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文檔簡介
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
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