计算机辅助肿瘤治疗技术

N/IIAP\co.

影像引导下计算机辅助

肿瘤治疗相关技术的研究与应用

翟伟明

清华大学计算机系信息科学与技术国家实验室

清华大学工物系医疗新技术研究室

2012年4月6日

c2基于GPU的医学影像快速三维可视化

■)3基于图割切的医学影像快速三维分割

Q4基于热场模拟的微波消融手术规划

■5呼吸条件下胸腹腔介入手术导航

。6导航系统及临床实验

C7结论与展望

•8主要成果

1绪论

研究背景:肿瘤治疗新技术

癌症对人类健康的危害1952年972（每十葭人口死亡人缴）514.522009年

日益严重易胃炎135.01191.63恶性肿瘤

癌症发病率与死亡率在

肺炎131.4727006匿血管疾痛

全世界范围内迅速增长

皓核痛91566885多收僖事

我国每年大约有22万人

2傲痪病49.03光削7罐疫病

死于肝癌，6。万人死于

1957

肺癌。中枢神经系之血管痛受4878I糖尿病

1782

通过医学影像及计算机用龙削之死因44.06|慢桂肝痛及肝硬化

技术辅助肿瘤治疗，可

肾炎及瞥水陵36.31|16.60肺炎

以提高治疗效果二）14.79高血建性痪病

恶性肿瘤30.74

支篇管文2813二I以不支氧胃炎、肺寂度及靠喈

二|分膂炎、督孤候科及警矍性病

遭痪27.4511

1绪论

开放式手术

在19世纪以前，人们对病灶的了解和治疗都是通过直接解剖来进行的，即常规

的开放式手术。在开放式手术中，医生可以直接观察和感觉人体内部的解剖

结构，从而治疗原本不可见的病灶。

1绪论

立体定向器械

随着外科手术治疗的发展，手术操作越来越复杂。为了降低手术的并发症,

提高手术疗效，人们开始寻找能够部分开放、甚至不开放的外科方法。

1905年Clarke和Horsley将立体定向器械引入神经外科。从而出现了介入

治疗这一技术。

1绪论

伦琴发现X射线

1895年伦琴发现X射线促进了外科治疗的一次跨越式发展。人们开始能够从体外观察

到体内的影像，从而可以在手术之前进行有效的诊断，提高医生对手术的判断能力。

1绪论

现代医学影像

1971年CT机出现后，现代医学影像迅速发展，CT、超声、MRI为检查人

体内部解剖结构提供了更加精确的影像数据。

1绪论

影像引导治疗技术

20世纪70年代后期计算机及信息技术的飞速发展，以及80年代后期微创理念

的出现，大大促进了医学图像技术在外科手术中的应用。

现代影像技术与外科治疗技术的结合产生了影像引导治疗技术。

影像治疗

超声肿瘤消融

■CT神经外科立体定向

MRI■骨科导航

X线腔镜微创治疗

腔镜、内镜介入放射

1绪论

国内外研究

国内外研究人员将三维影像技术、图像融合技术、导航技术、机器人技术等应用于

影像引导肿瘤消融治疗，目前已成为的研究热点之一。

1绪论

计算机辅助肿瘤治疗目前的主要问题

术前科学规划

术中精确定位

术后准确评估

1绪论

困难的解决方法：通过计算机辅助手术

计算机辅助手术CAS

新兴的交叉学科

□术前规划合理制定方案

□术中导航手术中的GPS

□术后评估全面评价手术

1绪论

计算机辅助手术技术的优点

•实时重构病灶，并显示术野周围的结构特征

•术前手术规划设计选择最合适的手术路径

□可显示手术路径上可能遇到的组织结构

□可显示重要的应回避的组织结构，比如血

管、神经和骨骼等

□可显示病灶的需要治疗的范围

•术中精准定位导航

□可实时精确计算出手术器械的位置姿态并

加以显示

□可显示手术器械与肿瘤的空间位置关系，

并指示手术器械前进的方向

□可术中实时调整手术入路，从而更加精确

地达到肿瘤部位

1绪论

当前手术导航的局限性

•目前导航系统主要针对于两类刚性组织手术

•神经外科导航、、

•骨科手术导航

•胸腹腔肿瘤介入手术导航？

•需要解决的问题

□如何解决导航平台的实时计算问题？

□如何快速识别相关病灶？

□如何融合多种图像信息对手术加以计划

□如何降低胸腹腔运动对导航精度的影响?

