Es wird eine Methode zur multimodalen Bildkoregistrierung vorgestellt, die keine Passermarken für Produktionsscans benötigt. Der phantombasierte Ansatz erzeugt eine differentielle Transformation zwischen den Koordinatensystemen zweier Bildgebungsmodalitäten.
Residuum der Fusion und Validierung der differentiellen Transformation
Bei der Berechnung der Differentialtransformation zeigt die Software ein Fusionsresiduen in Millimetern an, das dem mittleren quadratischen Fehler19 der Transformation entspricht. Wenn dieses Residuum die Größenordnung der Voxelgröße überschreitet, ist es ratsam, die Datasets auf allgemeine Probleme zu überprüfen. Da jedoch alle Bilder leichte Verzerrungen aufweisen, kann das Residuum nicht beliebig klein werden; Sie spiegelt nur die Passform der verwendeten Marker wider. Beispielsweise kann eine Ko-Registrierung mit drei Markern zu einem kleineren Residuum in denselben Datensätzen führen als eine Transformation mit vier gut verteilten Markern. Dies liegt daran, dass die Marker selbst möglicherweise überangepasst sind, wenn weniger Treuhänder eingesetzt werden. Die Genauigkeit über den gesamten Datensatz hinweg verbessert sich mit einer größeren Anzahl von Markern.
Die quantitative Genauigkeit der Methode hängt von dem jeweiligen verwendeten Gerätepaar ab. Die berechnete differentielle Transformation zwischen den Koordinatensystemen zweier Geräte kann in folgenden Schritten validiert werden: Halten Sie sich an Schritt 4 des Protokolls, verwenden Sie jedoch wieder das Phantom mit Passermarken als "Probe". Platzieren Sie das Phantom in einer beliebigen Position, um sicherzustellen, dass es sich von der Position unterscheidet, die für die Schätzung der Differentialtransformation verwendet wird. Es ist auch möglich, ein anderes Phantom zu verwenden, das für die jeweiligen Modalitäten geeignet ist, falls eines verfügbar ist. Als nächstes wenden Sie die zuvor festgelegte differentielle Transformation (Schritt 4.2.5) an, um die beiden Modalitäten aufeinander abzustimmen. Platzieren Sie dann Markierungen auf den Bildern beider Modalitäten gemäß Schritt 3.2 des Protokolls. Um das Fusionsresiduum für diese Marker zu berechnen, klicken Sie auf das Menü Fusion > Register Overlay to Underlay > Showing Residual Score.
Der Restfehler beschreibt die durchschnittliche Fehlplatzierung des Signals und sollte in der Größenordnung der Voxelgröße liegen. Die konkreten Akzeptanzschwellen sind anwendungsabhängig und können von mehreren Faktoren abhängen, wie z. B. der Steifigkeit und Genauigkeit der Bildgebungssysteme, können aber auch durch Bildrekonstruktionsartefakte beeinflusst werden.
Fehlerbehebung bei der Selbstkonsistenz
Oft entstehen Schwierigkeiten mit der Selbstkonsistenz durch eine unzuverlässige Platzierung. Ein häufiger Fehler besteht darin, den Träger in eine seitlich vertauschte Position zu bringen. Im Idealfall sollte es nur in eine Richtung mechanisch in das bildgebende Gerät eingeführt werden. Ist dies nicht möglich, sollten für den Nutzer verständliche Markierungen angebracht werden. Ein weiteres häufiges Problem ist die Möglichkeit der Bewegung in der Längsachse, was die axiale Positionierung unzuverlässig macht. Es empfiehlt sich, einen Abstandshalter zu verwenden, der an einem Ende angebracht werden kann, um das Mausbett an Ort und Stelle zu halten. Kundenspezifische Abstandshalter können zum Beispiel schnell und einfach durch den 3D-Druck erstellt werden. Einige Geräte können jedoch keine Selbstkonsistenz mit unterschiedlichen Sichtfeldern bieten. In solchen Fällen wird empfohlen, sich an den Anbieter zu wenden, der die Inkompatibilität bestätigen und möglicherweise in einem zukünftigen Update beheben sollte. Andernfalls bleibt die Methode zuverlässig, wenn für alle Scans, einschließlich Kalibrierung und Produktionsbildgebung, ein identisches Sichtfeld beibehalten wird.
