基于改进Demons算法的非刚性配准及其在肿瘤放疗中的应用

目的提出一种改进的Demons非刚性配准算法,验证算法的有效性,并将其应用于图像引导放射治疗(image-guidedradiotherapy,IGRT)中治疗图像和计划图像的配准。方法基于Brox等提出的梯度恒定假设和Malis的高效二阶最小化算法的思想,将图像灰度梯度场的相似性加入原始的能量函数中,推导出更新变形场的公式。利用有限内存的BFGS算法优化能量函数,自动确定迭代次数。分别利用模拟形变图像、变形体模图像和肝癌病人的临床CT图像验证改进算法的配准精度。结果改进的Demons变形配准算法与原始的"Additive Demons"算法相比,配准精度更高,收敛速度更快。结论在放射治疗的不同分次扫描过程中,因实际扫描条件的影响,两幅待配准图像像素灰度值范围不同的情况下,改进的Demons算法能够更好地实现快速精确的配准。     

基于改进Demons算法的非刚性配准研究及其在肿瘤放疗中的初步应用

提出一种改进的Demons非刚性配准算法,验证算法的有效性,并将其应用于图像引导放射治疗（image-guidedradiotherapy, IGRT）中治疗图像和计划图像的配准。方法 基于Brox等提出的梯度恒定假设和Malis的高效二阶最小化算法的思想,将图像灰度梯度场的相似性加入原始的能量函数中,推导出更新变形场的公式。利用有限内存的BFGS算法优化能量函数,自动确定迭代次数。分别利用模拟形变图像、变形体模图像和肝癌病人的临床CT图像验证改进算法的配准精度。结果 改进的Demons变形配准算法与原始的“Additive Demons”算法相比,配准精度更高,收敛速度更快。结论 在放射治疗的不同分次扫描过程中,因实际扫描条件的影响,两幅待配准图像像素灰度值范围不同的情况下,改进的Demons算法能够更好地实现快速精确的配准。     

基于Demons算法的MR图像与病理切片的非刚性配准

目的:采用Demons算法实现脑胶质瘤MR图像与病理切片图像的非刚性配准。方法:采用Demons算法,加入局部结构张量信息,构建能量函数以获得新的形变向量,最后通过迭代实现MR图像与病理切片图像的配准。结果:配准后病理图像的肿瘤轮廓与MR图像基本吻合。结论:Demons算法可实现脑胶质瘤MR图像与病理切片的非刚性配准,配准后两幅图像的肿瘤大小信息基本达到一致,可为进一步的模型构建提供参考。     

改进Demons算法的验证及其在4D-CT轮廓线推衍中的应用

目的 研究一种改进的Demons变形配准算法,验证算法的有效性,评价配准算法的精度,并将其应用于4D-CT轮廓线的推衍.方法 为加快收敛的速度和提高配准精度,将Demons算法的双向作用力进行重分配,并提出一个能量函数作为相似性测度,利用BFGS优化算法对能量函数进行优化,避免了经典算法中需指定迭代次数的缺陷.分别利用模拟形变CT图像与变形模体,分析和测量了配准算法的精度,并对该算法在4D-CT轮廓线推衍中的应用进行了评价.结果 改进后的Demons算法与经典的Demons算法以及类似的变形配准算法相比,有较高的配准精度,推衍生成的轮廓线与人工勾画的轮廓线匹配程度高.结论 变形配准是4D-CT中的一项关键技术,改进后的Demons算法应用于轮廓线的推衍有望大大治疗计划设计的轮廓勾画工作量,其配准精度能满足实际临床的需要.     

薄板样条插值的改进及其在图像配准中的应用

薄板样条插值是应用较多的弹性配准方法。深入研究了这种方法,并就此方法的不足,采用薄板样条归一化弹性近似策略,减少了因标记点定位带来的配准误差。提出了在插值过程中加入邻近插值、加权插值的混合插值方法,同时边界处理等改进策略,使得薄板样条插值具有可靠的平滑性。     

2D／3D影像配准在鼻咽癌放疗中的应用

目的：研究2D/3D像配准方法对鼻咽癌放疗中计划靶区PTV外扩距离的影响。方法应用OBI （On Board Image,OBI）系统获取2D影像（kV图像和PV图像）和3D影像（CBCT图像）,将获取的2D和3D影像分别经DRR配准系统和模拟定位CT进行图像配准,确定前后、头脚、左右3个方向上的摆位误差,再由2种PTV外扩公式计算3个方向上的PTV外扩距离。结果2D和3D影像配准的PTV外扩值有所不同。kV,PV,CBCT三者配准误差相互比较P〉0.05,无统计学意义。结论kV图像和PV图像和CBCT图像都能很好地验证照射野位置。CBCT图像可以分析三维方向的影像误差,降低了2D图像影像重叠产生的摆位误差的影响。     

