方法は、他のトポロジ構造に基づく次元間レジストレーションタスクにも応用可能です。

限界と展望

本方法は実験で優れたパフォーマンスを示しましたが、血管中心線トポロジへの依存は依然として制約となり得ます。トポロジ構造の生成誤差はレジストレーション結果に影響を与える可能性があります。将来の発展方向として、より効率的な計算戦略を用いてリアルタイム性をさらに向上させることや、事前処理なしで直接CTおよびDSA画像を使用して迅速かつ正確にレジストレーションを行う方法の探求があります。

典型的な血管解剖構造の実験的検証と、複数の既存方法との体系的比較を通じて、提案された3D/2D血管レジストレーション方法は優れたロバスト性および高効率を示し、臨床実際でのさらなる適用が見込まれます。