两方面共四项核心关键技术

影像三维可视化

医学影

像处理

影像引导下计算影像三维分割

机辅助介入手术

导航的核心问题术前手术规划

计算机

辅助手术

术中手术导航

大纲

C1绪论

C2基于GPU的医学影像快速三维可视化

■)3基于图割切的医学影像快速三维分割

Q4基于热场模拟的微波消融手术规划

■5呼吸条件下胸腹腔介入手术导航

。6导航系统及临床实验

C7结论与展望

•8主要成果

2医学影像快速可视化

医学影像的可视化

不必构造几何模型，直接利用原始三维数据的重采样和图像合成技术绘制出整个

数据场的图像，重点需要解决渲染过程中计算效率问题。

2医学影像快速可视化

光线投射法原理

通过模拟光线在半透明物体内部的传播特

性而获得由虚拟摄像头生成的图像的可视

化方法。其本质是模拟光线与导光介质之

间的相互关系，可以沿着光线传播的方向

求解积分来获得可视化结果

ODD

光线积分1(D)=IoeJ"+/q[s}e尸%s

其中s=so是光线开始计算的慧点，而S=[

s=so处进入介质时的初始光强；而1(D)表示光线离开介质到达摄像头的最终光强o

优点：真实感强，不需要任何人机交互处理，直接通过映射函数稳定获得渲染结果

缺点：渲染效率较低，针对CT值区分不强的软组织(如肝脏)无法显示

2医学影像快速可视化

光线积分数值求解

求解光线积分时，将光线传输路径平均划[分成n个宽度为x=(D-so)=n的区间，光

线在点si处的强度/(5()=*)+[47(s)r(s,Si)ds

Si.

令Tj==Iq(s)T(s,Sj)ds

最终可以表示为“〃

KD)=I(sn)=l(sn-x)Tn+cn=(Z(sn_2T„_|+cn-i)Tn+€„=­­-A。)=ZO||/

i=0>i+l

光照效果计算（反射）

光照的计算能够在渲染效果上提高体绘制渲染的真实感

Blinn-Phong光照模型

1volume-【emission+【blinn

—【emission+^ambient+【diffuse+【specular

=Kele+KaMala+KdMdIdmax((r'v),0)+K5MS1S(H'N)”

其中，法向量计算可以通过体数据场的梯度计算

i)x

Vf(x,y,z)=dy

itZ

f(x+h,y,z)-f(x-h,y,z)

f(x,y+h,z)~/(x,y-h,z)

、f(x,y,z+h)-f(x,y,z-h),

2医学影像快速可视化

基于GPU的算法实现体数据场构造

通过有效利用GPU并行计算能力来提高传统可视

化算法计算速度和显示效果，为高分辨率三维场

景中的实时渲染和人机交互操作提供了可能，进

而显著减少手术规划所需时间，提高手术导航的

效率。

・GPU具有更多的用于计算的晶体管，可完成较大规模

的计算

•GPU计算速度的提升以及GPU硬件规模的改进远大于

CPU的增长速度

・GPU硬件在内存带宽上也有着较大的优势，而可视化

计算中常见的双线性差值和三线性差值都可以基于纹

理数据用硬件实现；

・从编程模型上而言，GPU的编程方式完全是针对并行

计算进行设计的

・在计算结果的显示上，GPU的实现相对于CPU的实现

而言更加直接。

图像合成

2医学影像快速可视化

实验效果

硬件平台：

NVIDIAGeForce470显卡

GPU含448个内核，频率1.2G

1280MGDDR5显存，频率1.6G

渲染效率

小丹•他而替撤需g山叶樟常

大纲

C1绪论

C2基于GPU的医学影像快速三维可视化

•3基于图割切的医学影像快速三维分割

Q4基于热场模拟的微波消融手术规划

■5呼吸条件下胸腹腔介入手术导航

。6导航系统及临床实验

C7结论与展望

■8主要成果

3医学影像快速三维分割!

