基于重心点测量颅颌面CT影像高精度三维配准的研究

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。通过空间两点距离公式,可计算得到Lc与Ec距离dLRc、Ec与Lc距离dELc、Ec与Rc距离dERc,即颅底三角各边的长度。

1.2.3 刚性变换CT影像及颌骨形态变化定量分析 通过Fiducial Registration模块,将治疗前、治疗后两组重心点进行刚性变换,得到变换Transform信息,变换其中包含了平移、旋转、缩放等信息。对术后CT影像采用Transform变换,得到最终位置,实现治疗前、治疗后CT影像配准,以比较3个方向上骨组织形态变化。

将治疗前、治疗后颅颌骨三维模型,通过Transform变换,实现治疗前、后模型的配准,利用Model to Model Distance模块,计算生成色彩位移图,观察颌骨形态变化情况。

1.2.4 可信度的计算和统计分析 分别由两位临床医师担任测量者,分别测量20例患者治疗前颅底Rc、Lc及Ec三点的三维直角坐标系坐标值,通过SPSS 19.0计算其组内相关系数(ICC),以验证该测量方法的可信度。

测量20例患者治疗前、治疗后颅底三角各边长度,计算通过SPSS 19.0配对t检验,以验证颅底三角边长的稳定。

2 结果

2.1 DICOM数据信息 获得20对术前、术后CT影像DICOM数据,其中CT层厚0.450～0.625 mm,体素点尺寸0.320～0.514 mm。

2.2 图像处理结果 ①Segment Editor模块图像分割:听小骨位于颞骨中耳腔内,锤骨临接骨膜、镫骨临接耳蜗,易于分割;鸡冠部变异较多,可表现为分叉、融合、中空等样式,但仅保留突入前颅底部分也易于分割操作。②调用Segment Statistics模块,分别计算这3个图像区域的重心点,得到Rc、Lc、Ec,如图2所示。该步骤耗时约1 min。

A:右侧中耳听小骨;B:左侧听小骨;C:筛骨顶部鸡冠;D:放大后右侧听小骨;E:放大后左侧听小骨;F:放大后鸡冠。

2.3 刚性变换结果 以1例下颌骨右侧巨大囊性病变患者为例,治疗前右侧下颌骨体部被严重侵蚀,累及髁突,如图3所示。开窗置管治疗1年后,下颌骨成骨良好,囊性病变明显缩小,如图4所示。但2次CT的拍摄范围、头颅角度位置均不同。采用重心点测量后,刚性变换术后CT影像,将治疗前后CT配准后影像拟合显示,如图5显示。平均刚性变换操作耗时约10 s。

治疗前CT轴位、冠状位、矢状位、三维重建影像,可见右侧下颌骨体部被严重侵蚀,累及髁突。

开窗置管治疗1年后CT轴位、冠状位、矢状位、三维重建影像,可见,下颌骨成骨良好,囊性病变明显缩小。

将治疗前、开窗置管治疗1年后CT影像配准,轴位、冠状位、矢状位上图像重合良好,颌骨解剖结构标志清晰,三维重建影比对颌骨成骨变化情况直观可靠。

配准后拟合显示:从轴位清晰可见,上颌骨及左侧下颌骨升支配准良好,病变区域可见骨体明显缩小,成骨良好;从冠状位清晰可见,颅骨、左侧下颌骨升支、茎突均配准良好;矢状位清晰可见,颅骨、眶底配准良好,下颌骨新生骨骨小梁清晰;三维CT上可见,颅颌部浅黄色治疗前CT影像与深黄色治疗后CT影像平滑过渡,但颈椎部不重合。

2.4 测量结果 通过两位测量者测量的颅底重心标志点坐标值的可靠性分析统计,得到组内相关系数为0.878。同一患者不同时期拍摄的颅颌面部CT,其拍摄参数、影像范围、头位角度均有所不同,因此对于同一骨性区域的重心标志点,其三维坐标值也完全没有可比性。通过计算3个标志点坐标值之间的相对距离,可发现其长度基本恒定。颅底标志点间距离治疗前、治疗后差距:dLRc为(0.049±0.060)mm、dELc为(0.259±0.229)mm、dERc为(0.231±0.248)mm,小于层厚及体素点尺寸。将dLRc、dELc、dERc经配对t检验,P>0.05,无统计学差异,如表1所示。

