张书旭，余辉，林生趣，张国前，王锐濠，齐斌

广州医科大学附属肿瘤医院放疗中心，广东 广州 510095

基于4D-CT和变形图像配准获取肺通气功能的三维分布

张书旭，余辉，林生趣，张国前，王锐濠，齐斌

广州医科大学附属肿瘤医院放疗中心，广东 广州 510095

目的获取基于4D-CT和变形图像配准方法，建立肺通气功能的三维分布图像。方法在患者自由呼吸状态下进行肺部4D-CT图像采集和重建；用B样条三维变形配准算法，对4D-CT中不同相位的两个CT图像系列进行配准，获得三维变形场文件，再将该文件转换为雅可比行列式矩阵，根据其物理含义进行量化分析，得到任意横断面的通气分布图像。将此图像伪彩化后与CT图像融合，再进行任意冠状面、矢状面重建，从而得到直观的横断面、冠状面、矢状面三维方向的通气功能分布。将自动勾画并计算出的不同功能肺的体积，与吸气末和呼气末肺体积之差进行相关分析。结果实现了快速获得直观的肺通气功能的三维分布。结果表明，不同功能肺体积与呼吸过程中肺体积的最大变化显著相关（P＜0.05）。结论基于4D-CT和变形图像配准来获取肺通气功能的三维分布图像简便、快捷，具有可行性。

双源CT；肺通气；变形图像配准；4D-CT；肺功能仪

在临床医学中，肺功能或肺通气能力的评价具有重要的意义。目前，主要通过肺功能仪测量肺总量、残气量、肺活量等指标来评价肺功能，但这些方法只能反映肺的整体 功 能， 缺 乏 肺 功 能 的 局 部 信 息[1]。 虽 然，SPECT、PET、MRI和双源 CT等，都可以利用通气或者灌注成像方法来进行局部肺功能评价，但这些技术仍有一定的局限性，如成像速度慢、对设备要求高、检查过程复杂、患者负担重等[2]。因此，需要一种简便、快捷、价廉的新技术，用于局部肺功能的评价。

近年来，随着影像技术的进步，出现了多种不同的胸、腹部四维计算机断层图像重建技术，即 4D-CT 技术[3-6]。与普通 3D-CT 相比，4D-CT 中通常包含了 8～10 个不同呼吸相位的 3D-CT 系列，每个系列对应于呼吸周期中的一个不同时刻。即每个系列CT中肺内的空气含量不同。若采用三维变形图像配准技术，对不同时刻的两个CT系列进行配准，得到肺内各像素的对应变换关系，则能获得呼吸过程中肺组织的收缩/扩张信息。再进一步量化分析，则可获得肺通气的三维分布图像。本文拟讨论其可行性。

1 材料方法

1.1 患者的选择及设备简介

研究中选择了拟行放射治疗的非小细胞肺癌患者16例，其中男 14 例，女 2 例，年龄在 38～73 岁，中位年龄 55 岁。所有患者均经病理确诊，12例为鳞癌，3例为腺癌。

研究所用三维图像配准系统运行环境如下 ：Windows XP/7 系统、ITK V3.2、VTKV5.6、Microsoft Visual Studio2008、MATLAB V7.0 和 Elastix V4.4 工具包。电脑系统硬件配置为普通台式机，配置 2.0 GHz Pentium（R）双核处理器及 2G内存。采用 GE LightSpeed 16 排螺旋 CT 进行患者图像采集。

1.2 4D-CT图像获取

4D-CT 图像采集和重建的详细过程和方法[7]现简述如下：扫描前，对患者进行呼吸训练，使呼吸平稳、自然。患者取仰卧位，双臂交叉置于前额，在平稳、自由呼吸状态下进行多床位的 Cine 模式断层扫描，管电压 120 kV、200 mA，每个床位 Cine 扫描持续时间设为 6 s，约一个呼吸周期再加 1 s，机架旋转时间每周 0.5 s，采用全周扫描重建，每个床位 Cine 扫描后共进行 12 次重建，每次重建 8 层，层厚 2.5 mm，像素矩阵 512×512。完成一个床位 Cine 停止扫描，CT 床进到下一个位置，再开始下一次 Cine 扫描，如此反复，至到扫描范围覆盖全肺及上腹部为止。扫描后，将所得图像传至本研究组所开发的软件系统进行 4D-CT 重建[7]。根据呼吸周期的长短不同，获得各患者的 4D-CT 图像分别包含了 8～10 个不同相位的 3D-CT 系列。

