基于循环生成对抗网络的鼻咽癌CBCT图像修正

目的:利用循环生成对抗网络模型（CycleGAN）进行锥形束CT （CBCT）图像迁移,生成伪CT（sCT）图像,从而实现CBCT图像的HU值矫正。方法:回顾性分析在福建省肿瘤医院行放射治疗的鼻咽癌患者39例,所有患者均接受临床CT与CBCT扫描。以CBCT图像为基准,采用刚性配准算法对临床CT和CBCT进行配准,获得重采样计划CT（pCT）。经阈值分割及形态学处理获取配对影像的外轮廓内部区域作为掩膜,对配对影像进行掩膜操作及归一化预处理。建立CycleGAN神经网络,训练sCT生成模型。基于体素点计算平均绝对误差（MAE）和平均误差（ME）,用于比较测试集sCT与pCT之间的差异。结果:测试集的sCT图像与pCT图像相比较,在体外轮廓内的MAE和ME分别为（99.00±15.37） HU和（-24.00±12.64） HU;软组织区域的MAE和ME分别为（48.00±7.45） HU和（-7.00±8.96） HU。结论:CycleGAN能修正CBCT图像的HU值,迁移生成的sCT图像具有与pCT图像近似的HU值及平滑性,可用于放射治疗剂量计算。     

基于分段B样条形变配准方法的头颈部伪CT生成研究

目的:探讨分段B样条形变配准方法在头颈部伪CT(sCT)生成中的应用,以及对sCT生成精度的影响。方法:收集已经进行调强放射治疗的鼻咽癌患者45例,每例计划均包括头颈部T1加权核磁共振成像(MRI)和CT图像。使用3D Slicer软件对MRI和CT图像分别进行分段B样条形变配准、整体B样条形变配准、分段刚性配准和整体刚性配准4种方法配准,比较配准后的MRI图像和真实CT图像的Dice相似性系数(DSC)值。随机选取其中的30例患者作为训练集,15例患者为测试集,将配准后的MRI和CT图像通过pix2pix网络进行模型训练生成sCT,对生成的sCT和真实CT进行平均绝对误差(MAE)、结构相似性系数(SSIM)和峰值信噪比(PSNR)值的比较,分析通过阈值法分割为不同组织(骨头、软组织、空气和脂肪)的MAE值。结果:配准后的MRI和真实CT图像比较,分段B样条形变配准方法的DSC值最优;使用4种配准方法生成的sCT和真实CT图像进行MAE、SSIM和PSNR值比较,分段配准方法比整体配准方法好,B样条形变配准方法比刚性配准方法好。分段B样条形变配准方法的MAE值为(74.783±9.8...     

正交小波基函数实现图像引导放射系统中计划CT与锥形束CT图像的形变配准

计划CT图像与锥形束CT(CBCT)图像的配准是基于CBCT图像引导放射系统中实现自适应放疗的重要部分。为了提高系统中形变配准的精度和速度,提出一种基于正交小波变换的形变配准方法,此方法利用正交小波变换的多分辨率特性描述计划CT和CBCT图像的全局和局部形变,由Navier偏微分方程设计极小化能量函数来实现小波系数的能量估计。实验表明,所提出方法用于基于CBCT的图像引导放射系统时,可将日常放疗时的CBCT图像和计划CT图像进行准确且快速的配准,并且可用于放射计划系统中器官的自动分割,从而有效指导自适应治疗。     

基于血管匹配的三维超声与CT图像的配准方法

提出一种基于血管匹配的三维超声与CT图像配准的新方法.首先,基于水平集方法自动分割出CT图像中的血管；其次,由于超声图像中的声影与血管均属于低回声区域,我们结合声影形成的物理原理及图像纹理特性,自动检测出声影区域,以提高配准的鲁棒性；最后,采用进化算法,将CT图像中分割出的血管与超声图像中低回声区域进行匹配.在肝脏体模和临床脾脏数据上进行了实验验证,自动配准的成功率在95％以上,平均目标配准误差在2 mm以内,实验结果验证了本方法的可行性.     