Bei einigen Produktionsscans mit abweichender Platzierung ist eine Transformation in die kalibrierte Position möglich, wenn eine ausreichende Trägerstruktur erkennbar ist. Bei der In-vivo-Bildgebung muss das sedierte Tier in einer Box verbleiben, und es ist nicht immer möglich, einen einzigen Carrier zu konstruieren, der sicher in beide Geräte passt. Oft wird ein Mausbett für eine Tracer-basierte Modalität verwendet, und dann wird die Platzierung in ein CT-Gerät improvisiert. In Abbildung 5A wurde beispielsweise ein MPI-Mausbett aufgrund mechanischer Einschränkungen auf einem CT-Mausbett platziert. Axialer Spielraum und die Möglichkeit des Walzens machen diese Positionierung unzuverlässig. In solchen Fällen empfiehlt es sich, einen Adapter zu konstruieren, der das untere Mausbett ersetzt und eine ineinandergreifende Passform ermöglicht. Es können zum Beispiel Knüppel verwendet werden, die am unteren Teil befestigt sind, und zusätzliche Löcher im Boden des oberen Mausbettes.
Eine nachträgliche Korrektur für vorhandene Bilder ist jedoch möglich, da das Mausbett im CT-Bild erkennbar ist. Das Protokoll erfordert Kalibrierungsscans, gefolgt von der Berechnung einer differentiellen Transformation des Overlays zur Unterlage. Das Verfahren ist ähnlich, muss aber auch jeden einzelnen Produktions-CT-Scan dem Kalibrierungsscan zuordnen, wobei die Mausbettstrukturen als Passermarken verwendet werden.

Abbildung 5: Fehlerbehebung bei der Platzierung. (A) Ein MPI-Mausbett wird auf ein CT-Mausbett gelegt. Daher kann die Position im CT nicht zuverlässig reproduziert werden. Selbstkonsistenz kann erreicht werden, indem jedes CT-Bild mit dem Referenz-CT-Bild fusioniert wird, das zur Schätzung der differentiellen Transformation verwendet wird. (B-D) Vereinfacht zu 2D. (B) Jedes Produktions-CT-Bild wird als Overlay geladen und unter Verwendung der Strukturen des Mausbetts, die in der CT sichtbar sind, auf das Referenz-CT-Bild (Underlay) registriert. Das korrigierte Produktions-CT-Bild ist nun konsistent mit dem Referenz-CT und kann mit der differentiellen Transformation T verwendet werden. (C) Ein MPI-Overlay wird unter Verwendung der Passermarken eines Phantoms auf dem Referenz-CT-Bild registriert. (D) Die multimodalen Bilder werden zusammengesetzt. Zu diesem Zweck wird jedes CT-Bild auf die Referenzposition mit seiner individuellen differentiellen Transformation abgebildet. Anschließend wird das MPI-Overlay auch mit Hilfe der differentiellen Transformation, die für alle Bilder des Geräts gültig ist, an der Referenzposition registriert. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
Informationen zur Zuordnung der Produktions-CT-Scans zum Kalibrierungs-Scan finden Sie in Abschnitt 3 des Protokolls, in dem die folgenden Änderungen vorgenommen wurden. Zur besseren Übersichtlichkeit wird die Beschreibung am Beispiel einer CT-Unterlage und eines MPI-Overlays fortgesetzt: Laden Sie in Schritt 3.1 den CT-Kalibrierungsscan (Bild A) als Underlay und den zu korrigierenden CT-Scan als Overlay. Nutzen Sie die Strukturen des MPI-Mausbettes entweder als Marker für Schritt 3.2 oder als visuelle Referenz für Schritt 3.3. Überspringen Sie Schritt 3.4, aber speichern Sie das Overlay, das das korrigierte CT-Volumen darstellt (Menü Datei > Overlay > Overlay speichern unter). Geben Sie im folgenden Dialogfeld einen neuen Namen ein und klicken Sie auf Speichern. Schließen Sie das Overlay, indem Sie zu Menü Datei > Overlay > Closing Overlay navigieren. Laden Sie den nächsten CT-Scan, der als Overlay korrigiert werden muss, und setzen Sie den Vorgang aus Schritt 3.2 des Protokolls fort. Das Konzept, das diesem Schritt zugrunde liegt, ist in Abbildung 5B dargestellt.