1.3 基本原理

根据CT值的定义：

其中，HU(x)表示某物质 x 的 CT 值，单位为 HU，μx为该物质的衰减系数，μw为水的衰减系数。根据 (1)式可推导出肺内空气含量（Fair）与 CT 值（HU)的关系满足式 (2)[8]：

在呼吸过程中，根据 (2)式，可进一步推导出肺内各体素的变化与其 CT 值的关系满足式 (3)[8]：

其中，ΔV 是吸气末与呼气末肺体积之差。Vex是呼气末的肺体积，HUin是吸气末肺像素的 CT 值，HUex是呼气末肺像素的CT值。

图像配准的目的在于获取图像从一个形态变到另一个形态时各像相素间的一一对应关系。采用三维变形图像配准技术，对不同相位（时刻）的两个CT系列进行配准，可得到肺内各像素在两个相位间的对应变换关系，即呼吸过程中肺组织的收缩/扩张信息，进一步量化分析则可获得肺通气分布。因 4D-CT 包含了整个呼吸周期中多个时刻肺内气体变化信息，反映了呼吸的渐进动态过程。一个呼吸周期可分为两段：从呼气末至吸气末，再从吸气末到呼气末。如果以吸气末 CT 图像作为参考，依次对 4D-CT 系列中其他相位CT图像进行变形配准，则能获得一个呼吸过程中的三维动态通气分布。

1.4 多分辨率三维B样条变形图像配准

为便于说明，文中以两个相位CT系列的配准为例进行讨论，把呼气末相位 CT 图像作为参考图像（Referring Image，RI），吸气末相位 CT 图像作为浮动图像（Floating Image，FI），进行多分辨率 B 样条变形配准。本实验所采用的变形配准算法为5层金字塔结构，每层循环迭代256次，由粗到精，不断循环迭代，寻找最优变换。配准过程使用了基于 ITK V3.2 和 VTK V5.6 的 Elastix V4.4 工具包[9]完成，其过程简述如下：

首先，对 RI和 FI分别进行采样和插值，得到采样后的两幅新图像，计算二者的相似度，如不满足给定的测度要求，则采用某种参数寻优算法，改变空间变换参数，继续作用于 FI，再计算变换后的新图像与参考图像的相似度。如满足要求，则停止变换，否则，继续变换，最后获得从一个相位到另一个相位变化时肺部CT图像像素的三维变形参数文件[10]，并最终转化为通气分布图。

具体操作步骤：

（1） 将参考和待配准 CT 图像 系 列 分 别 集 成为三维VTK 格式文件（Referring.vtk，Floating.vtk）。

（2） 调用配准参数命令，进行多分辨率（5 级）三维 B样条变形图像配准，得到变形参数文件。

（3） 调 用 ElASTIX 的 转 换 命 令 transformix， 将 变 形 配准参数文件转换为雅可比行列式矩阵。根据雅可比的物理含义，表示一幅图像形变到另一幅图像时局部体素的扩张或收缩度 ：雅可比值 ＞l，形变后体素扩张 ；雅可比值 ＜1，形变后体素收缩 ；雅可比值 =1，体素无变化 ；雅可比 ＜0，形变不可逆。

（4） 读取雅可比行列式，将其转换为灰度或伪彩图像，可得到横断面的二维通气分布。利用此横断面二维通气分布，可重建任意冠状面和矢状面的通气分布图像，即三维通气分布图像。将此通气分布与参考CT图像融合后，可直观、定性地显示任意平面的通气分布图像。

1.5 功能肺体积与全肺最大体积变化的相关性

为了进一步量化分析患者通气功能的三维分布图像，系统自动勾画出变形配准后任意雅可比值对应的功能肺区域，并计算了它们的体积。比如，雅可比值分别为 0.5、0.7、0.9时，它们所对应的功能肺体积分别记为 f-V0.5、f-V0.7、f-V0.9，研究中统计了 16 例患者全肺最大体积变化（ΔV= 吸气末体积-呼气末体积），并与不同功能肺体积进行了相关性分析，见表1和图1。

表1 16例患者全肺体积和不同功能肺体积（cm3）

图1 全肺体积最大变化ΔV与不同功能肺体积的相关性

2 结果

通过三维 B 样条变形配准，从患者的 4D-CT 中获得了通气分布图像。选择其中1例患者的横断面通气分布图（灰度图、伪彩图及其与参考图像 CT 融合后的 CT 伪彩通气分布），见图 2。从图中可见肺内通气分布是非均匀分布的，在同一层中，有的区域强、有的区域弱，特别是在图中箭头所示的胸水区域几乎没有通气，这与生理特征相一致；图标中数字为雅可比值，从红色到黄色渐变，显示了不同程度的通气功能，越红的区域，其雅可比值越小，表示体积缩小越多，通气功能越强。反之，越黄的区域，通气功能越弱。 该患者，不同层之间的通气分布也各不相同，但相邻层间具有一定的连续性，见图3。