精确锥形束CT和扇形束CT三维变形配准

自适应放疗可根据患者解剖和/或生理的变化对放疗计划进行修正。与加速器集成的锥形束CT成像装置是最普遍的在线影像获取设备。但是,由于锥形束CT固有的电子散射,重建影像的电子密度不准确,使得通常采用的基于密度的配准算法配准计划扇形束CT和在线获取的锥形束CT影像时,会产生较大的配准误差。我们通过建模图像变形配准问题为一个求解梯度距离能量泛函的极值问题,然后通过变分法和Gauss-Seidel方法获得一种新型的基于梯度信息的变形配准算法的迭代公式。该方法在迭代过程中同时考虑梯度信息的吻合和变形场的连续性,产生准确光滑的变形场。此算法迭代公式的局部特性,使其便于并行实施。通过OpenCL编程将此算法在图形处理器(GPU)上并行实施,大大缩短了配准时间。利用配准结果结合flood filling和cubic matching算法,可以快速地完成在线器官映射。算法临床数据配准结果表明,本文提出的基于梯度场的配准算法与基于密度的算法相比可以更准确地配准临床锥形束CT和扇形束CT影像。由于配准可以在很短的时间内完成,配准结果可用于在线器官映射和在线重新计划优化。     

基于B样条的弹性配准在放疗CT图像间配准的应用

目的:应用B样条弹性模型研究肿瘤患者放疗前CT图像与放疗后CT图像之间的弹性配准。方法:利用B样条自由弹性模型(free-form deformations,FFD),以灰度差平方和(Sum of Squared Differences,SSD)为相似性测度函数,通过基于多分辨率的B样条弹性配准方法对同一患者放疗前与放疗后的CT图像进行配准。结果:图像通过高斯滤波处理,应用B样条弹性模型,得到较为理想的弹性配准实验结果。结论:基于B样条的CT与CT图像弹性配准可以较好地建模放疗前与放疗后肿瘤区域的形变,为临床分析肿瘤的变化提供支持。     

基于图谱的肝脏CT三维自动分割研究

目的在肝脏外科手术或肝脏病理研究中,计算肝脏体积是重要步骤。由于肝脏外形复杂、临近组织灰度值与之接近等特点,肝脏的自动医学图像分割仍是医学图像处理中的难点之一。方法本文采用图谱结合3D非刚性配准的方法,同时加入肝脏区域搜索算法,实现了鲁棒性较高的肝脏自动分割程序。首先,利用20套训练图像创建图谱,然后程序自动搜索肝脏区域,最后将图谱与待分割CT图像依次进行仿射配准和B样条配准。配准以后的图谱肝脏轮廓即可表示为目标肝脏分割轮廓,进而计算出肝脏体积。结果评估结果显示,上述方法在肝脏体积误差方面表现出色,达到77分,但在局部（主要在肝脏尖端）出现较大的误差。结论该方法分割临床肝脏CT图像具有可行性。     

肝脏动、静脉相CT图像配准与融合方法研究

目的 研究肝脏CT扫描序列图像轮廓提取、配准与融合问题.方法 采用图像滤波去噪、增强图像边缘及提取图像外轮廓等方法对CT序列图像进行预处理.对肝脏CT扫描序列图像动脉相位期与静脉相位期的图像轮廓进行配准,选取最优配准参数确定不同相位期图像的对应关系,以实现配准.将配准后对应的动、静脉相位期图像融合.结果 融合后的图像展现了同一位置不同相位期肝脏动、静脉的情况.结论 配准、融合后的图像能提供更加丰富的信息,可为医生临床诊断提供参考.     

CT/MRI混合配准方法及其在放疗计划系统中的应用

旨在研究放疗中图像配准方法,特别是针对放疗中常用的CT、MRI,提出基于混合框架的配准方法,该方法主要包 括两个方面:（1）采用掩膜（Mask）提取感兴趣区域、形态学运算等图像处理方法以及CPU多线程并行技术,大幅度提高配 准速度;（2）采用由全局到局部的混合配准策略,首先利用基于仿射变换的刚性配准整体配准,以防止图像间偏差过大,在 此基础上针对感兴趣区域采用B样条弹性配准,调整局部形变。通过实验表明,采用预处理及加速策略的刚性配准,在保 持其精度的情况下,提速比可达10倍,测试结果已达到临床需求;此外,采用基于GPU加速的混合配准策略,其配准速度 提至约4 min。     

