본 논문은 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 강체 정합을 통해 자궁내막암의 위치를 자동으로 찾는 방법을 제안한다. 첫째, 정합의 정확성 향상을 위해 영상의 잡음을 제거한 후 두 영상간 밝기값 신호 분포의 유사성을 강화시킨다. 둘째, 두 영상의 크기, 위치, 회전 변환 왜곡을 보정하기 위해 정규화 상호정보를 최대화 하는 강체 정합을 반복적으로 수행한다. 셋째, 악성 종양을 쉽게 판별할 수 있도록 종양후보군을 추출하여 현상확산계수지도의 컬러맵을 종양후보군에 매핑한다. 본 논문에서 제안한 유사성 강화의 효과를 평가하기 위해 유사성 강화를 적용했을 때와 적용하지 않았을 때 초기 정규화 상호정보와 최적화된 정규화 상호정보의 차이를 비교하였다. 종양 위치화의 정확성을 확인하기 위해 융합 후 종양 영역이 매핑되는 것을 임상의의 육안평가를 통해 분석하였다. 제안방법을 통하여 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상을 융합함으로써 종양 위치를 자동으로 파악하고 자궁내막암의 병기를 확정하는데 활용할 수 있다.
In this paper, we propose a method for automatic fusion of T2WI and DWI in pelvis MRI for localization of endometrial cancer. In order to improve the accuracy of rigid registration, similarity of signal distribution between the two images is enhanced. And then to correct a positional and rotational distortion between T2WI and DWI, normalized mutual information based rigid registration is performed. Finally, to easily recognize an extent of malignant lesions, ADC map is color-coded in yellow-to-red range and the rigidly transformed color map is overlaid to T2WI. To evaluate an effect on similarity enhancement, the difference of NMI increase between rigid registration with and without similarity enhancement was measured. In order to evaluate an accuracy of tumor localization, the results of tumor mapping were visually assessed by radiologists. Our method can be used to discriminate between benign and malignant uterine lesions and to help assess the extent of peritoneal spread from gynecologic malignancies.