图2 同一患者的横断面的通气分布图

图3 同一患者连续4层通气分布比较

为了更清晰地显示不同患者通气分布的特征，选择4例患者的横断面二维通气分布进行了比较，见图4。从图中可见，不同患者之间，通气分布相异，具有个体性差异。第一例患者的通气分布相对均匀，第二例的均匀性较差，呈现较大的团、块分布，第三例患者右肺通气分布均匀性差，且左肺中箭头所示区域由于肺不张，几乎没有通气。第四例患者，通气分布呈渐进性不均匀分布，在箭头所示肿瘤区域通气功能差。

图4 4名患者的横断面通气分布的比较

3 讨论

利用患者在自由呼吸状态下采集的肺部 4D-CT 图像，通过多分辨率三维B样条变形图像配准，可快速获得直观的肺通气功能的三维分布。本研究获取肺通气三维分布的方法可实现对局部肺功能的量化，在肺癌放射治疗计划设计时对肺功能肺进行保护，具有重要的临床意义。有证据表明[12-14]，在肺癌的放射治疗中对局限性肺功能降低的区域进行照射，通过对高功能肺组织区域进行保护，可以有效地减少放射性肺炎和肺纤维化等放疗副反应的发生。另外，基于 4D-CT 和变形图像配准获取肺通气功能的三维分布，对于肺气肿和慢性阻塞性肺疾病的定量评价、肺脏手术后肺功能的预测及肺移植后肺功能的检测方面同样具有潜在的积极意义。

本研究方法所得通气图像的生理学精度仍需要与SPECT/CT 的结果作进一步的对比分析，在该肺通气图像正式进入临床应用之前，还需要进一步的生理学验证。但本研究利用 4D-CT 图像获取肺通气功能的三维分布，无需借助SPECT、PET、MRI和双源 CT 等功能影像设备，只需要对CT图像进行变形配准和分析计算，且速度快、空间分辨率高。对患者而言，不但减少了不必要的 SPECT、PET、MRI检查，节省了费用，而且简便易行，因此，其应用前景广泛。

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Study on 3D Distribution of Pulmonary Ventilation Based on 4D-CT and Deformation Image Registration

ZHANG Shu-xu, YU Hui, LIN Sheng-qu, ZHANG Guo-qian, WANG Rui-hao, QI Bin
Radiotherapy Center, Affiliated Tumor Hospital of Guangzhou Medical University, Guangzhou Guangdong 510095, China

ObjectiveTo obtain 3D distribution images of pulmonary ventilation based on 4D-CT and deformation image registration (DIR).MethodsThe 4D-CT data sets were acquired with patients in freebreathing. 3D displacement vector field (DVF) of two different phase 4D-CT image pairs was calculated out by using 3D B-spline DIR algorithms, which was converted to Jacobian determinant. Then, the axial section of grayscale ventilation was obtained by quantitative analysis of the determinant. The pseudo-color was put on the axial grayscale ventilation before fused with the reference CT images. And based on the axial ventilation, the coronal and sagittal sections of ventilations can be reconstructed. Thus, 3D visualization ventilations have been implemented. The contours of the ventilation regions with different Jacobian values were delineated and the volumes of them were calculated.ResultsBased on 4D-CT images of patients in free-breathing and multiresolution 3D B-spline DIR, the 3D visualization ventilation can be easily obtained and quantified. The volume change of lung is significantly related with the volume of different ventilation regions at level 0.05 (bilateral).ConclusionIt is simple, convenient and feasible to obtain the 3D distribution of pulmonary ventilation based on the 4D-CT images and 3D B-spline DIR.

dual source computerized tomography; pulmonary ventilation; deformation image registration; four-dimensional computerized tomography; spirometer

R445.3；TP391.41

A

10.3969/j.issn.1674-1633.2013.11.006

1674-1633(2013)11-0019-04

2013-06-06

国家自然基金项目（81170078）；广东省科技计划项目（2011B031800111）；广州市科技计划（2011J4300131）项目。

张书旭，博士，教授/主任技师，博士生导师，从事肿瘤放射物理学和医学图像处理研究。

通讯作者邮箱：gthzsx@163．com