基于叠加DRR库的胸主动脉腔内修复术中CT血管造影与X线图像配准

目的胸主动脉腔内修复术(thoracic endovascular aortic repair,TEVAR)已经广泛应用于胸主动脉病变的治疗,成为传统主动脉开胸手术的可靠替代方案。然而,医生在术中看不到血管形态和位置,覆膜支架容易封堵主动脉重要分支而引发严重并发症。为了帮助医生导航支架,提出并实现了一种TEVAR术前CT血管造影(computed tomographic angiography,CTA)与术中X线图像的配准算法。方法首先,对影响CTA投影形状的参数高密度采样,利用采样获得的系列投影形变,分别对CTA全图和分割的CTA骨架进行数字影像重建(digitally reconstructed radiograph,DRR),将两者叠加起来,生成叠加DRR库;然后,以爬山优化,在叠加DRR库中寻找与X线图像归一化互信息最大的DRR图像,推算出投影形变,最终实现CTA与X线图像的配准。结果采用叠加DRR库的方法,配准了1例患者的术前CTA图像与一帧术中X线图像。与归一化互相关方法以及无骨架叠加的普通DRR库方法相比较,本方法获得了更为精确的配准结果。结论基于叠加DRR库的方法能有效配准术前CTA与术中X线图像。     

塑料/碘填充剂在CT三维成像和标本铸型中的应用

目的:探求一种既可用于CT三维成像又可用于标本铸型的塑料/碘填充剂(plastic bulking agent mixed with iodine,PBAI)。方法:以0·2、0·5、0·9、1·0、1·2、1·8、2·0、2·5g碘分别溶于10ml乙酸乙酯,再加1·5g聚氯乙烯配成15%塑料填充材料;做成10ml注射器铸件CT扫描,筛选最佳碘浓度灌注材料。选择正常SD大鼠以最佳碘浓度材料行全身血管灌注。MDCT扫描,分别用CT机自带软件和Mimics软件获得大鼠全身血管三维图像,对图像质量进行优良比率评估。结果:最佳碘浓度灌注材料为250g/L。灌注满意大鼠9只,其全身血管三维图像优秀率CT机、Mimics图像分别为88·5%和87·6%;血管铸型优秀率为88·9%。结论:250g/L碘浓度、15%PBAI是一种既可用于CT三维成像,又可用于标本铸型的优良填充剂。     

PEG包裹纳米金粒子作为新型CT造影剂的初步探索

目的 探究聚乙二醇包裹纳米金粒子(PEGlatedAuNPs)作为新型CT造影剂的可行性.方法 将7个不同浓度的PEGlatedAuNPs与非离子型碘造影剂碘普罗胺(Iopromide)进行体外CT扫描,比较衰减系数和成像能力;通过皮下注入和静脉注射方式进行动物体内CT的扫描,评估体内各脏器的强化特点.结果 相同浓度的...     

CT造影剂对脑动静脉畸形VMAT计划剂量分布的影响

目的:探讨CT造影剂对脑动静脉畸形VMAT计划剂量分布的影响。方法:选取15例脑动静脉畸形患者为研究对象，在相同体位下行平扫和增强CT扫描。在增强CT图像上勾画靶区和危及器官，通过图像配准将上述结构复制至平扫CT图像。在VARIAN Eclipse 13.6计划系统中完成增强CT图像的VMAT计划设计（5条弧），并将此计划复制至平扫CT图像，不进行通量优化，重新计算剂量分布。记录两组计划的靶区、危及器官以及感兴趣区域的CT值，靶区的D2%、D98%、Dmean、适形度指数、均匀性指数以及梯度跌落指数，危及器官Dmax以及正常组织受照射体积V2 Gy、V10 Gy、V12 Gy，并采用非参数配对Wilcoxon检验分析两组数据间的差异。结果:在靶区和感兴趣区域处，增强图像的CT值显著高于平扫图像（P=0.001）；而在其他组织处，两组图像的CT值比较均无统计学差异（P>0.05）。两组计划的剂量学参数差异小于2%，且无统计学差异（P>0.05）。结论:CT造影剂对脑动静脉畸形VMAT计划剂量分布的影响较小，临床上可忽略。     

