バイナリセグメンテーションマスクは、CT画像の骨構造の被験者内登録精度を改善できます

骨構造の登録は、臨床アプリケーションと同様に医学研究において一般的な問題です。CT画像のセグメント化された骨構造とMUMRおよびセグメント化されたMUCT骨画像のマルチモダリティ登録のセグメント化された骨構造の硬質剛性3D単モダリティ登録は、ITKに実装されたマルチエリューション強度ベースの技術で実行されました。関心のあるバイナリボリューム（VOI）マスクおよびセグメント化されたグレー値VOIの登録結果を比較しました。登録の品質を決定するために、単モダリティの場合、二乗の違いの合計、絶対差の合計、およびバイナリマスクの正規化された対称差とマルチモダリティケースマット相互情報が適用されました。バイナリVOIマスクの使用は、灰色の値VOIの使用よりも著しく優れていました。

Registration of bone structures is a common problem in medical research as well as in clinical applications. Intrasubject rigid 3D monomodality registration of segmented bone structures of CT images and multimodality registration of muMR and segmented muCT bone images were performed with the multiresolution intensity-based technique implemented in ITK. The registration results for binary volumes of interest (VOI) masks and for segmented gray value VOIs were compared. To determine the registration quality, in the monomodality case the sum of squared difference, the sum of absolute differences, and the normalized symmetric difference of binary masks and in the multimodality case Mattes mutual information were applied. The use of binary VOI masks was significantly superior to the use of gray value VOIs.