表1 治疗前后配对t检验统计结果

2.5 治疗前后颌骨形态分析 通过计算生成色彩位移图,可见颌骨囊性病变经治疗后,形态变化显著,下颌骨升支最大位移约17 mm;而颌骨其它部分匹配精准,仅在牙列、颏部、颧弓根区域有1 mm左右移位;在颈椎部分偏移较大,也达到10 mm左右,如图6所示。

图6 治疗前后颅颌骨形态色彩位移图

3 讨论

图像配准技术是目前医学图像领域的热门技术,广泛应用于疾病的诊断、治疗计划拟定、指导治疗和疾病进展的观测[7]。在颅颌创伤、颌骨缺损修复重建、正颌外科、颌骨肿瘤等领域,需要精准比对术前、术后CT影像,以评估术治疗的效果[11]。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),每种方法各有优缺点,不同的配准方法,对数据的处理要求、对算力和时间的消耗以及最终匹配精度不同[4],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]。

基于标记点法是通过设定特定标记点位,不需要进行复杂的计算和优化搜索,能够实现图像之间最快速、最精确的配准[12]。在颅颌面常选用鼻根点、颧弓点、眶下缘点、外耳点、蝶鞍点等这类明显骨性标志点。在基于X线片二维测量时代,这些标志点较为明确。进入基于CT的三维测量后,虽然三维测量更能准确反映面部标志点对称性情况,可以更精确地应用于数字化设计[13],但随之而来的是标志点的识别更加困难、更加耗时[14]。基于体素法是选取一定区域的CT数据,根据其中每一个体素的Hu值进行配准。Bazina等[15]对31名正颌手术患者用Dolphin软件基于体素配准,手动标记颅底一定Hu范围内的骨质,作为配准参考,计算得出配准最小偏差在左侧颧骨区,为(0.09±0.07)mm,最大偏差在右侧颧骨区,为(0.21±0.13)mm。基于表面法是通过建立高质量的表面模型,通过复杂的计算而得到。目前引用较多的是Cevidanes等[16]提出的基于颅底形态的表面配准方法,3名测量者之间差异在0.26 mm左右。Ghoneima等[17]比较了这3种方法,认为用前颅底作为参考结构的基于表面法和基于体素法匹配非常精准,但基于标记点法精度略逊。

本研究选用基于重心点计算的方法,结合了标志点法和体素法的优势,分割颅底特征性很强的听小骨、鸡冠区域,对分割区域所有体素计算得出唯一的重心点。组间相关系数为0.878,表明该测量方法高度可信。证明个别像素、层位的偏差并不会造成重心点明显偏移。

Bastir等[18]指出前颅底发育完成早于颌面骨,且颅底的形态与面部高度、宽度密切相关[19],且对于面部不对称和下颌前突患者,其颅底容积对应性增大并与下颌不对称相关[20-21]。因此,本研究对象颅底已经发育完成,理论上治疗前后颅底形态不应有变化。统计结果也证明:治疗前治疗后颅底重心点标志点距离差异无统计学意义,也小于CT体素本身尺寸。

在治疗前后颅颌骨形态色彩位移图中,颅颌骨整体匹配非常精准,囊性病变经过治疗后体积显著缩小;牙列、颏部有少量偏移,考虑为下颌骨位置有所偏移;在右侧颧弓根的局部少量偏移,其原因尚不清晰,或许与颌骨形态变化后对关节窝的受力改变有关;在颈椎、舌骨部分偏移较大,与患者不同时期拍摄,体位变化较大有关。

综上所述,本研究通过分割颅底中耳听小骨、鸡冠区域方法确定,计算重心点作为标志点,再刚性匹配的方式,实现了不同时期CT影像高精度三维刚性配准。这种方法配准精准性高、难度降低、时间缩短,可以广泛用于颅颌面硬组织三维配准,精确观测比对不同时期CT影像数据,评估骨组织形态变化。