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放射治疗中的PET图像和CT图像异机融合研究

倪倩  
【摘要】: 医学图像融合已经成为医学图像处理应用研究的热点,肿瘤的放射治疗是医学图像融合应用的一大领域,图像融合技术能够为肿瘤放射治疗的靶区勾画提供更精确的定位信息,在肿瘤的放射治疗中应用最多的是PET和CT图像。 本文首先研究了一种静态调强放射治疗精确定位装置,分析了其中体部的CT扫描定位架和头颈部定位框的原理和结构,进行实验验证,自行研究设计了一种结构简单、成本合理的PET/CT扫描外基准框架。设计为三块有机玻璃板构成的U字型结构,包括镶嵌在每个有机玻璃板上Z字型凹槽中的Z字型软塑料标记管带,Z字型软塑料带由外孔径为0.6cm,内孔径为0.4cm的塑料圆形空心小管组成。用此设计可在PET和CT扫描时都能得到清晰的标记点,对图像进行准确的空间定位。 在扫描外部基准框架设计的基础上,研究了基于外部标记点的医学图像配准算法。首先对图像进行简单分割的预处理,然后运用基于模版匹配的相关检测法识别图像中用于配准的标记点的相应坐标,接着利用这些对应点的坐标计算刚体变换的矩阵,实现图像的精确配准。通过对带Z字型标记杆的外部基准框架的设计及成像过程中对其和病人相对位置的严格限制,最大程度地减少成像中的误差。实验结果表明基于外部标记点的配准方法能有效地实现PET与CT的配准,配准精度较好。 为了改善PET图像的空间分辨率,精确的对PET图像中病变区域进行解剖定位,最后本文在分析了PET和CT图像特征的基础上,提出了一种在小波域上运用变分框架的PET/CT图像融合方法。根据一般基于小波变换的图像融合框架,首先对待融合的PET/CT图像进行小波分解,然后在选择图像融合规则时,根据PET/CT图像的特性,提出两个基本融合假设,并在这两个合理假设的基础上构建了基于变分框架的能量泛函模型。利用小波的频率分解特性,首先根据第一个假设在低频域上对PET和CT图像进行加权平均的融合;然后根据第二个假设在高频系数图像上,根据图像的几何特征信息(曲率流)进行图像细节信息的融合。实验结果表明了本文假设的合理性,在小波域上基于变分框架的图像融合模型能够提供更丰富的图像细节信息,进而可以提高放疗中靶区勾画的精度。 本文研究了PET图像和CT图像的异机融合问题。将在未来的工作中结合肿瘤放射治疗临床应用的特点,继续完善各模块的功能,进行初步的放疗计划设计,衡量图像融合的效果和对放疗计划进行评估。


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