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1.
目的 提出基于结构信息和直觉模糊集的图像相似度测度法,并对放疗计划定位CT图与CBCT图进行相似性测度以客观定量衡量摆位误差。方法 选取鼻咽癌和盆腔部肿瘤患者各 1例,提取其计划CT图像及CBCT图像,在鼻咽癌患者横截面与矢状面、盆腔部患者横截面与冠状面上,人为模拟了5种不同程度的摆位误差,同时运用相关系数、均方误差、图像联合熵、互信息以及本文相似度测度法对误差进行比较测量。结果 5种方法都可以在一定程度上描述误差。对比其他方法,相似度测度法随着误差增大表现出更强烈的变化趋势:鼻咽癌横截面5种误差递增结果归一化后为0.553、0.683、1.055、1.995、5.151,矢状面为1.171、1.618、1.962、1.790、3.572;而其他方法结果归一化后为 0~2间,且同一方法不同误差的结果变化较小。另外,该方法对软组织误差更敏感。结论 基于结构信息和直觉模糊集的图像相似度测度法衡量结果与人眼感知更一致,可一定程度上客观量化了包括骨性标记与软组织的误差,其反映的软组织偏差对个体化精准放疗有意义。  相似文献   
2.
目的 基于机器学习提出可应用于低图像质量、多叶准直器(MLC)遮挡和非刚性变形兆伏级(MV)图像的无标记射束方向观(BEV)肿瘤放疗跟踪算法。方法 采用窗口模板匹配法和Voxelmorph端到端无监督网络,处理MV图像中的配准问题。使用动态胸部模体,验证肿瘤跟踪算法的准确性。将模体质量保证(QA)计划在加速器上手动设置治疗偏移后执行,收集治疗过程中的682幅电子射野影像系统(EPID)图像作为固定图像;同时采集计划系统中对应射野角度的数字影像重建(DRR)图作为浮动图像,进行靶区跟踪研究。收集21例肺部肿瘤放疗的533对EPID和DRR图像进行肿瘤跟踪研究,提供治疗过程中肿瘤位置变化定量结果。图像相似度用于算法的第三方验证。结果 算法可应对不同程度(10%~80%)的图像缺失,且对数据缺失图像的非刚性配准表现较好。模体验证中86.8%的跟踪误差<3 mm,<2 mm的比例约80%作用。配准后标准化互信息(NMI)由1.18±0.02提高到1.20±0.02(t=-6.78,P=0.001)。临床病例肿瘤运动以平移为主,平均位移3.78 mm,最大位移可达7.46 mm。配准结果显示存在非刚性形变,配准后NMI由1.21±0.03增至到1.22±0.03(t=-2.91,P=0.001)。结论 肿瘤跟踪算法跟踪精度可靠且鲁棒性好,可用于无创、实时、无额外设备和辐射剂量的肿瘤跟踪。  相似文献   
3.
目的研究通过在线光学体表监测预测肺癌靶区位置运动的可行性。方法选取16个肺癌病例立体定向体部放疗(SBRT)计划中不同方式获取的CT图像进行实验模拟,以计划CT及原始靶区位置作为基准参考,以四维CT中10个时相的CT和每次锥形线束CT(CBCT)为浮动对象,在其上勾画浮动靶区位置。采用双目视觉表面成像法获取基准和浮动图像体表点云数据,并通过主成分分析提取点云特征信息进行比较。使用随机森林算法对特征信息差和对应靶区位置差拟合,构建靶区位置在线预测模型。结果左右、头脚、腹背方向,选取的主成分方差解释度分别为99.76%、99.25%、99.58%,模型对靶区位置的预测均方根误差(RMSE)为0.0447、0.0837、0.0616 mm。结论基于体表光学数据在线预测肺部靶区实时位置具有可行性,可为临床放疗中靶区位置在线监测验证和剂量评估提供参考。  相似文献   
4.
目的提出可应用于图像质量差、多叶准直器(MLC)遮挡和非刚性变形的兆伏级图像的无标记射束方向观(BEV)肿瘤放疗跟踪算法。方法采用窗口模板匹配、图像结构转换和demons非刚性配准方法, 解决兆伏级图像中的配准问题。在模体中生成质量保证(QA)计划并在加速器上手动设置治疗偏移后执行, 收集治疗过程中的682幅电子射野影像装置(EPID)图像作为固定图像;同时采集计划系统中对应射野角度的数字重建影像(DRR)图作为浮动图像, 验证算法的准确性。此外收集21例肺部肿瘤治疗患者的共533对图像进行肿瘤跟踪研究, 提供治疗过程中肿瘤位置变化定量结果。图像相似度用于跟踪结果的第三方验证。结果算法可应对不同程度(10%~80%)的图像缺失, 模体验证中86.8%的跟踪误差在3 mm以下, 80%在2 mm以下。配准前后归一化互信息(NMI)变化为(1.182±0.026)~(1.202±0.027)(P<0.005), 豪斯多夫距离(HD)变化为(57.767±6.474)~(56.664±6.733)(P<0.005)。病例结果以平移为主(-6.0~6.2 mm), 但非刚性形变仍存...  相似文献   
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