医学影像的三维分割问题

定义3.1：医学影像的三维分割就是将影像三维体数据/(x,y,z)，其中0<x<

Knox，o<y<ymax.04zW划分N个子区域并满足如卜.条件：

1.区域凡是连通区域

2.IX域号内部体素满足某种相似性条件,£要指像素间灰度差异较小。

3./?,(%,y,z)n/?；(x,y,2)=0,即任意两个区域之间不存在公共体素

4.u3用a，y，z)=/(x，y，z)，即所有子区域的并集组成整个体数据影像

■目标

•设计一种快速准确的三维分割算法，分割病变器官

■意义

-确定病变器官的位置与形状

■手术的规划与导航步骤的基础

■难点

■三维医学图像数据量大处理时间长、存储空间大

3医学影像快速三维分割（

两类图像分割算法

基于区域信息的方法

-利用区域内特征的相似性

阈值法、区域增长法、分水岭法、分类器和聚类法、马尔科夫随机场法

缺点：难以确认灰度差异不大的脏器之间的边界，也易发生分割泄露和

过度分割

基于边界信息的方法

■利用区域边缘图像特征变化的不连续性

括边缘检测法、水平集法、曲面拟合法、边界曲线拟合法、边界查找法、

动态形状模型法

3医学影像快速三维分割(

图割切方法

综合了区域和边界两方面的信息，为图像分割中的区域信息

和边界信息进行统一建模，并利用全局最优化方法建立基于

能量函数的统一图像分割框架并进行综合求解。

将图像分割转化为有权图的最小割切/最大流计算

优点：分割精度高，且适于三维分割

缺点：最大流算法复杂度0(2)

通过CUDA加速解决计算效率问题

GPU计算性能远远超过CPU

1500

GTX5954-74.TFIops

性能增长幅度更快1250

设备价格相对低廉

GPU1000

可以通过基于CUDA的并行算法

来解决计算效率的问题750

・GTX260提升约10-15倍，3分->工2秒500

GTX47。提升约25-3。倍，3分->6秒

250

・GTX595提升约7。-9。倍，3分->2秒

0

Sep-01

3医学影像快速三维分割

三维网络流图的构建方法

图割切算法将三维体数据像素构造为网络流

图中的节点，并在网络流图中求解最大流最

小割切进行分割

边界信息的表示：用有权边将相邻节点相连

接权值反映原始影像中的边界信息，相邻的

两个体素的差值越大，则令这两个体素转化

的节点间连边的权值越小

区域信息的表示：额外添加两个特殊端点

（起始端点S和终止端点t）,将所有节点用

有权图分别与两个端点相连，该权值反映输

入图像中的。

3医学影像快速三维分割（

三维网络流图的存储结构

所有边的权值信息存储于多个三维

数组中

根据节点的三维坐标快速访问邻接

边的信息

结构紧凑，不存在重复存储的情况

比现有的并行化图切割算法的设计

节省了3/8的存储空间

三维网络流图的能量函数

E(X)=AR(X)+B(X)=A£R(Xp)+工B(xp,xq)6(xpxg)

