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基于双位置图像特征融合的2D/3D单椎体脊柱导航配准方法的精度和效率研究

中华医学杂志 2024年第37期104卷 3513-3519页

作者：邵明昊徐少康郭延恩吕飞舟马晓生夏新雷王洪立姜建元复旦大学附属华山医院骨科上海上海极睿医疗科技有限公司上海

目的分析基于双位置图像特征融合的脊柱2D/3D单椎体导航配准框架的配准精度和效率。方法回顾性选取2020年1月至2023年12月复旦大学附属华山医院就诊140例腰椎疾病患者的术前CT和术中正(AP)侧(LAT)位X线图像。为了实现临床骨科手术中快... 详细信息

目的分析基于双位置图像特征融合的脊柱2D/3D单椎体导航配准框架的配准精度和效率。方法回顾性选取2020年1月至2023年12月复旦大学附属华山医院就诊140例腰椎疾病患者的术前CT和术中正(AP)侧(LAT)位X线图像。为了实现临床骨科手术中快速高精度的单椎体配准, 通过设计的变换参数特征提取模块, 结合通道和空间注意力的轻量级模块(CBAM)精确提取输入的局部单椎体影像位置特征。继而通过融合回归模块融合正、侧两个位置影像的特征相互补充以提高配准参数回归的精确性, 并通过两个1×1的卷积降低参数计算量, 提高计算效率, 加快术中配准时间。最后, 通过回归模块输出最终的变换参数。使用传统迭代的方法(Opt-MI、Opt-NCC、Opt-C2F)以及基于现有的深度学习的方法卷积神经网络(CNN)作为对照组进行对比实验, 比较各种方法平均再投影距离(mRPD)、配准时间、配准成功率等指标。结果通过在真实的CT数据上实验检验本研究所提出方法的影像导航配准精度, 在mRPD上实现了(0.81±0.41)mm的精度, 旋转角度误差为0.57°±0.24°, 平移误差为(0.41±0.21)mm。通过在主流模型上进行实验对比, 所选取的DenseNet配准精度显著优于ResNet以及VGG(均P单次配准时间仅(0.04±0.02)s, 相较于基于传统迭代的方法[mRPD:(0.78±0.26)mm、旋转角度误差:0.84°±0.57°、平移误差:(1.05±0.28)mm、配准时间:(35.5±10.5)s], 配准效率显著提高(均P单视角下的局限性, 在位置变换参数误差上显著优于正、侧两个单视角(均P单椎体配准。

关键词：脊柱单椎体脊柱导航配准单椎体影像 2D/3D配准影像导航卷积注意力模块

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