基于MRI的合成CT生成方法综述

放射治疗是治疗肿瘤的重要手段之一,而CT是目前放射治疗的主要基准影像。与CT相比,MRI具有良好的软组织对比度,且对人体完全无害,近年来也越来越会多地被用于软组织的勾画以及引导放射治疗。由于CT扫描的电离辐射影响患者的健康,同时扫描CT和MRI加重患者的经济负担,CT和MRI的配准融合会引入系统误差等弊端,所以仅使用MRI的放射治疗受到研究者的广泛关注。然而,由于MRI与电子密度无联系,不能直接用于剂量计算以及基于X光的患者摆位验证,因此需要研究相关算法,根据MRI图像得到患者组织的电子密度信息或者HU值,即生成合成CT或伪CT。将生成合成CT或伪CT的方法分为3类:基于体素、基于图谱和混合的方法。根据所应用的方法,对序列图像、应用数量以及解剖部位等进行总结和分析。该研究是放射治疗中一个崭新的方向,既可避免使用传统CT带来的电离辐射,又可以应用高分辨率的MRI影像对肿瘤进行监测,使患者得到更精确的放射治疗。     

成人盆腔血管多层螺旋CT三维重建初步研究

目的：探讨多层螺旋CT应用于正常人体盆腔血管形态学研究的可行性，重建盆腔血管，观察正常人体盆腔血管一般形态。方法：经肘正中静脉为16名正常受试者注射造影剂后，使用16排多层螺旋CT进行盆腔扫描，图像采集后经遮盖容积重建（SVR）和最大密度投影（MIP）技术重建盆腔动、静脉，鉴别显影血管及各血管分（属）支。结果：全部受试者中均显示出3-4级血管，平均显影时间为30s时可以清晰的显示动脉系统，90～130s之间为二者共同显示，并且在130s时静脉系统显影最为清晰，而230s后由于组织强化作用显著增强，静脉边缘显示不够清晰，但是相对独立。结论：多层螺旋CT可以作为解剖学手段，应用于正常人体盆腔血管形态学研究，并且随软件的升级可以更加清晰、准确地分离动静脉，对于今后临床盆腔血管疾病研究具有重要意义。     

基于DenseCUT网络由头部锥形束CT图像生成合成CT图像

提出一种由头部锥形束CT(CBCT)图像生成合成CT(sCT)图像的无监督深度学习网络,并与循环生成对抗（CycleGAN）网络及对比非配对转换（CUT）网络进行比较。本研究共获取56例脑部肿瘤患者的计划CT(pCT)和CBCT数据（其中49例用于训练,7例用于测试）,分别使用CycleGAN网络、CUT网络以及本研究提出的密集对比非配对转换（DenseCUT）网络由CBCT图像生成sCT。DenseCUT网络有两点创新之处：将CUT网络与密集块网络结合;在损失函数中加入结构相似性。与pCT-CBCT相比,pCT-sCT(DenseCUT网络)的HU值平均绝对误差从34.38 HU降低到17.75 HU,峰值信噪比从26.19 dB提升到29.83 dB,结构相似性从0.78提升到0.87。本文方法可在不改变解剖结构的情况下从CBCT图像中生成高质量的sCT图像,同时降低图像伪影,使CBCT应用于剂量计算和自适应放疗计划成为可能。     

基于改进模糊连接度的CT图像肝脏血管三维分割方法

解决传统模糊连接度难以较好分割CT图像肝血管、需要多个种子点和较耗时等问题。改进传统模糊连接度分割算法:对最新的Jerman血管增强算法进行改进;将改进的血管增强响应引入模糊亲和度函数;使用Otsu多阈值算法代替置信连接度,进行模糊连接度算法的初始化。预处理包括自适应S型非线性灰度映射和各向同性插值采样;随后,执行改进的Jerman血管增强算法;再将其增强响应引入模糊亲和度函数,同时利用Otsu多阈值算法统计前景目标信息,对模糊连接度进行初始化;最终,结合单一种子点实现三维肝脏血管的自动分割。选用内含20例CT的公开数据集,定量评估改进的血管增强算法和模糊连接度分割算法。评价标准主要包括对比度噪声比、准确性、敏感性和特异性。该血管增强算法的平均对比度噪声比为8.43 dB,优于传统血管增强算法。该血管分割算法的准确性达98.11%,优于基于置信连接度的传统模糊连接度分割算法、区域生长算法和水平集分割算法。此外,在分割算法的耗时方面,该算法也具有明显优势。提出的三维分割方法能有效解决传统模糊连接度分割CT影像中肝血管结构的不足,可提升分割精度和效率。