本文選題：四維圖像配準(zhǔn) + 點(diǎn)集匹配��； 參考：《深圳大學(xué)》2017年博士論文

【摘要】：肺癌是威脅人類健康的主要腫瘤疾病之一,而圖像引導(dǎo)放射治療是治療肺癌的一種重要手段。在圖像引導(dǎo)放射治療過(guò)程中,呼吸運(yùn)動(dòng)是導(dǎo)致圖像偽影和腫瘤位置不確定的重要因素,準(zhǔn)確的肺部運(yùn)動(dòng)模型可以輔助定義精確治療的邊際,計(jì)算放射劑量的分布,改進(jìn)門(mén)控預(yù)測(cè)模型等。因此,對(duì)肺運(yùn)動(dòng)的特點(diǎn)進(jìn)行研究,找出針對(duì)個(gè)體的肺運(yùn)動(dòng)模型是當(dāng)前圖像引導(dǎo)放射治療的一個(gè)重要研究方向。圖像配準(zhǔn)是肺運(yùn)動(dòng)估計(jì)的重要技術(shù),本文針對(duì)4D CT肺圖像,研究基于點(diǎn)集匹配的四維圖像配準(zhǔn)算法。主要的研究成果如下:(1)針對(duì)傳統(tǒng)點(diǎn)集匹配算法中固定點(diǎn)集無(wú)法進(jìn)一步提高配準(zhǔn)精度的問(wèn)題,提出了一種基于動(dòng)態(tài)點(diǎn)集匹配的肺運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法。該算法首先通過(guò)點(diǎn)集形狀關(guān)系和特征點(diǎn)周圍局部圖像信息的相關(guān)系數(shù)建立了一個(gè)模糊點(diǎn)對(duì)應(yīng)矩陣,構(gòu)建了虛擬目標(biāo)點(diǎn)與源點(diǎn)集之間相互對(duì)應(yīng);在虛擬目標(biāo)點(diǎn)附近根據(jù)圖像內(nèi)容對(duì)應(yīng)關(guān)系對(duì)虛擬目標(biāo)點(diǎn)進(jìn)行調(diào)整,建立了有約束最小二乘模型,反向求解目標(biāo)點(diǎn)集,該目標(biāo)點(diǎn)集是經(jīng)過(guò)原始目標(biāo)點(diǎn)調(diào)整后的位置,可以更好地反映源點(diǎn)集與目標(biāo)點(diǎn)集之間在圖像內(nèi)容上的對(duì)應(yīng)關(guān)系。提出了一種有約束最小二乘模型的近似求解算法,可以有效減少求解時(shí)間,提高點(diǎn)集調(diào)整的效率。通過(guò)多次迭代求解,目標(biāo)點(diǎn)集與源點(diǎn)集在圖像內(nèi)容對(duì)應(yīng)關(guān)系上逐步改善,從而有效提高點(diǎn)集匹配算法在解決圖像配準(zhǔn)問(wèn)題中的配準(zhǔn)精度。該算法不但在肺實(shí)質(zhì)運(yùn)動(dòng)估計(jì)方面的性能較好,而且也能有效估計(jì)整個(gè)胸部圖像(包括肺和胸壁)的滑動(dòng)運(yùn)動(dòng)。該算法與其它經(jīng)典算法比較,其空間精度和計(jì)算速度都有較大提高。在整個(gè)胸部的滑動(dòng)運(yùn)動(dòng)估計(jì)中,能有效對(duì)肺邊界的滑動(dòng)運(yùn)動(dòng)進(jìn)行估計(jì)。(2)針對(duì)離散時(shí)間點(diǎn)的空間配準(zhǔn)算法缺乏時(shí)間維相關(guān)性的問(wèn)題,提出了一種基于點(diǎn)集匹配和時(shí)空追蹤的肺運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法。該算法在魯棒性點(diǎn)集匹配的基礎(chǔ)上,得到特征點(diǎn)在不同相位的映射位置,在時(shí)間維構(gòu)建L1正則化約束的最小二乘的特征點(diǎn)軌跡擬合模型,該軌跡將時(shí)間維度的相關(guān)性引入四維圖像配準(zhǔn)中,可以得到更穩(wěn)定的點(diǎn)運(yùn)動(dòng)軌跡;進(jìn)一步地,把點(diǎn)的軌跡擬合后的位置作為目標(biāo)點(diǎn)的空間mean-shift追蹤的初始位置,進(jìn)行目標(biāo)點(diǎn)追蹤,使目標(biāo)點(diǎn)周圍局部圖像信息與其對(duì)應(yīng)的源點(diǎn)周圍局部圖像的信息更相似。該算法重復(fù)上述過(guò)程,直至所有目標(biāo)點(diǎn)不需要再調(diào)整。