隨著醫(yī)療技術(shù)的發(fā)展,圖像引導放療已經(jīng)逐漸成為癌癥治療的重要方法之一。在治療過程中,為了保證放療精度,需要利用術(shù)前3D CT影像與術(shù)中2D X射線影像進行2D-3D配準,以估計患者當前姿態(tài)。然而,由于單幅X射線影像難以全面反映患者的空間運動,在優(yōu)化中需要多次迭代。并且每次迭代中,數(shù)字重建放射影像(Digitally Reconstructed Radiograph,DRR)生成的計算量較大。因此,在臨床中,2D-3D配準算法的速度較慢。針對以上的問題,本文開展了以下兩個方面的工作。(1)提出了一種基于2D預配準的雙X射線影像2D-3D配準方法。首先,在2D-3D配準中更新DRR時,采用DRR像素和射線源的逆變換代替了CT體素的空間變換,并且利用圖形處理器(Graphics Processing Unit,GPU)的每個核心負責一個DRR像素值的計算,有效降低了整個DRR生成過程的計算復雜度,同時光線追蹤的計算也得到充分并行化。進一步地,根據(jù)一對X射線影像所在平面坐標系與CT所在空間坐標系之間的幾何關(guān)系,將CT的剛體運動分解到正交平面上,并且在平面上進行2D-2D近似剛體配準。最后,利用2...

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖3.4Rx對頭顱模體CT在兩個平面上DRR圖像的影響：第一行為0度時的正面和側(cè)面DRR圖像，第二行為10度時的正面和側(cè)面DRR圖像

第三章基于2D預配準的雙X射線影像2D-3D配準算法28比應該為1:Npatch，N為一個塊內(nèi)的像素點數(shù)量。即使不是完全意義的所有像素的并行化，經(jīng)過該部分處理，DRR生成的速度在理論上也具有顯著提高。3.2.32D-2D近似剛體配準由3.2.2節(jié)，可生成剛體變換后的CT圖像對應兩....

圖3.7ITK與本文提出的GPU加速算法的在頭顱模體CT上的DRR生成結(jié)果對比

第三章基于2D預配準的雙X射線影像2D-3D配準算法34的人體胸部CT生成結(jié)果如圖3.8。圖3.7ITK與本文提出的GPU加速算法的在頭顱模體CT上的DRR生成結(jié)果對比Fig3.7ComparisonofITKandGPU-acceleratedalgorithmspropose....

圖3.8ITK與本文提出的GPU加速算法在截斷的人體胸部CT上的DRR生成結(jié)果對比

第三章基于2D預配準的雙X射線影像2D-3D配準算法34的人體胸部CT生成結(jié)果如圖3.8。圖3.7ITK與本文提出的GPU加速算法的在頭顱模體CT上的DRR生成結(jié)果對比Fig3.7ComparisonofITKandGPU-acceleratedalgorithmspropose....

圖3.9頭顱模體正面拍攝的情況下NCC與Mwb度量隨單參數(shù)變化趨勢對比

安徽大學碩士學位論文37時的Mwb仍然很好的描述了相似度隨著Ty變化的變化，并且整個曲線的峰值與實際的坐標誤差的零點重合。圖3.9頭顱模體正面拍攝的情況下NCC與Mwb度量隨單參數(shù)變化趨勢對比Fig3.9ComparisonofNCCandMwbchangeswithsingle....

本文編號：3919072