【摘 要】
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癌症是当今世界上严重危害人类生命安全的主要疾病之一,癌症治疗的相关研究也是医学研究领域很重要的一环。放射治疗手段使用具有能量的射线对病灶区域进行照射进而杀死癌细胞,由于其可以实现局部治疗且疗效良好,是现代癌症治疗手段不可替代的一种。如今,放射治疗已进入了精准放疗时代,“基于超导回旋加速器的质子放疗设备研发”项目的子课题“图像引导与治疗规划系统”给出了确定肿瘤偏差的需求。本文给出了一种在放射治疗中确
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癌症是当今世界上严重危害人类生命安全的主要疾病之一,癌症治疗的相关研究也是医学研究领域很重要的一环。放射治疗手段使用具有能量的射线对病灶区域进行照射进而杀死癌细胞,由于其可以实现局部治疗且疗效良好,是现代癌症治疗手段不可替代的一种。如今,放射治疗已进入了精准放疗时代,“基于超导回旋加速器的质子放疗设备研发”项目的子课题“图像引导与治疗规划系统”给出了确定肿瘤偏差的需求。本文给出了一种在放射治疗中确定病人摆位误差,并进一步确定肿瘤偏移的方法,主要内容如下:1、设计了一种可以高精度分割医学图像中肿瘤的分割网络,并给出了一种基于深度学习的肿瘤分割方法,介绍了数据集处理、模型设计与训练、图像后处理的处理流程。所使用的网络模型为结合了残差结构和U-Net的优势设计出的ResU-Net网络结构,并通过实验对比了ResU-Net与传统U-Net对非小型细胞肺肿瘤的分割能力,表明了使用基于残差结构的ResU-Net网络模型和Dice损失函数,分割精度更高。经调参后最优模型的分割Dice系数为0.8676±0.1537,灵敏度为0.8550±0.2081,特异度为0.9997±0.0004。2、给出了一种可配准多模态图像的配准算法,并使用对齐的模拟多模态图像对算法进行了测试与调优,还测试了算法的可配准范围,最后证明了该算法适用于CT与CBCT图像间的配准。给出了人为移动图像中肿瘤位置的方法,并设计了测试配准方法在肿瘤相对人体发生移动时能否获取该偏移的实验。通过测试分析后给出了一种能够获取肿瘤偏移的配准方法,即使用肿瘤分割结果将非肿瘤区域赋值为-1000,然后用包含肿瘤的长方体ROI截取出部分图像块,最后配准两个ROI图像块。该方法获取的肿瘤偏移的平移偏差低于1mm、角度偏差小于1°,耗时低于1分钟。3、将肿瘤医学图像配准过程封装进“肿瘤医学图像配准系统”软件中,完成了用户界面的设计,并介绍了软件的设计思路、功能调用逻辑、技术配置,实现了肿瘤医学图像配准系统,并对本软件的基本操作流程进行了展示。最后使用施加肿瘤偏移的CT图像与原CT图像配准的方式测试了软件能否在人体整体无偏差的情况下测得肿瘤的偏差的能力,配准过程平稳,配准速度在一分钟之内,配准平移偏差低于1mm、角度偏差低于1°。
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