Una nueva forma de registrar imágenes pulmonares

Investigación publicada en Revista de la Universidad Jiao Tong de Shanghai (Ciencia) Propuso un nuevo método de registro de imágenes pulmonares llamado Dlung. Dlung es un registro no supervisado de imágenes pulmonares de contraste basado en el aprendizaje, que puede ayudar a generar modelos de movimiento respiratorio basados ​​en datos limitados con alta velocidad y alta precisión, proporcionando una forma más eficiente de modelar el movimiento respiratorio.

El modelado del movimiento respiratorio es una técnica fundamental en la tecnología de imágenes para analizar órganos torácicos como los pulmones con el movimiento respiratorio. Proporciona referencias importantes para atacar tumores con radioterapia y al mismo tiempo evitar daños al tejido normal durante el tratamiento del cáncer de pulmón.

El registro de imágenes pulmonares, el proceso de establecer una correspondencia densa entre pares de imágenes pulmonares, es crucial para modelar el movimiento respiratorio. Entre todos los métodos existentes para el registro de imágenes pulmonares, los métodos basados ​​en el aprendizaje no supervisado han ganado mucho interés ya que pueden calcular la deformación sin necesidad de supervisión.

Sin embargo, los métodos actuales de aprendizaje no supervisado tienen dos desventajas: la primera es que no pueden abordar problemas con datos limitados; La otra es que carecen de propiedades diferenciales (preservación de la topología), especialmente cuando hay una distorsión significativa en las exploraciones pulmonares.

Para resolver estos dos problemas, los investigadores propusieron el método Dlung, que resuelve el problema de los datos limitados mediante técnicas de ajuste fino y logra un registro diferencial mediante el método de escala y cuadratura. En comparación con los métodos básicos Elastic, SyN y VoxelMorph, Dlung logra la mayor precisión con propiedades difeomorfas cuando se aplica en el registro de imágenes 4D.

«Dlung construye modelos precisos y rápidos del movimiento respiratorio con datos limitados, y creemos que tiene un amplio potencial de aplicación en la radioterapia guiada por imágenes en el tratamiento del cáncer de pulmón en el futuro», explicó Peizhi Chen, primer autor de esta investigación.