Pre-operative X-ray mammography and intraoperative X-ray specimen radiography are routinely used to identify breast cancer pathology. Recent advances in optical coherence tomography (OCT) have enabled its use for the intraoperative assessment of surgical margins during breast cancer surgery. While each modality offers distinct contrast of normal and pathological features, there is an essential need to correlate image-based features between the two modalities to take advantage of the diagnostic capabilities of each technique. We compare OCT to X-ray images of resected human breast tissue and correlate different tissue features between modalities for future use in real-time intraoperative OCT imaging. X-ray imaging (specimen radiography) is currently used during surgical breast cancer procedures to verify tumor margins, but cannot image tissue in situ. OCT has the potential to solve this problem by providing intraoperative imaging of the resected specimen as well as the in situ tumor cavity. OCT and micro-CT (X-ray) images are automatically segmented using different computational approaches, and quantitatively compared to determine the ability of these algorithms to automatically differentiate regions of adipose tissue from tumor. Furthermore, two-dimensional (2D) and three-dimensional (3D) results are compared. These correlations, combined with real-time intraoperative OCT, have the potential to identify possible regions of tumor within breast tissue which correlate to tumor regions identified previously on X-ray imaging (mammography or specimen radiography).

中文翻译：

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用于乳腺癌诊断的光学相干断层扫描和 X 射线图像的分割和相关性

术前 X 射线乳房 X 线摄影和术中 X 射线标本 X 射线摄影通常用于识别乳腺癌病理。光学相干断层扫描 (OCT) 的最新进展使其能够用于乳腺癌手术期间手术切缘的术中评估。虽然每种模式都提供了正常和病理特征的明显对比，但有必要在两种模式之间关联基于图像的特征，以利用每种技术的诊断能力。我们将 OCT 与切除的人类乳腺组织的 X 射线图像进行比较，并将不同的组织特征关联起来，以供将来在实时术中 OCT 成像中使用。X 射线成像（标本 X 射线照相术）目前在外科乳腺癌手术过程中用于验证肿瘤边缘，但无法对组织进行原位成像。OCT 有可能通过提供切除标本和原位肿瘤腔的术中成像来解决这个问题。OCT 和微 CT（X 射线）图像使用不同的计算方法自动分割，并进行定量比较以确定这些算法自动区分脂肪组织区域与肿瘤的能力。此外，还比较了二维 (2D) 和三维 (3D) 结果。这些相关性与实时术中 OCT 相结合，有可能识别乳房组织内可能的肿瘤区域，这些区域与先前在 X 射线成像（乳房 X 线摄影或标本 X 射线摄影）上确定的肿瘤区域相关。OCT 有可能通过提供切除标本和原位肿瘤腔的术中成像来解决这个问题。OCT 和微 CT（X 射线）图像使用不同的计算方法自动分割，并进行定量比较以确定这些算法自动区分脂肪组织区域与肿瘤的能力。此外，还比较了二维 (2D) 和三维 (3D) 结果。这些相关性与实时术中 OCT 相结合，有可能识别乳房组织内可能的肿瘤区域，这些区域与先前在 X 射线成像（乳房 X 线摄影或标本 X 射线摄影）上确定的肿瘤区域相关。OCT 有可能通过提供切除标本和原位肿瘤腔的术中成像来解决这个问题。OCT 和微 CT（X 射线）图像使用不同的计算方法自动分割，并进行定量比较以确定这些算法自动区分脂肪组织区域与肿瘤的能力。此外，还比较了二维 (2D) 和三维 (3D) 结果。这些相关性与实时术中 OCT 相结合，有可能识别乳腺组织内可能的肿瘤区域，这些区域与先前在 X 射线成像（乳房 X 射线照相术或标本 X 射线照相术）中识别的肿瘤区域相关。OCT 和微 CT（X 射线）图像使用不同的计算方法自动分割，并进行定量比较以确定这些算法自动区分脂肪组织区域与肿瘤的能力。此外，还比较了二维 (2D) 和三维 (3D) 结果。这些相关性与实时术中 OCT 相结合，有可能识别乳房组织内可能的肿瘤区域，这些区域与先前在 X 射线成像（乳房 X 线摄影或标本 X 射线摄影）上确定的肿瘤区域相关。OCT 和微 CT（X 射线）图像使用不同的计算方法自动分割，并进行定量比较以确定这些算法自动区分脂肪组织区域与肿瘤的能力。此外，还比较了二维 (2D) 和三维 (3D) 结果。这些相关性与实时术中 OCT 相结合，有可能识别乳房组织内可能的肿瘤区域，这些区域与先前在 X 射线成像（乳房 X 线摄影或标本 X 射线摄影）上确定的肿瘤区域相关。