Das Mausbett ist nun in allen kürzlich gespeicherten CT-Volumina praktisch identisch mit dem Kalibrierungsscan ausgerichtet. Im Rahmen des Standardverfahrens wird der Kalibrierungsscan mit Hilfe der differentiellen Transformation T auf den MPI-Bildern registriert (Abbildung 5C). Um das CT-Bild anschließend mit MPI zusammenzuführen, verwenden Sie immer das korrigierte CT-Volumen (Abbildung 5D).
Problembehandlung bei gespiegelten Bildern und Skalierung
Die hier vorgestellte Registrierungsmethode geht von einer einigermaßen genauen Bildqualität aus und passt nur die Drehung und Verschiebung an. Er korrigiert nicht für gespiegelte Bilder oder falsche Skalierung. Diese beiden Probleme können jedoch manuell behoben werden, bevor die Differentialtransformation berechnet wird.
Inkonsistenzen zwischen Datenformaten verschiedener Hersteller können dazu führen, dass einige Datensätze, insbesondere solche im DICOM-Format, in der Software spiegelverkehrt angezeigt werden. Da Phantome und Mausbetten oft symmetrisch sind, ist dieses Problem möglicherweise nicht sofort offensichtlich. Das Erkennen von gespiegelten Bildern ist einfacher, wenn der Scan erkennbare Schriftzüge in der jeweiligen Modalität enthält, wie z. B. die erhabene Beschriftung in der richtigen Ausrichtung, die im Phantom in Abbildung 3H zu sehen ist. In dem in Abbildung 6 dargestellten Beispiel werden CT-Daten als Unterlage und MPI-Daten als Overlay geladen. Es handelt sich um einen in vivo-Scan einer Maus, die in einem MPI-Mausbett mit angebrachten Referenzmarkern platziert wurde. Das MPI-Mausbett befindet sich auf einem μCT-Mausbett (Abbildung 6A). Durch das Einhalten des Protokolls und die Markierung der Passermarken sowohl in der Unterlage als auch im Overlay in einer gleichbleibenden Drehrichtung wird ein sichtbar inkongruentes Ergebnis erzeugt (Abbildung 6B). Bei genauerem Hinsehen lässt sich das Problem jedoch erkennen. Die Passermarken bilden ein asymmetrisches Dreieck. Betrachtet man die Seiten des Dreiecks in der axialen Ansicht (Abbildung 6C, D) von der kürzesten über die mittlere bis zur längsten, so ist in den CT-Daten eine Drehung im Uhrzeigersinn zu erkennen, während in den MPI-Daten eine Drehung gegen den Uhrzeigersinn erkennbar ist. Dies zeigt, dass eines der Bilder seitlich invertiert ist. In diesem Fall gehen wir davon aus, dass die CT-Daten korrekt sind. Um das MPI-Overlay zu korrigieren, wird das Bild gespiegelt: Schalten Sie dazu die ausgewählte Ebene auf Overlay um und klicken Sie auf Menü Bearbeiten > Spiegeln > X spiegeln. Die von der Software berechnete differentielle Transformation umfasst alle notwendigen Umdrehungen, so dass "Flip X" auch dann ausreicht, wenn das Bild in eine andere Richtung gespiegelt erscheint.

