發(fā)布時間：2018-09-10 11:56

【摘要】：放療是治療肺癌的常用手段,為了減少放療的劑量,由圖像引導(dǎo)的放療需要估計病人的呼吸運動模型,而肺部4D CT圖像配準(zhǔn)是運動建模的核心技術(shù)。本文研究了基于馬爾可夫隨機場的4D CT圖像配準(zhǔn)技術(shù),提出了一種基于高階乘冪法的肺部4D CT圖像配準(zhǔn)算法,主要內(nèi)容如下:本文首先介紹了基于馬爾可夫隨機場的圖像配準(zhǔn)模型,然后基于團分解模型分析了各個勢函數(shù)對約束形變場所起到的作用,并針對2D與3D圖像,將拓?fù)浼s束勢函數(shù)轉(zhuǎn)化為各向同性的形式,最后給出了圖像配準(zhǔn)算法的基本框架。其次,針對圖割及消息傳播類算法中存在的不能有效處理多元團約束的問題,提出了應(yīng)用于圖像配準(zhǔn)的張量模型,并采用對稱張量高階乘冪法來求解相應(yīng)的最優(yōu)化問題,提出的算法適用于各向同性馬爾可夫隨機場中的圖像配準(zhǔn)問題。為了降低算法的空間復(fù)雜度,本文提出了一種張量稀疏表示方法,并說明了對于任意(復(fù)合)同質(zhì)性馬爾可夫隨機場中的勢函數(shù),皆可利用此方法來構(gòu)造張量。此外,還針對2D圖像改進了用于弱拓?fù)浔３值膭莺瘮?shù),仿真結(jié)果表明同時施加平滑約束與弱拓?fù)浼s束能夠有效約束形變場的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。最后,針對肺部4D CT圖像配準(zhǔn),給出了兩種多尺度處理策略,并在DIR-Lab公開數(shù)據(jù)集上進行了仿真實驗。主要研究了輔助函數(shù)對算法性能的影響,并且以目標(biāo)配準(zhǔn)誤差(TRE)作為評價準(zhǔn)則,將本文提出的算法與MLS、deeds和isoPTV算法做了對比,實驗結(jié)果驗證了算法的正確性和有效性。
[Abstract]:Radiotherapy is a commonly used method in the treatment of lung cancer. In order to reduce the dose of radiotherapy, image-guided radiotherapy needs to estimate the respiratory motion model of patients, and the lung 4D CT image registration is the core technology of motion modeling. In this paper, 4D CT image registration technology based on Markov random field is studied, and a lung 4D CT image registration algorithm based on higher order power method is proposed. The main contents are as follows: firstly, the image registration model based on Markov random field is introduced. Then, based on the cluster decomposition model, the effects of potential functions on constrained deformation sites are analyzed, and 2D and 3D images are analyzed. The topological constrained potential function is transformed into isotropic form. Finally, the basic frame of image registration algorithm is given. Secondly, aiming at the problem that graph cutting and message propagation algorithms can not deal with multi-cluster constraints effectively, a Zhang Liang model applied to image registration is put forward, and the corresponding optimization problem is solved by using the high order power method of symmetric Zhang Liang. The proposed algorithm is suitable for image registration in isotropic Markov random fields. In order to reduce the space complexity of the algorithm, a Zhang Liang sparse representation method is proposed, and it is shown that the potential functions in arbitrary (composite) homogeneous Markov random fields can be constructed by this method. In addition, the potential function used to preserve the weak topology is improved for 2D images. The simulation results show that both smoothing and weak topological constraints can effectively constrain the topological structure of the deformation field. Finally, two kinds of multi-scale processing strategies are presented for lung 4D CT image registration, and the simulation experiments are carried out on the DIR-Lab open data set. This paper mainly studies the influence of auxiliary function on the performance of the algorithm, and takes the target registration error (TRE) as the evaluation criterion, and compares the proposed algorithm with MLS,deeds and isoPTV algorithms. The experimental results show that the algorithm is correct and effective.
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：R734.2;TP391.41

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本文編號：2234371