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07.02.2018 | Original Article | Ausgabe 9/2018

Medical & Biological Engineering & Computing 9/2018

Automatic deformable PET/MRI registration for preclinical studies based on B-splines and non-linear intensity transformation

Zeitschrift:
Medical & Biological Engineering & Computing > Ausgabe 9/2018
Autoren:
Stéphanie Bricq, Hiliwi Leake Kidane, Jorge Zavala-Bojorquez, Alexandra Oudot, Jean-Marc Vrigneaud, François Brunotte, Paul Michael Walker, Alexandre Cochet, Alain Lalande

Abstract

PET images deliver functional data, whereas MRI images provide anatomical information. Merging the complementary information from these two modalities is helpful in oncology. Alignment of PET/MRI images requires the use of multi-modal registration methods. Most of existing PET/MRI registration methods have been developed for humans and few works have been performed for small animal images. We proposed an automatic tool allowing PET/MRI registration for pre-clinical study based on a two-level hierarchical approach. First, we applied a non-linear intensity transformation to the PET volume to enhance. The global deformation is modeled by an affine transformation initialized by a principal component analysis. A free-form deformation based on B-splines is then used to describe local deformations. Normalized mutual information is used as voxel-based similarity measure. To validate our method, CT images acquired simultaneously with the PET on tumor-bearing mice were used. Results showed that the proposed algorithm outperformed affine and deformable registration techniques without PET intensity transformation with an average error of 0.72 ± 0.44 mm. The optimization time was reduced by 23% due to the introduction of robust initialization. In this paper, an automatic deformable PET-MRI registration algorithm for small animals is detailed and validated.

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