A fiducial-based automatic registration method for X-ray imaging fused with MRI

Abstract

X-ışını görüntüleme özellikle kateter ile yapılan girişimlerde yaygın olarak kullanılmaktadır. X-ışını, yüksek çözünürlük ve yüksek görüntü yenileme hızı sağlamakla birlikte, yumuşak doku kontrasına sahip değildir. Diğer taraftan, MR görüntüleme (MRG) mükemmel yumuşak doku kontrastı ve 3 boyutlu anatomik görüntü sağlayabilmektedir. Her iki görüntülemenin özelliklerinin birleştiren X-ışını ve MR görüntü kaynaştırması (XMK), yüksek kalitede görüntüleme elde etmekte ve minimum düzeyde girişimsel ameliyatlar gerçekleştirmektedir. Önceden çekilmiş MR görüntüleri bölütlenir, hedef bölgenin 3 boyutlu yapısı bu bölütlerden inşa edilir, bu 3 boyutlu yapının 2 boyutlu projeksiyonu ameliyat sırasında canlı alınan X-ışını görüntülerinin üstüne konarak kaynaştırılır. Kaynaştırma işlemi için her iki imge çakıştırılmalıdır, bu işlem için hastanın derisine tutturulmuş güvenilir işaretleyiciler kullanılır. Güvenilir işaretleyiciler her iki imgede de tespit edilir ve yerleri belirlenir, iki işaretleyici setine aralarındaki mesafeyi en küçük karelerle küçülten algoritma uygulanır ve çakıştırma işlemi tamamlar. Bizim bu çalışmadaki ana amacımız XMK sistemlerinin geliştirmek ve basitleştirerek klinik uygulamalara geçişini sağlamak. XMK için tam otomatik bir çakıştırma sistemi geliştirmeyi amaçladık. Bu sistem, güvenilir işaretleyicilerin otomatik bölütlenmesini ve yerinin belirlenmesini, her iki imgedeki imleyiciler arasındaki eşleşmenin otomatik bulunmasını, işaretleyici yerleştirme sistemini ve teknik kullanıcılar için ara yüz programını içermektedir. Geliştirdiğimiz metotların doğruluğu 10 hayvan deneyinde test edilmiştir. Sonuçlar gösterdi ki yöntemlerimiz işaretleyicileri yüksek doğrulukla bulmakta, eşleşmeleri hesaplamakta ve çakıştırmayı tamamlamaktadır.

X-ray fluoroscopy is widely used in image-guided interventions especially in catheter-based interventions. X-ray fluoroscopy provides high temporal and spacial resolution, but it suffers from low soft tissue contrast. On the other hand, magnetic resonance imaging (MRI) offers excellent soft tissue contrast and 3D anatomical information. X-ray fused with MRI (XFM) is a system which combines strengths of both image modalities to improve the quality of image-guidance and to achieve minimally invasive interventions. In XFM, pre-operative MR images are segmented, 3D structure of target area is reconstructed from these segments, its 2D projection is overlapped on top of live images during x-ray fluoroscopy. Fusion of two images requires registration of two images which could be archived using external fiducial markers attached to skin of patient. In this approach, first markers are detected and located in both image sets, then least square minimization algorithm is applied to complete the registration. The purpose of our study is to extend the currently practiced XFM systems and to allow its translation into a practical clinical setting by making it easier to use. We developed a fully automatic registration system for XFM. This includes automatic segmentation and localization of fiducial markers in both images and finding the correspondence between two point sets, also designing a marker localization system and development of user interface for technical user. In vivo validation of our method was performed in 10 animal experiments. Results show that our method locates markers in high accuracy, finds correspondence between two point sets and completes the registration process.