【摘要】：在放療計(jì)劃中,研究人員會(huì)對(duì)腫瘤患者的計(jì)劃CT和放療前的在線CT圖像進(jìn)行形變配準(zhǔn),以便獲取腫瘤及其周圍器官的運(yùn)動(dòng)和變形信息,改善放療計(jì)劃,從而減少因腫瘤的位置和形狀變化而增加的不必要的照射范圍,減少正常組織的放射損傷。上述過程中利用的的CT圖像一般是由普通掃描或者增強(qiáng)掃描獲取的。為了更清晰地觀察病灶,在增強(qiáng)掃描中會(huì)靜脈注入造影劑,獲取的CT圖像的血管會(huì)顯示極高的HU值。在線CT通常不進(jìn)行增強(qiáng)掃描,對(duì)應(yīng)血管會(huì)顯示正常值,即使進(jìn)行增強(qiáng)掃描,也一般和計(jì)劃CT的部位不一樣,因此兩次掃描圖像中血管HU值會(huì)存在巨大差異�，F(xiàn)有的配準(zhǔn)方法都是基于密度一致性來進(jìn)行設(shè)計(jì),所以上述血管HU值的巨大差異,會(huì)使計(jì)劃CT和在線CT圖像的配準(zhǔn)結(jié)果扭曲變形,造成錯(cuò)配。針對(duì)該問題,本文提出了一種帶有預(yù)處理的形變配準(zhǔn)方法。針對(duì)本文提出的配準(zhǔn)算法,進(jìn)行了詳盡的對(duì)比和驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)。在研究中首先根據(jù)CT圖像組織和結(jié)構(gòu)的信息,利用閾值分割的方法分割出血管,并將所有分割中最大的聯(lián)通區(qū)域作為初始分割的強(qiáng)化血管,其次利用分割得到的強(qiáng)化血管區(qū)域外擴(kuò)5mm,作為外擴(kuò)的強(qiáng)化血管,并將血管用固定的HU值進(jìn)行填充;最后,在圖像完成填充以后,再利用Demons算法進(jìn)行變形配準(zhǔn)。研究中對(duì)沒有進(jìn)行預(yù)處理的計(jì)劃CT和在線CT圖像進(jìn)行基于灰度的Demons形變配準(zhǔn),對(duì)已經(jīng)完成預(yù)處理的計(jì)劃CT和在線CT圖像做同等參數(shù)的Demons形變配準(zhǔn),并對(duì)兩種配準(zhǔn)結(jié)果的各項(xiàng)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比,并采用互信息(MI)和均方誤差(MSE)來評(píng)判配準(zhǔn)結(jié)果。計(jì)劃CT和在線CT圖像的形變配準(zhǔn)所采用的是直接基于灰度的算法,且形變配準(zhǔn)采用基于自動(dòng)器官勾畫的算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示文章中提出的帶有預(yù)處理的形變配準(zhǔn)方法,可以較好的解決水溶性碘造影劑引起的CT錯(cuò)配問題。本研究在增強(qiáng)掃描CT情況下,有助于提高計(jì)劃CT與在線CT配準(zhǔn)的精確性,同時(shí)也會(huì)提高放射治療方案的質(zhì)量。
【圖文】：

所有的互信息都涉及到了兩個(gè)圖像中各種信息的變化，但沒有考慮到圖像像素之間的空間關(guān)系，這使得測量曲線不夠平滑，差分圖像魯棒性也容易出錯(cuò)。本研究中配準(zhǔn)在線 CT 和計(jì)劃 CT 圖像使用的就是 Demons 配準(zhǔn)算法。計(jì)劃 CT 和在線 CT 屬于同一模態(tài)圖像。但是由于水溶性造影劑的存在，在線 CT 和計(jì)劃 CT 的圖像中血管 HU 值會(huì)存在巨大差異。如下圖 3-1(a)和圖 3-1(b)顯示了同一個(gè)病患的計(jì)劃 CT和在線 CT 圖像。從圖中我們可以看出，造影劑在計(jì)劃 CT 圖像的右側(cè)，而在線 CT 則在圖像的左側(cè)存在造影劑。計(jì)劃 CT 中血管內(nèi)的 HU 值，更接近肺部邊緣肋骨的 HU 值，從而導(dǎo)致計(jì)劃 CT 與在線 CT 存在錯(cuò)配，，配準(zhǔn)圖像就是圖 3-1(c)所示圖像，紅色箭頭所指部位出現(xiàn)了很明顯的斷層，說明出現(xiàn)了錯(cuò)配。為了減小造上述問題產(chǎn)生的影響，我們首先分割計(jì)劃 CT 上強(qiáng)化的血管，然后用指定的 CT 值填充上述分割的強(qiáng)化血管（此過程即為預(yù)處理），最后再對(duì)計(jì)劃 CT 和在線 CT 進(jìn)行 Demons 形變配準(zhǔn)。上述具體過程見下章。

201圖 4-1 預(yù)處理流程圖步驟一：將計(jì)劃 CT 上人體輪廓內(nèi) CT 值大于 2000HU 的區(qū)域采用閾值分割算法分割出來，將所有分割中最大的聯(lián)通區(qū)域作為初始分割的強(qiáng)化血管；步驟二：在步驟一分割得到的初始分割的強(qiáng)化血管的基礎(chǔ)上，仍采用閾值分割算法，將與初始分割的強(qiáng)化血管聯(lián)通的所有 CT 值大于 800HU 的區(qū)域找出，作為強(qiáng)化血管；步驟三：將步驟二分割得到的強(qiáng)化血管區(qū)域外擴(kuò) 5mm，作為外擴(kuò)的強(qiáng)化血管。當(dāng)外擴(kuò)的區(qū)域與其它勾畫器官區(qū)域有交集時(shí)，最終的外擴(kuò)區(qū)域是在指定距離（5mm）外
【學(xué)位授予單位】：山東師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：R730.44;TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2681293