Vrednotenje mer podobnosti med strukturnimi tenzorji za poravnavo 3D in 2D slik.

Ključni gradnik sistema za slikovno vodenje kirurških posegov je prostorska poravnava predoperativnih slik, ki so običajno tridimenzionalne (3D) in namenjene diagnostiki in načrtovanju posega, z medoperativno zajetimi slikami, ki so zaradi potrebe po hitrem in preprostem zajemu omejene na dvodimenzionalne (2D) slikovne tehnike, kot npr. rentgen. Za klinično uporabo poravnave v sistemih vodenja sta pomembni lastnosti predvsem računski čas in zanesljivost poravnave, natančnost pa mora biti na ravni koraka vzorčenja slik. Na te lastnosti pomembno vpliva mera podobnosti (MP) med 3D in 2D slikami. V članku obravnavamo postopek poravnave, ki temelji na merjenju ujemanja strukturnih tenzorjev med 3D in 2D slikami. Vrednotenje lastnosti devetih različnih MP med strukturnimi tenzorji je pokazalo, da z izjemo skalarnega produkta tenzorjev in Kullback-Leibler divergence vse vrednotene MP dosegajo zadostno natančnost. Na 3D in 2D slikah ledvenih vretenc je bila poravnava najbolj zanesljiva s štirimi MP, in sicer z mero Bhattacharrya in merami na podlagi Riemannove geometrije, kot so Jensen-Bregmanova divergenca, afina invariantna in log-Evklidska razdalja s 85-odstotnim deležem uspešnih poravnav in konvergenčnim območjem od 9 do 10 mm glede na optimalni položaj 3D slike. Od zadnjih štirih MP sta prvi dve računsko več kot dvakrat učinkovitejši, s časi poravnave ~0,4 sekunde. Izkazane lastnosti teh MP omogočajo natančno in zanesljivo poravnavo 3D in 2D slik v realnem času in so zato primerne za implementacijo v sisteme za slikovno vodenje kirurških posegov. [ABSTRACT FROM AUTHOR]