Transformation trees -- documentation of multimodal image registration
作者: Agnieszka Anna Tomaka, Dariusz Pojda, Michał Tarnawski, Leszek Luchowski
分类: cs.CV
发布日期: 2025-01-31 (更新: 2025-04-18)
备注: 28 pages, 15 figures
期刊: Computers in Biology and Medicine, Vol 193, year: 2025, pages: 110311
DOI: 10.1016/j.compbiomed.2025.110311
💡 一句话要点
提出基于变换树的多模态图像配准方法，提升医学图像处理的可追溯性和可重复性。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态图像配准 变换树 医学图像处理 数据可追溯性 数据可重复性 dpVision 正畸学 图像配准文档
📋 核心要点
- 多模态图像配准流程复杂，现有方法缺乏对变换过程的有效记录，导致可追溯性和可重复性差。
- 提出变换树方法，通过层级结构记录图像、变换和运动数据之间的关系，实现对图像处理步骤的精确跟踪。
- 该方法已在dpVision软件中实现，并通过正畸学案例验证了其在多模态图像整合和运动数据记录方面的有效性。
📝 摘要（中文）
多模态图像配准在创建数字患者模型中起着关键作用，它将来自不同成像技术的数据整合到统一的坐标系中。该过程通常涉及多个顺序且相互关联的变换，必须对其进行良好记录，以确保透明性和可重复性。本文提出使用变换树作为结构化记录和管理这些变换的方法。该方法已在dpVision软件中实现，并使用专用的.dpw文件格式来存储图像、变换和运动数据之间的层级关系。变换树能够精确跟踪所有图像处理步骤，减少存储同一数据的多个副本的需求，并实现不共享共同参考点的图像的间接配准。这提高了分析的可重复性，并有助于以后处理和整合来自不同来源的图像。通过正畸学中的实例，包括3D面部扫描、口内扫描和CBCT图像的整合，以及下颌运动的记录，展示了该方法的实际应用。除了正畸学，该方法还可以应用于其他需要系统管理图像配准过程的领域，如颌面外科、肿瘤学和生物力学分析。保持长期数据一致性对于科学研究和临床实践至关重要。它使得纵向研究中结果的比较更加容易，改进了回顾性分析，并通过提供标准化和良好记录的数据集来支持人工智能算法的开发。所提出的方法增强了数据组织，实现了高效分析，并有助于在未来的研究和诊断程序中重复使用信息。
🔬 方法详解
问题定义：多模态图像配准是将来自不同成像方式（如CT、MRI、PET等）的图像整合到同一坐标系下的关键步骤。现有方法在记录和管理图像配准过程中涉及的多个变换时存在不足，导致难以追踪图像处理流程，降低了结果的可重复性和可追溯性。尤其是在涉及复杂序列变换时，缺乏清晰的文档记录会严重影响后续分析和研究的可靠性。
核心思路：本文的核心思路是利用树状结构（变换树）来组织和记录多模态图像配准过程中涉及的所有变换。每个节点代表一个图像或变换，节点之间的连接表示图像之间的变换关系。通过这种层级结构，可以清晰地追踪图像的来源、所经历的变换以及变换的顺序。这种设计借鉴了数据结构中树的概念，能够有效地表示复杂的数据依赖关系。
技术框架：该方法的核心是构建和维护变换树。整体流程如下：1) 输入：来自不同成像模态的图像数据。2) 变换树构建：根据图像配准流程，逐步构建变换树，每个节点代表一个图像或变换，边表示变换关系。3) 数据存储：使用.dpw文件格式存储变换树的结构和节点信息。4) 数据访问：通过dpVision软件访问和管理变换树，实现图像处理流程的可视化和可追溯。
关键创新：该方法最重要的创新在于将树状结构引入到多模态图像配准的文档记录中。与传统的线性记录方式相比，变换树能够更清晰地表达图像之间的复杂关系，方便用户理解和追踪图像处理流程。此外，通过.dpw文件格式，实现了对变换树的结构化存储，方便数据的共享和管理。
关键设计：变换树的节点包含图像数据、变换参数和运动数据等信息。变换参数可以是刚性变换、仿射变换或非线性变换等。关键设计包括：1) 节点类型定义：明确区分图像节点和变换节点，并定义各自包含的信息。2) 边类型定义：定义边所代表的变换类型和参数。3) .dpw文件格式设计：设计一种能够有效存储变换树结构和节点信息的二进制文件格式。4) dpVision软件实现：开发一个用户友好的界面，方便用户构建、查看和管理变换树。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该论文提出了变换树的概念，并将其应用于正畸学中的多模态图像配准，包括3D面部扫描、口内扫描和CBCT图像的整合，以及下颌运动的记录。实验结果表明，该方法能够有效地记录和管理复杂的图像配准流程，提高数据的可追溯性和可重复性。虽然论文中没有提供具体的性能数据，但通过案例展示了该方法在实际应用中的价值。
🎯 应用场景
该方法可广泛应用于需要多模态图像配准的医学领域，如正畸学、颌面外科、肿瘤学和生物力学分析。通过提高数据可追溯性和可重复性，有助于临床诊断、治疗计划制定和疗效评估。此外，标准化的数据集也有助于人工智能算法的开发和验证，促进医学影像分析的自动化和智能化。
📄 摘要（原文）
Multimodal image registration plays a key role in creating digital patient models by combining data from different imaging techniques into a single coordinate system. This process often involves multiple sequential and interconnected transformations, which must be well-documented to ensure transparency and reproducibility. In this paper, we propose the use of transformation trees as a method for structured recording and management of these transformations. This approach has been implemented in the dpVision software and uses a dedicated .dpw file format to store hierarchical relationships between images, transformations, and motion data. Transformation trees allow precise tracking of all image processing steps, reduce the need to store multiple copies of the same data, and enable the indirect registration of images that do not share common reference points. This improves the reproducibility of the analyses and facilitates later processing and integration of images from different sources. The practical application of this method is demonstrated with examples from orthodontics, including the integration of 3D face scans, intraoral scans, and CBCT images, as well as the documentation of mandibular motion. Beyond orthodontics, this method can be applied in other fields that require systematic management of image registration processes, such as maxillofacial surgery, oncology, and biomechanical analysis. Maintaining long-term data consistency is essential for both scientific research and clinical practice. It enables easier comparison of results in longitudinal studies, improves retrospective analysis, and supports the development of artificial intelligence algorithms by providing standardized and well-documented datasets. The proposed approach enhances data organization, allows for efficient analysis, and facilitates the reuse of information in future studies and diagnostic procedures.