形变医学图像配准方法设计与仿真

利用目前方法对形变医学图像进行配准时,没有提取形变医学图像特征,存在特征点获取结果与实际结果相差大、医学图像配准效果差和医学图像配准时间长的问题。为此提出基于角点检测与SIFT的形变医学图像配准方法。采用角点检测与SIFT相结合的方法对医学图像的特征点进行提取,在图像特征提取前,优先对尺度空间的极值点进行检测,其次生成角点特征,通过检测结果与最终特征点的方向完成医学图像特征点的提取,提升了医学图像配准精度。将提取的特征输入到构建的深度学习模型中,根据提取特征的训练及损失函数的优化实现形变医学图像配准。实验结果表明,通过对上述方法进行特征点获取结果与实际结果对比测试、医学图像配准效果测试和配准时间测试,验证了上述方法的准确性与有效性。

一种基于样本抽样性质的图像配准方法

基于互信息的医学图像配准是当前常用的方法,但互信息的计算量大,对此可采用欠采样技术来减少计算量,但欠采样会降低配准的精度。本文中,我们基于样本抽样均值分布定理,提出了利用多次采样的改进方法,它兼具较高的精度和较快的配准速度。文中的数值计算结果证明了这一点。

图像配准方法对肺癌放疗图像引导摆位精度的影响

目的:分析图像配准方法对肺癌放疗患者图像引导摆位精度带来的影响效果。方法:对本医院收治的10例肺癌放疗患者实施调查,选于2017年04月至2019年05月,采取骨性图像配准方法、灰度图像配准方法实施图像配准,分析结果。结果:灰度图像配准方法中配准靶区附近区域、配准患侧区域CT轮廓计划的大体肿瘤体积对治疗摆位锥形束CT轮廓的大体肿瘤体积的覆盖率高于骨性图像配准方法(P<0.05);灰度图像配准方法中配准靶区附近区域CT轮廓的大体肿瘤体积对锥形束CT轮廓的大体肿瘤体积的几何中心点偏差低于骨性图像配准方法(P<0.05)。结论:和骨性图像配准方法相比,肺癌放疗患者采取灰度图像配准方法的图像引导摆位精度更高。

图像引导下放射治疗中心型非小细胞肺癌的配准范围、配准方式及靶区外放的研究

目的:研究图像引导下放射治疗(imaging-guided radiation therapy,IGRT)中心型非小细胞肺癌(non-smallcell lung cancer,NSCLC)中不同配准范围、配准方式对千伏锥形束CT(kilo-voltage cone beam CT,kVCBCT)图像与计划CT图像配准的影响,并探讨临床靶区(clinicaltargetvolume,CTV)的外放范围,为更好实施精确放射治疗提供依据。方法:选取26例中心型NSCLC患者每人在IGRT的摆位误差纠正前获得的kVCBCT图像4幅,共104幅图像进入分析。首先采用灰度配准加手动与治疗计划的CT图像进行配准,比较肿瘤、肿瘤+椎体两种配准范围的差异;其次以肿瘤+椎体为配准范围与治疗计划的CT图像进行配准,比较骨性配准加手动与灰度配准加手动两种配准方式的差异及所需时间。最后将所有患者200幅摆位误差纠正前kVCBCT图像以肿瘤+椎体为配准范围,采用骨性加手动配准方式与计划CT图像进行配准,记录其摆位误差并计算CTV的外放范围。结果:采用灰度配准加手动配准,肿瘤与肿瘤+椎体两种配准范围在X,Y,Z轴的平移及旋转误差差异均无统计学意义(P>0.05)。以肿瘤+椎体作为配准范围,骨性配准加手动、灰度配准加手动两种配准方式在X,Y,Z轴平移及旋转摆位误差差异均无统计学意义(P>0.05);而骨性配准加手动配准时间[(1.9±0.3)min]小于灰度配准加手动[(3.1±0.2)min]。以肿瘤+椎体为配准范围,采用骨性配准加手动配准,X,Y,Z轴方向CTV外放范围分别为5.3,4.9,5.7 mm。结论:IGRT中心型NSCLC可选择肿瘤+椎体作为配准范围,并建议采用骨性配准加手动方式进行图像配准;为减少摆位误差影响,提高治疗精确度,CTV外放计划靶区(planning target volume,PTV)时建议各方向外放6 mm。