Abbildung 6: Problembehandlung bei der Transformation. CT-Daten werden als Underlay mit einer Voxelgröße von 0,240 mm geladen, MPI-Daten als Overlay mit einer Voxelgröße von 0,249 mm. Das Mausbett enthält Passermarken. (A) 3D-Ansicht des unkorrigierten Overlay-Bildes. Die Passermarken in der CT-Unterlage sind durch Pfeile gekennzeichnet. Die Passermarken im MPI-Overlay sind als Kugeln in der NIH-Farbtabelle sichtbar. (B) Nicht übereinstimmendes Ergebnis einer Transformation, die ohne entsprechende Korrekturen durchgeführt wurde. Rückstand der Fusion = 6,94 mm. (C) Messung der Abstände zwischen den Passern in CT. Drehung im Uhrzeigersinn von der kürzesten zur längsten Entfernung. (D) Messung der Abstände zwischen den Passermarken in MPI. Drehung gegen den Uhrzeigersinn von der kürzesten zur längsten Entfernung. Der Vergleich mit den CT-Messungen ergibt einen Skalierungsfaktor von 0,928774. (E) Korrigierte Überlagerung nach dem Spiegeln und Skalieren. (F) Transformation mit übereinstimmenden Ergebnissen in der 3D-Ansicht. (G) Transformation mit passenden Ergebnissen in axialer Ansicht. Restschmelze = 0,528 mm. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
Datensätze mit falschen Voxelgrößen können auch manuell korrigiert werden. Da die Abmessungen des Phantoms bekannt sein sollten, kann dies im Bild überprüft werden. Die einfachste Methode ist die Verwendung einer Kante bekannter Länge. Drücken Sie [Strg + rechte Maustaste] an einem Ende einer Kante, bewegen Sie den Mauszeiger bei gedrückter Taste an das andere Ende der Kante und lassen Sie die Taste los. Im folgenden Dialog zeigt die Software die Länge der gemessenen Distanz im Bild an. In dem in Abbildung 6 dargestellten Beispiel ist ersichtlich, dass die Größen nicht kongruent sind, wenn man die Abstände zwischen den Passern in beiden Modalitäten vergleicht (Abbildung 6C,D). Auch hier wird davon ausgegangen, dass die CT-Daten korrekt sind. Um die Skalierung zu ändern, wird ein Skalierungsfaktor (SF) berechnet. Da das Verhältnis der Längen (CT/MPI) nicht für jede Seite des Dreiecks genau identisch ist, wird der mittlere Quotient berechnet: SF = ((l1CT/l1MPI) + (l2CT/l2MPI) + (l2CT/l2MPI)) / 3.
Passen Sie anschließend die Voxelgröße des Overlays an, indem Sie jede Dimension mit SF multiplizieren. Um dies zu erreichen, schalten Sie die ausgewählte Ebene auf Überlagerung und öffnen Sie das Menü Bearbeiten > Voxelgrößen ändern. Berechnen Sie jede Dimension, geben Sie den Wert ein und klicken Sie dann auf OK. Das Ergebnis beider Korrekturen ist in Abbildung 6E dargestellt. Anschließend wird das Overlay gemäß dem Protokoll auf der Unterlage registriert. Die resultierende Ausrichtung ist in Abbildung 6F,G dargestellt. Dies bietet zwar eine schnelle Lösung für die Korrektur eines vorhandenen Scans, wir empfehlen jedoch, das Bildgebungsgerät für den Einsatz in der Produktion zu kalibrieren.
Begrenzungen
Diese Methode ist auf die räumliche Co-Registrierung vorhandener volumetrischer Daten beschränkt, die aus würfelförmigen Voxeln bestehen. Es beinhaltet keinen Rekonstruktionsprozess, der das Volumen aus Rohdaten berechnet, die vom Bildgebungsgerät erzeugt werden (z. B. Projektionen in CT). Mit diesem Schritt sind verschiedene Bildverbesserungstechniken verbunden, wie z. B. iterative Methoden20,21 und die Anwendung künstlicher Intelligenz21. Obwohl das beschriebene Verfahren prinzipiell auf alle Modalitäten anwendbar ist, die 3D-Bilder mit würfelförmigen Voxeln erzeugen, kann es nicht für die Fusion von 3D-Daten mit 2D-Daten verwendet werden, wie z.B. ein MRT-Volumen in Kombination mit 2D-Infrarot-Thermografie22 oder Fluoreszenzbildgebung, die in bildgeführten Chirurgieanwendungen relevant sein kann. Durch die Registrierung von 3D-Daten werden Verzerrungen, wie sie in MRT-Bildern am Spulenrand auftreten, nicht korrigiert. Obwohl dies nicht zwingend erforderlich ist, werden optimale Ergebnisse erzielt, wenn Verzerrungen während des Rekonstruktionsprozesses korrigiert werden. Die automatische Transformation befasst sich auch nicht mit gespiegelten Bildern oder falscher Skalierung. Diese beiden Probleme können jedoch manuell behoben werden, wie im Abschnitt zur Fehlerbehebung beschrieben.
