配准技术是将不同时期、不同设备或不同部位影像数据空间对齐的一种方法,在临床中广泛应用于疾病诊断、关节置换、放射治疗规划、疗效监测等多个领域[1-3]。常用的匹配方法包括刚性变换和非刚性变换,不同类型组织匹配对数据的要求、对算力和时间的消耗以及最终匹配精度不同[4-5]。在颅颌创伤、颌骨缺损修复重建、正颌外科等相关CT影像的研究里,通常处理较多的是颅颌骨这类基本无形变的刚性组织,因而大多用到刚性匹配[6-8]。目前常用的配准方法有基于体素(voxel-based)、基于标记点(landmark-based)和基于表面(surface-based),但还没有一种能广泛接受的精准易行的颅颌面三维CT影像配准方法[9]。为提高匹配的精准性、降低匹配的难度、缩短匹配的时间,本研究针对不同治疗时期颅颌面CT影像,提出一种基于重心点测量的配准方法,实现高精度颅颌CT影像的三维配准。

    1 资料与方法

    1.1 临床资料 选择2016年1月至2021年12月在联勤保障部队第920医院耳鼻咽喉头颈外科就诊20例患者治疗前、治疗后CT影像资料(DICOM 3.0)。其中男11例,女9例;年龄(30.30±9.48)岁。纳入标准:①CT影像包含完整颌面部CT平扫范围;②至少包含治疗前、治疗后(间隔1月左右)2次CT影像资料。

    1.2 方法

    1.2.1 CT数据获取 颌面部CT影像资料采用64排螺旋CT扫描,层厚0.4～0.6 mm,利用PACS导出DICOM3.0数据。

    1.2.2 图像处理 在3D Slicer 5平台上[10],通过Segment Editor模块分割双侧中耳听小骨及筛骨顶部鸡冠作为颅底骨组织特征性区域(region of interests,ROIs),具体步骤如下:①将阈值范围设置为226～3 071,获得骨组织区域;②修整轴位图像区域,将听小骨与颞骨骨壁相连处分开,通过“Island”工具分别保留左右听小骨特征骨区域;③修整轴位图像区域,将筛骨与颅底相连层次擦除,通过“Island”工具保留筛骨突入前颅底部分的特征骨区域;④通过Segment Statistics模块计算3个特征骨区域的重心点(Centroid),分别得到其x y z坐标值;⑤在Markups模块中,利用刚才得到的坐标值,创建PointList,将点位分别命名为右侧中耳点(Rc)、左侧中耳点(Lc)及鸡冠点(Ec),即颅底骨组织3个特征性区域的重心点,如图1所示 ......