該算法在相對(duì)運(yùn)動(dòng)較小的肺運(yùn)動(dòng)估計(jì)時(shí),其配準(zhǔn)精度高于現(xiàn)有的其它算法;在相對(duì)運(yùn)動(dòng)較大的肺數(shù)據(jù)集進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí),該算法不但可以保證較好的空間精度,同時(shí)由于時(shí)間維軌跡擬合的引入,其空間形變域的拓?fù)浔３中阅軆?yōu)于現(xiàn)有算法。(3)針對(duì)點(diǎn)集匹配算法的形變函數(shù)容易受離群點(diǎn)干擾而出現(xiàn)異常形變場(chǎng)的問(wèn)題,提出了一種基于L1范數(shù)與拓?fù)浔３旨s束的點(diǎn)集匹配算法。該算法針對(duì)點(diǎn)集匹配問(wèn)題,構(gòu)建了一個(gè)正則化約束的最小二乘模型,分別從彈性變換的魯棒性、仿射變換的穩(wěn)定性、空間變換扭曲能量、拓?fù)浔３中缘确矫嬉胝齽t約束,給出了點(diǎn)集匹配的正則優(yōu)化模型。該模型可以在點(diǎn)集中存在較多離群點(diǎn)的情況下求解穩(wěn)定的、扭曲能量較小的、拓?fù)浔３值男巫兒瘮?shù),該函數(shù)可以用于進(jìn)行肺部運(yùn)動(dòng)模型估計(jì),解決了傳統(tǒng)點(diǎn)集匹配算法在離群點(diǎn)較多時(shí)存在的形變場(chǎng)容易發(fā)生異常的問(wèn)題。進(jìn)一步地,該算法給出了正則化約束的最小二乘模型的精確求解模型,并給出了快速求解算法。該算法在離群點(diǎn)較少的情況下,扭曲能量與已有點(diǎn)集匹配算法相當(dāng),而配準(zhǔn)精度和體保持性能的綜合評(píng)價(jià)優(yōu)于已有算法;在離群點(diǎn)較多的情況下,該算法具有較高的配準(zhǔn)精度,同時(shí),剪切應(yīng)變的度量表明該算法得到的形變場(chǎng)具有更優(yōu)的拓?fù)浔３中阅堋?4)針對(duì)傳統(tǒng)基于控制點(diǎn)對(duì)應(yīng)關(guān)系的形變模型只包含空間信息、缺乏時(shí)間維信息的問(wèn)題,提出了一種基于時(shí)空徑向基函數(shù)的四維形變模型。該算法將時(shí)間維引入傳統(tǒng)的徑向基函數(shù),構(gòu)建了時(shí)空徑向基函數(shù),并在此基礎(chǔ)上,構(gòu)建了基于時(shí)空徑向基函數(shù)的時(shí)空形變模型,該模型可以估計(jì)出三維體數(shù)據(jù)中任意點(diǎn)在任何時(shí)間的空間位置。本文詳細(xì)討論了該時(shí)空形變模型的性質(zhì),包括:可分離性,可解性,空間平滑,時(shí)間平滑等。理論分析表明,該時(shí)空形變模型可去耦合為一系列的一維變換和一個(gè)三維變換,從而大大減少四維形變模型的計(jì)算時(shí)間。選用正定徑向基函數(shù)能夠保證該模型可解,同時(shí)選用的空間徑向基函數(shù)決定了該模型在空間域的平滑性,而選用的時(shí)間徑向基函數(shù)決定了該模型在時(shí)間域的平滑性。該時(shí)空形變模型可以描述動(dòng)態(tài)器官的運(yùn)動(dòng)模型,確定空間域中任意點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)軌跡,使形變結(jié)果隨時(shí)間保持穩(wěn)定,得到更準(zhǔn)確、更具生物意義的形變模型。
[Abstract]:In this paper , based on the correlation between point set shape relations and local image information around feature points , a new algorithm is proposed for lung motion estimation . ( 3 ) To solve the problem that the deformation function of point set matching algorithm is susceptible to abnormal deformation field , a point set matching algorithm based on L1 norm and topology preserving constraint is proposed .
【學(xué)位授予單位】：深圳大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：R734.2;TP391.41

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本文編號(hào)：1947575