基于新SURF＿DAISY算法和反向验证随机kd树的图像配准

在SURF图像配准的基础上,用新型DAISY特征描述符替换了原SURF特征描述算子,用推荐的反向验证随机kd树实现特征匹配,进而提出了一种基于新SURF_DAISY算法和反向验证随机kd树的图像配准方法。结果表明,图像配准方法在运算时间和匹配正确率上相比于SURF图像配准方法均有所提高。

基于SIFT特征的肺部非刚性配准应用研究

随着肺癌发病率的增高和影像技术的进步,越来越多的微小肺癌(尤其是肺部磨玻璃结节)得以检出,对于此类病变首先考虑手术治疗。但肺是含气组织,在术中会发生萎陷。巨大的体积变化导致肺内结节也随之发生位移,术前CT确定的位置在术中无法定位。针对这一问题,在术中肺萎陷动物模型基础上,提出了一种融合3D-SIFT特征的B样条配准方法。该方法首先提取局部特征,筛选并匹配较好的特征点;然后依据浮动图像与参考图像匹配的特征点,得到浮动图像的初始位置;最后利用控制网格对浮动图像进行配准。经初步研究,对于不同萎陷状态的肺部图像,应用此方法得到了很好的配准结果。因此,融合3D-SIFT特征的B样条配准方法适合肺部图像配准,将来有望应用于微小肺癌的术中定位。

食管癌锥形束CT配准标志和配准方法探讨

目的 探讨食管癌图像引导放疗（IGRT）时锥形束CT扫描后的6个自由度（6DF）的配准标志和配准方法 .方法 选择IGRT前扫描的30组食管癌的锥形束CT图像和相应计划CT图像,并确定和勾画用于6DF图像配准的配准标志.以手动配准为基准,对比骨配准、灰度配准、手动配准和骨配准＋手动配准的优劣.结果 IGRT治疗前运用勾画出的食管癌靶区旁骨性标志和椎管标志可进行快速而准确的6DF配准.骨配准＋手动配准与手动配准在v旋转方向上不同-0.55°、-0.88°（t=2.55,P=0.020）;骨配准与手动配准在x轴平移及v旋转方向上均不同,分别为0.12、-2.33mm及（t=5.75,P=0.000）-0.35°、-0.88°（t=3.00,P=0.007）;灰度配准与手动配准在x轴平移及w旋转方向上均也不同,分别为7.20、-2.33mm（t=3.10,P=0.006）及-0.10°、-0.59°（t=2.81,P=0.011）.骨配准＋手动配准符合率最高（85.55%）,骨配准和灰度配准相似（74.45%和74.45%）.配准时间为手动配准（6.00～10.00 min）〉骨配准＋手动配准（1.00～5.00 min）〉灰度配准（0.75～1.50 min）〉骨配准（0.50～0.83 min）.结论 食管癌患者在IGRT治疗前的配准需要配准标志,结合配准时间和配准准确性,骨配准＋手动配准方法 最佳.关键词：食管肿瘤/放射疗法;放射疗法,图像引导;图像配准标志;

基于旋转照明光的数字全息相干噪声抑制(英文)

提出一种数字全息相干噪声抑制方法。首先在照明光方位角给定的前提下,通过在极向平面内连续旋转照明光,实现在多角度照明条件下记录离轴数字全息图。然后对所获得的全息图分别重构,同时利用倾斜相差补偿算法和数字图像自相关配准方法分别补偿再现像的相位倾斜及横向偏移。最后将重构像进行非相干叠加,从而有效抑制再现像的相干噪声。实验结果及相关统计评价数据皆验证了该方法的有效性。