Bedeutung der Methode
Die vorgeschlagene Methode macht Passermarken in Produktionsscans überflüssig und bietet mehrere Vorteile. Es kommt Modalitäten zugute, für die eine Wartung des Markers oder ein häufiger Austausch erforderlich ist. Zum Beispiel basieren die meisten MRT-Marker auf Feuchtigkeit, neigen aber dazu, mit der Zeit auszutrocknen, und radioaktive PET-Marker zerfallen. Durch den Wegfall von Passermarken bei Produktionsscans kann das Sichtfeld verkleinert werden, was zu kürzeren Erfassungszeiten führt. Dies ist bei hohen Durchsätzen hilfreich, um Kosten zu senken und die Röntgendosis bei CT-Scans zu minimieren. Eine verringerte Dosis ist wünschenswert, da Strahlung die biologischen Signalwege von Versuchstieren in longitudinalen bildgebenden Studien beeinflussen kann23.
Darüber hinaus ist die Methode nicht auf bestimmte Modalitäten beschränkt. Der Nachteil dieser Vielseitigkeit besteht darin, dass weniger Schritte automatisiert werden. Eine zuvor veröffentlichte Methode zur Fusion von μCT- und FMT-Daten verwendet bei jedem Scan eingebaute Marker in einem Mausbett und kann während der Rekonstruktion eine automatische Markererkennung und Verzerrungskorrektur durchführen24. Andere Methoden machen Marker überflüssig, indem sie die Bildähnlichkeit nutzen. Dieser Ansatz liefert zwar gute Ergebnisse und kann auch Verzerrungenkorrigieren 25, ist aber nur anwendbar, wenn die beiden Modalitäten ausreichend ähnliche Bilder liefern. Dies ist in der Regel nicht der Fall in der Kombination aus einer anatomisch detaillierten Modalität und einer Tracer-basierten Modalität. Diese Kombinationen sind jedoch für die Beurteilung der Pharmakokinetik von zielgerichteten Wirkstoffen26 erforderlich, die in Bereichen wie der Nanotherapie gegen KrebsAnwendung finden 27,28.
Da die Qualitätskontrolle in der präklinischen im Vergleich zu klinischen Anwendungen weniger streng ist, ist die Fehlausrichtung kombinierter Bildgebungsgeräte ein anerkanntes Problem29. Daten, die von dieser Fehlausrichtung betroffen sind, könnten retrospektiv verbessert werden, indem ein Phantom gescannt und die differentielle Transformation bestimmt wird, wodurch möglicherweise Kosten gesenkt und Tierschäden minimiert werden. Neben der demonstrierten Methode, bei der Passermarken zur Berechnung einer differentiellen Transformation verwendet werden, die dann auf Produktionsscans angewendet wird, werden weitere Möglichkeiten der Bildfusion beschrieben und genutzt. Eine Übersicht, die Verweise auf verschiedene verfügbare Software enthält, findet sich in Birkfellner et al.30.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die vorgestellte Methode eine effektive Lösung für die multimodale Bild-Co-Registrierung bietet. Das Protokoll lässt sich leicht an verschiedene Bildgebungsmodalitäten anpassen, und die bereitgestellten Fehlerbehebungstechniken erhöhen die Robustheit der Methode gegenüber typischen Problemen.