peV\{S,T}p,qeV\{SJ}/\"q£E

R(X)代表与图像区域信息相关的数值能量，它可以看做是连接

两个端点和所有体素节点的各边的权值之和

B(X)代表与图像边界性质相关联的能量，它可以看做是分割结

果中位于分割边界上的相邻体素节点间连边的权值之和

而系数则用于衡量R(X)和B(X)二者的相对重要性

3医学影像快速三维分割

三维网络流图的权值设计

■边权值的设计决定了算法的分割精度

区域项：反映分割目标的直方图分布

边界项：反映相邻节点体素值的差值

通过反复实验的结果调整权值设计

-根据分割结果修正器官的直方图作为后续分割的先验信息

■根据不同器官的内部和边界情况调整区域项和边界项的相对比重

最大流对应的最小割切中包含的边将构成最终的

分割边界

3医学影像快速三维分割

基于CUDA的并行化最大流算法

■通过最大流算法的并行化来提高算法的处理速度

计算最大流的Push-Relabel算法

■由两类基本操作Push和Relabel构成

-每次基本操作只针对单一像素及其邻接点

相对于Path-Augment类算法更适于并行化加速

基于CUDA的Push-Relabel算法

为有权图的每个节点关联一个CUDA线程

■将Push和Relabel改进为并行化的操作

多个节点同时进行相同的操作以提高运算效率

3医学影像快速三维分割

算法总体流程

3医学影像快速三维分割（

实验结果：二维交互

3医学影像快速三维分割（

实验结果：肺部分割

3医学影像快速三维分割

实验结果：肝脏分割

3医学影像快速三维分割

实验结果：肝脏分割算法性能性能提升25-30倍

表3.1肝脏分割算法性能对比

图像大小GPU计算时间CPU计算时间性能提升比

512X512X771.02626.93126.25

512X512X1864.207109.99626.16

512X512X2044.407114.10025.89

512X512X2365.322145.05427.26

512X512X2585.016143.68528.64

512X512X2637.218185.68825.73

512X512X2764.907129.58526.41

512X512X2945.749146.33725.45

512X512X3065.406140.12225.92

512X512X3337.128188.81226.49

3医学影像快速三维分割

实验结果：肺部分割算法性能提升23-30倍

表3.2肺部分割算法性能对比

图像大小GPU计算时间CPU计算时间性能提升比

512X512X430.1353.13523.27

512X512X440.1613.73223.13

512X512X450.1263.12424.81

512X512X630.1694.60727.33

512X512X670.2024.98324.64

512X512X720.2286.23427.34

512X512X930.3007.13823.78

512X512X980.2937.67726.17

512X512X1000.2837.68327.11

512X512X1300.2878.42329.35

大纲

Q1绪论

2基于GPU的医学影像快速三维可视化

4基于热场模拟的微波消融手术规划

5呼吸条件下胸腹腔介入手术导航

C6导航系统及临床实验

7结论与展望

主要成果

4热场模拟与手术规划

计算机辅助手术规划

传统手术计划计算机辅助规划

治疗模型

4热场模拟与手术规划

微波消融手术规划的主要内容：，

・微波热场模拟（能量场，温度场，损伤场）

■手术效果计算

4热场模拟与手术规划

手术规划总体流程

最优手术路径

4热场模拟与手术规划

步骤一：微波能量场计算

单位时间单位体积生

物组织吸收的微波能

量分布，在柱状坐标

系内定义

Qr=qwN

便视图

4热场模拟与手术规划

步骤二：微波温度场计算

微波能量被人体组织吸收后将以

热量的形式在组织内传输，主要

有组织内的热传导和血液流动产

生的热对流两种基本方式。可以

用Pennes生物热传导方程来进行

计算

^Il=^.T+pbcb^Tb-T)+Qm+Qr-Qc

dr

4热场模拟与手术规划

步骤三：组织损伤场计算

组织热损伤区域是计算和评估肿

瘤微波消融手术效果的重要标准

,在热损伤区域内肿瘤细胞可出

现大量的坏死和凋亡。热损伤程

度可由Arrhenius方程计算

。二=jjAexp(-当d,

RT

4热场模拟与手术规划

手术规划算法流程

4热场模拟与手术规划

手术规划人机交互界面

4热场模拟与手术规划

禺体实验

功率(W)时间(⑼短径(cm)长径(cm)GZo

506002.32+0.03.23+0.10.02183.6180

606002.35±0.14.15±0.10.02363.5547

706002.37±0.14.42±0.10.02293.3492

806002.37+0.14.92±0.10.02483.2236

4热场模拟与手术规划

临床试验中的手术规划结果

功率(W)时间50短径(cm)长径(cm)虚拟短径(cm)虚拟长径(cm)

01801.882.671.972.55

503002.032.872.132.63

506002.733.932.853.62

509002.984.152.993.89

4热场模拟与手术规划0

一种微波消融手术规划方法，使主观经脸术前准备工作转化

为规范化的精准模拟计算，从而降低了手术执行难度

□将生物传热学方程应用于手术模拟，将传统的经验方法系统

改变为系统的热场模拟计算

■微波能量场的三维模拟

基于Penns方程的温度场三维模拟

基于Arrhenius方程的损伤场计算

通过三维可视化技术完善了手术规划的交互问题，改善了手

术计划系统的可用性

□综合术前模拟和术后评估，并将手术评估的结果进一步应用

于未来的手术规划计算之中

大纲

Q1绪论

2基于GPU的医学影像快速三维可视化

4基于热场模拟的微波消融手术规划

5呼吸条件下胸腹腔介入手术导航

C6导航系统及临床实验

7结论与展望

主要成果

i胸腹腔介入手术导航

常规手术与导航手术的区别

强调精确术中实时定位

常规影像引导□计算机辅助导航

定位

胸腹腔介入手术导航

导航手术原理

定位系统

5胸腹腔介入手术导航

胸腹腔手术导航问题与难点

|Slice弘2：LocalX=5.420班「2『0

胸腹腔介入手术导航

通过综合方法提高手术精度

123

术中定位影像融合呼吸门控动态规划

通过光学定位

术中超声影像监控呼吸状态分析肿瘤随呼

技术实时获得

实时与CT影像和人体位姿，吸运动的轨迹,

手术器械坐标

进行对比，提配合穿刺步骤,相应规划路线

并实时引导

供实时反馈提高精度

5胸腹腔介入手术导航

术中定位

机械定彳五

超声定彳五

■光学定位（本系统）

电磁定位

5胸腹腔介入手术导航

术中定位导航参数显示（与手术规划路径匹配显示）

5