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随着放疗技术的不断发展,放疗成为了原发性肝癌行使综合治疗的重要组成部分,局部精确放疗可以在尽量提高肿瘤靶区剂量的同时降低正常肝脏和危及器官的毒性,目前如何预测和有效避免放射性肝损伤是一个研究热点。目前常用的剂量-体积指标均是基于静态三维CT图像计算而得的,未考虑肝脏受呼吸影响所致的运动和形变,因此这些指标预测效能较低。近年发展起来的四维CT是一组与时间相关联的动态CT图像,可以真实地反映器官随呼吸作用的运动“轨迹”。基于动态四维CT得到的剂量-体积指标可以更好地预测放射性肝损伤,然而正常肝脏组织的位置、形态、体积随呼吸运动发生的变化是进行点对点剂量累加时必须克服的,形变配准是解决此问题的一种有效途径。本研究中提出了两种形变配准算法——基于B样条的FFD自由变形模型算法和基于demons的微分同胚形变配准算法。(1)基于B样条的FFD形变配准算法首先采用仿射变换实现图像全局上的粗配准,在此基础上采用一种基于三次B样条的FFD形变配准算法对肝癌患者四维CT不同呼吸时相的图像进行配准,B样条具有局部控制的优点,FFD能够隐含地加强平滑约束,对噪声具有鲁棒性,能够保证实现一对一的映射,并且采用L-BFGS优化算法和多分辨率来提高配准精度和鲁棒性。(2)利用微分同胚解决原始demons算法不能处理大形变,且在配准过程中破坏原始图像拓扑结构的缺点,更好地发挥运算效率高和良好的配准结果的优势。现有的配准算法都存在缺乏标记点来验证配准性能的缺点,而对于原发性肝癌患者大部分都接受过TACE术治疗,散在分布的碘油可以作为标记点改进配准算法和验证配准性能。本论文提出的两种形变配准算法可以应用到四维CT不同时相图像间的形变配准中,为剂量的点对点叠加提供了理论依据,可为今后HCC放射治疗中放射性肝损伤的发生提供更科学、客观的预测指标。