醫(yī)學圖像配準技術的研究及其在放射治療PET-CT系統(tǒng)中的應用.pdf

1、隨著醫(yī)學成像技術在臨床診斷和治療中的廣泛應用和不斷發(fā)展，目前實際應用中存在很多種醫(yī)學成像模式，可以分為描述生理形態(tài)的解剖成像模式和描述人體功能或代謝的功能成像模式。PET-CT系統(tǒng)是結合了全身的解剖結構信息和功能代謝信息的互補成像技術，綜合了PET和CT圖像的雙重優(yōu)點，通過圖像配準技術的處理可將多種模態(tài)的圖像互補信息更好的融合在一起，獲得病人多方面精確的綜合信息，為醫(yī)生提供更豐富的臨床信息，以提高臨床疾病的診斷和治療水平。
　　

2、 醫(yī)學圖像配準技術是近年來在醫(yī)學圖像處理領域中的重要分支之一，也是圖像融合和多模圖像分析中要預處理的關鍵技術，隨著數字圖像處理和計算機技術的進步與應用，醫(yī)學圖像配準技術得到了迅速的發(fā)展。根據臨床應用的需求，需要提高醫(yī)學圖像配準技術的精度和速度，以滿足實際中快速精確的定位腫瘤靶區(qū)位置，減少擺位誤差等要求。
　　 本論文以PET-CT多模成像系統(tǒng)為研究對象，改進和解決了這種多模成像技術中配準算法存在的一些問題，對多模圖像的配準算法進

3、行了深入地研究，并將提出和改進的算法應用到臨床的腫瘤放射治療中，精確定位腫瘤放射治療計劃系統(tǒng)中的腫瘤靶區(qū)位置，在保護正常組織器官的基礎上，提高患者的放射治療效果。
　　 基于光流場的Demons的配準算法速度快，精度高，但是此算法依靠圖像間的灰度差和灰度梯度使圖像發(fā)生形變配準，對多模態(tài)圖像的配準有局限性，因此我們利用圖像的灰度梯度信息驅動圖像形變之外，使用圖像間的互信息對當前變換的梯度作為“Demons”力的一個附加力，驅動浮動

4、圖像向互信息增大的方向與參考圖像達到形變配準。實驗結果表明，基于互信息梯度的Demons配準方法可精確定位腫瘤靶區(qū)，提高了放射治療的精度和效果。
　　 基于B樣條的FFD配準方法精度高但速度較慢，我們結合腫瘤圖像的特征，在圖像的整體信息上存在擺位誤差，而在腫瘤區(qū)域和周圍的正常組織器官處存在由于呼吸和心跳運動引起的不規(guī)則誤差，因此我們對整體圖像使用大間距網格點，采用全局的剛性配準算法使擺位誤差降為最小;對內部腫瘤區(qū)域使用小間距精細