基于图像跟踪的呼吸运动分析

呼吸运动是一种内在的周期性运动,由于人体的各异性很难获得精确的呼吸运动模型,所以目前用基于统计的概率模型来表达。传统的呼吸运动分析模型是用高阶余弦函数来描述由呼吸引起的上下运动,但并不能很好地满足实时和三维分析的临床需要。在传统模型的基础上,提出一种基于统计学和图像跟踪的呼吸运动分析方法。该方法借助于用X光机实时采集的患者胸部透视序列图像,通过基于活动轮廓的方法,跟踪图像中横膈膜的位置变化,建立呼吸运动模型。实验证明:与传统的呼吸运动模型相比,该方法更能实时地反映人体呼吸运动的规律,并可方便建立三维呼吸运动分析数值模型,具有较高的临床实用价值。

基于图像跟踪的呼吸运动分析

呼吸运动是一种内在的、周期性运动,传统呼吸运动模型用公式描述,需要估计人的运动周期和运动范围,无法满足三维和实时分析的需要。本文提出一种新的呼吸运动分析方法,该方法借助于用X光机实时采集的患者胸部透视序列图像,通过一种改进的块匹配方法跟踪图像中目标点(横膈膜)的位置变化建立呼吸运动模型。实验证明:与传统的呼吸运动模型相比,该方法更能实时反映人体呼吸运动规律,并且方便建立三维呼吸运动模型,具有很高的临床实用价值。