X線透射圖像中靶區(qū)的檢測.pdf

1、放射治療是利用放射線治療腫瘤常用且有效的一種方法，已經(jīng)經(jīng)歷了一個多世紀的發(fā)展歷史，在倫琴發(fā)現(xiàn)X線之后，很快就用于臨床治療腫瘤，直到目前放射治療仍是惡性腫瘤重要的局部治療方法。放射治療在腫瘤治療中的作用和地位日益突出，已經(jīng)成為治療惡性腫瘤的主要手段之一。
　　 靶區(qū)的準確規(guī)劃是保證放射治療有效實施的重要步驟之一。病人的自主運動（如呼吸、器官運動等）和不自主運動通常會造成腫瘤形狀和位置的不斷變化，因此，如何自動準確定位不同治療角度下

2、的病灶，精確檢測靶區(qū)，成為放射治療的重要問題之一。
　　 醫(yī)學圖像分割是醫(yī)學圖像處理和分析中的關鍵技術，經(jīng)過眾多學者的長期研究已經(jīng)取得了顯著的成就。形變模型的提出為醫(yī)學圖像分割開拓了新的研究視角，其中具有代表性的方法是可變形模型，包括參數(shù)化可變形模型和幾何化可變形模型。但是這些方法的不足之一就是不能融入目標物體的先驗知識。
　　 本文采用基于主動形狀模型的方法來研究靶區(qū)的檢測。主動形狀模型方法是一種能夠利用關于目標物體形

3、狀的先驗知識的一種分割方法。它是一種以訓練和統(tǒng)計分析為模型的方法，以目標物體的形狀輪廓作為訓練樣本來構造模型，通過統(tǒng)計分析構造關于目標物體形狀的先驗模型，同時能根據(jù)訓練集中的形變模式對模型進行靈活調(diào)整，從而保證能在合理的變化范圍內(nèi)實現(xiàn)與目標物體的最佳匹配。
　　 基本的主動形狀模型僅僅考慮了訓練樣本中標定點的坐標位置，在搜索方面存在固有的缺陷，本文對訓練樣本集的灰度信息進行學習，以獲取訓練集的灰度信息，建立灰度級擴展模型；同時在