MRI non-rigid registration with tumor contraction correction for ablative margin assessment after microwave ablation of hepatocellular carcinomas

微波消融 烧蚀 肝细胞癌 边距(机器学习) 离格 烧蚀区 医学 核医学 放射科 计算机科学 放射治疗 内科学 机器学习
作者
Linan Dong,Shouchao Wang,Guoping Dong,De-Xing Kong,Ping Liang
出处
期刊:Physics in Medicine and Biology [IOP Publishing]
卷期号:69 (5): 055004-055004
标识
DOI:10.1088/1361-6560/ad22a3
摘要

Abstract Objective . This study aims to develop and assess a tumor contraction model, enhancing the precision of ablative margin (AM) evaluation after microwave ablation (MWA) treatment for hepatocellular carcinomas (HCCs). Approach . We utilize a probabilistic method called the coherent point drift algorithm to align pre-and post-ablation MRI images. Subsequently, a nonlinear regression method quantifies local tumor contraction induced by MWA, utilizing data from 47 HCC with viable ablated tumors in post-ablation MRI. After automatic non-rigid registration, correction for tumor contraction involves contracting the 3D contour of the warped tumor towards its center in all orientations. Main results . We evaluate the performance of our proposed method on 30 HCC patients who underwent MWA. The Dice similarity coefficient between the post-ablation liver and the warped pre-ablation livers is found to be 0.95 ± 0.01, with a mean corresponding distance between the corresponding landmarks measured at 3.25 ± 0.62 mm. Additionally, we conduct a comparative analysis of clinical outcomes assessed through MRI over a 3 month follow-up period, noting that the AM, as evaluated by our proposed method, accurately detects residual tumor after MWA. Significance . Our proposed method showcases a high level of accuracy in MRI liver registration and AM assessment following ablation treatment. It introduces a potentially approach for predicting incomplete ablations and gauging treatment success.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
xpy0227完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
科目三应助zyq采纳,获得10
2秒前
2秒前
2秒前
斯文败类应助自由的筝采纳,获得10
3秒前
蓝天发布了新的文献求助10
3秒前
烂漫耳机发布了新的文献求助10
3秒前
Akim应助奔跑西木采纳,获得10
3秒前
3秒前
复杂豁完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
4秒前
zqx完成签到,获得积分10
4秒前
4秒前
4秒前
利好完成签到 ,获得积分10
4秒前
王莹莹发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
5秒前
坚果完成签到,获得积分20
5秒前
6秒前
hy发布了新的文献求助10
6秒前
时尚初南发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
7秒前
蜜桃乌龙发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
小桃子完成签到,获得积分10
7秒前
Avvei完成签到,获得积分10
7秒前
叶子完成签到,获得积分10
8秒前
zk812926完成签到,获得积分20
8秒前
8秒前
8秒前
芸沐发布了新的文献求助10
9秒前
nisha发布了新的文献求助10
9秒前
傲娇十八发布了新的文献求助10
10秒前
王彦林发布了新的文献求助10
10秒前
阳光水绿发布了新的文献求助10
10秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Basic And Clinical Science Course 2025-2026 3000
Encyclopedia of Agriculture and Food Systems Third Edition 2000
人脑智能与人工智能 1000
花の香りの秘密―遺伝子情報から機能性まで 800
Principles of Plasma Discharges and Materials Processing, 3rd Edition 400
Pharmacology for Chemists: Drug Discovery in Context 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5608504
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4693127
关于积分的说明 14876947
捐赠科研通 4717761
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2544250
邀请新用户注册赠送积分活动 1509316
关于科研通互助平台的介绍 1472836