Non-rigid image registration is an essential step in various medical applications. Image-guided intervention of the liver is one of the applications which needs the registration between intraoperative ultrasound (US) and preoperative CT (or MR) images. Since local deformation exists between US and CT images due to different respiration phases, non-rigid registration is an important issue for accurate alignment between the two images.
This dissertation deals with a non-rigid registration algorithm of US and CT images of the liver. Conventional methods for 3D US-CT non-rigid registration mainly rely on vessel information. In this dissertation, a voxel-based non-rigid registration algorithm between 3D B-mode US and CT images of the liver is proposed. In the proposed algorithm, to improve the registration accuracy, we utilize the surface information of the liver and gallbladder in addition to the information of vessels inside the liver. To effectively utilize the correlation between US and CT images, we treat those anatomical regions separately according to their characteristics in US and CT images. Experimental results show that registration error between anatomical features of US and CT images is less than 2 mm on average even with local deformation due to different respiratory phases and probe pressure. The proposed 3D US ?? CT non-rigid registration algorithm is also applied to a new 3D image registration system, which is useful for clinical applications of the liver. Experiments are conducted by using clinical datasets to demonstrate the feasibility of the system, and promising registration results are obtained.
This dissertation also deals with a 2D US ?? CT registration system which can display a 2D US image and its corresponding CT image simultaneously in real-time without any help of tracking system. Using transformation parameters obtained from non-rigid registrations of acquired 3D CT images, we first generate a 4D CT image, which is composed of multiple 3D CT images along the respiration axis. In the intraoperative stage, the pose information of a pose-fixed 3D US transducer to the CT image coordinate is achieved via rigid registration of several 3D US images to corresponding 3D CT images. We then acquire real-time 2D US images and determine their corresponding images in real-time from the 4D CT image. The related registration is done by comparing a gradient-based similarity measure between a 2D US image and its 2D CT image candidates. Through the visual and quantitative evaluations of the proposed registration system, we prove that the registration accuracy is acceptable for clinical applications.
영상 정합은 다양한 의료 영상 응용 분야에 필수적인 연구 분야이다. 최근 간 영역의 영상 유도 중재적 시술 분야에서는 시술 중 획득되는 초음파 영상과 시술 전 획득한 CT 영상 간 정합에 대한 필요성이 증가하고 있다. 특히, 서로 다른 호흡 상태에서 획득한 간 영역의 초음파 영상과 CT 영상 사이에는 국소 변형(local deformation)이 발생하기 때문에 두 영상의 정확한 정렬을 위해서는 비강체 정합 기법이 필수적이다.
본 학위 논문은 이러한 간 영역의 초음파 영상과 CT 영상 사이의 비강체 정합에 관한 문제를 다루고 있으며, 2차원 및 3차원 초음파 영상에 대한 정합 알고리즘과 시스템 개발에 초점을 맞추고 있다. 기존의 3차원 초음파 영상과 CT 영상 사이의 비강체 정합 연구는 혈관 정보를 정합에 이용하고 있다. 따라서, 정합의 정확도는 혈관으로부터 멀어질수록 떨어진다. 본 논문에서 제안하는 3차원 초음파 영상과 CT 영상 간 비강체 정합 알고리즘은 혈관 정보뿐만 아니라, 간과 담낭의 경계 정보도 정합에 함께 사용함으로써 정합의 정확도를 향상시켰다. 이 해부학적인 특징점들을 효과적으로 사용하기 위하여, 초음파 영상과 CT 영상의 특성을 분석하여 밝기값과 gradient 정보를 기반으로 하는 유사도 함수를 정의하였다. 실시간 3차원 정합을 위하여, 제안한 3차원 비강체 정합 알고리즘을 기반으로 하는 새로운 정합 시스템 및 workflow 또한 제안하였다.
또한, 본 학위 논문에서는 2차원 초음파 영상과 CT 영상 사이의 비강체 정합 시스템도 제안하였다. 2차원 초음파 영상은 실제 임상에 활발하게 사용되기 때문에 이 영상에 대한 정합 문제는 임상적인 가치가 매우 높다. 현재까지 연구 및 상용화 된 시스템은 실시간 정합에 한계가 있거나, 간의 호흡에 따른 운동에 대한 보상이 이루어지지 않았고 추가적인 tracking 시스템을 필요로 하고 있다. 제안하는 시스템은 추가적인 tracking 시스템 없이 실시간 2차원 초음파 영상과 CT 영상 간 비강체 정합을 수행하도록 개발되었다. 먼저, 간의 호흡에 따른 운동을 보상하기 위하여, 시술 전 단계에서는 호흡에 따라 획득한 3개의 CT 영상을 이용하여 4D CT를 생성한다. 시술 단계는 4D CT 영상 중에서 입력 초음파 영상에 가장 유사한 CT 영상을 선택함으로써 실시간 정합이 완료가 된다.
제안한 2차원 및 3차원 초음파 영상과 CT 영상 간 비강체 정합 알고리즘 및 시스템은 다양한 임상 데이터를 이용하여 검증하였다. 정합의 정확도를 확인하기 위하여, 정합 결과에 대한 정량적인 평가도 함께 수행하였으며, 그 정확도가 실제 임상에 사용 가능한 수준임을 확인하였다. 따라서, 본 학위 논문 연구에서 수행된 연구의 결과물이 초음파 스캐너의 응용 분야 확대에 좋은 영향을 미칠 것으로 기대한다.
