高階乘冪法應(yīng)用于基于馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)的肺部4D CT圖像配準(zhǔn)方法研究.pdf

1、放療是治療肺癌的常用手段，為了減少放療的劑量，由圖像引導(dǎo)的放療需要估計(jì)病人的呼吸運(yùn)動(dòng)模型，而肺部4D CT圖像配準(zhǔn)是運(yùn)動(dòng)建模的核心技術(shù)。本文研究了基于馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)的4D CT圖像配準(zhǔn)技術(shù)，提出了一種基于高階乘冪法的肺部4D CT圖像配準(zhǔn)算法，主要內(nèi)容如下:
　　本文首先介紹了基于馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)的圖像配準(zhǔn)模型，然后基于團(tuán)分解模型分析了各個(gè)勢(shì)函數(shù)對(duì)約束形變場(chǎng)所起到的作用，并針對(duì)2D與3D圖像，將拓?fù)浼s束勢(shì)函數(shù)轉(zhuǎn)化為各向同性的形式，最

2、后給出了圖像配準(zhǔn)算法的基本框架。
　　其次，針對(duì)圖割及消息傳播類算法中存在的不能有效處理多元團(tuán)約束的問題，提出了應(yīng)用于圖像配準(zhǔn)的張量模型，并采用對(duì)稱張量高階乘冪法來求解相應(yīng)的最優(yōu)化問題，提出的算法適用于各向同性馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)中的圖像配準(zhǔn)問題。為了降低算法的空間復(fù)雜度，本文提出了一種張量稀疏表示方法，并說明了對(duì)于任意（復(fù)合）同質(zhì)性馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)中的勢(shì)函數(shù)，皆可利用此方法來構(gòu)造張量。此外，還針對(duì)2D圖像改進(jìn)了用于弱拓?fù)浔３值膭?shì)函數(shù)，仿