快速坐标变换方法及其在图像配准中的应用

图像的坐标变换在图像配准过程中具有重要作用。在分析传统坐标变换方法的基础上提出一种图像快速坐标变换方法,实验表明该方法可以较大地提高配准的计算速度而不影响配准精度,且具有一定的通用性,可用于图像处理的其他领域。     

CT和MRI融合配准在口腔颌面部肿瘤中的应用

目的：探讨CT、MRI图像融合配准,在口腔颌面部肿瘤术前规划及术后修复的应用价值。方法：探究2018年1月—2021年10月于我院收治的口腔颌面部肿瘤病例,手术前行CT、MRI检查,借助3Dslicer软件实现CT、MRI图像半自动配准融合,精确判定肿瘤边界,分割出肿瘤三维模型,进行术前规划。结果：共纳入口腔颌面部肿瘤患者12例。结合肿瘤各切缘的术中冰冻病理结果,表明术前判定的肿瘤边界、模拟的手术方案与实际手术执行的一致。结论：CT、MRI图像融合配准,可以精确判定口腔颌面部肿瘤边界,有助于术前规划、预后评估及个体化修复。     

基于网格的运动统计特征配准算法在医疗服务机器人中的应用

目的 针对医疗服务机器人目标识别中特征匹配准确率低、实时性差等问题,提出一种基于评分框架的基于网格的运动统计（SF-GMS）特征配准算法。方法 SF-GMS算法使用网格对特征点邻域进行分割,统计每个邻域中特征点的数量,设置评分框架函数,根据邻域特征点数量和评分阈值判断特征匹配准确性。结果和结论 与典型性特征配准算法随机采样一致性（RANSAC）算法相比,SF-GMS算法能有效提高特征成功匹配率,并具有较好的实时性;对光照视角、遮挡、仿射、比例尺度缩放和旋转等环境变化具有较好的稳定性,能满足模拟医院病房场景下服务机器人自主导航的需求。     

一种减少胸部肿瘤放疗图像引导配准误差的方法

目的 比较医师和技师的配准结果,分析其结果不一致的原因,并提出解决方法.方法 选择胸部肿瘤病人30例123组IVS图像,每组IVS图像均用3种方式行图像匹配:A组:仅由技师自主对胸部病灶进行图像匹配;B组:仅由医生对胸部病灶进行图像匹配;C组:技师采取气管隆嵴结合主动脉弓为匹配特征点对胸部病灶进行图像匹配.对三组结果采...     

舒适护理在肿瘤放疗中的应用

舒适护理（comfort care）是一种整体性、个性化、创造性、有效的护理模式，目的使病人在生理、心理、社会、灵魂上达到最愉快的状态，或缩短、降低不愉快的程序。经过放疗的肿瘤病人常伴有不同程度的不良反应，病人承受着生理、心理和社会平衡的各种应激状态,不良反应会影响治疗效果，由此我们将舒适护理与整体护理相结合应用于肿瘤放疗病人的护理，使病人接受治疗时处于最佳的心理和生理状态，充分体现了以人为本的人性化服务理念，取得了良好的效果。现介绍如下：[第一段]     

舒适护理在肿瘤放疗中的应用

舒适护理(comfort care)[1]是一种整体性、个性化、创造性、有效的护理模式,目的使病人在生理、心理、社会、灵魂上达到最愉快的状态,或缩短、降低不愉快的程序[2]。经过放疗     

改进的AEA算法及其在参数估计中的应用

群搜索算法(Group Search Optimizer,GSO)是一种新的群智能优化算法,适宜于解决多极值高维度优化问题,但其在优化的后期由于种群多样性不够,容易陷入局部最优。对GSO算法进行了改进,将文化算法的模型运用到GSO算法中,并引入群体适应度方差的概念来判断是否进行影响函数操作以提高收敛效率。将该算法与遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)和基本的GSO算法进行优化测试函数的对比实验,并将其运用于丁烷化工业过程中效益最大化问题的研究,所得结果均验证了改进算法的有效性。     

遗传算法在医学图像配准技术中的应用

采用遗传算法实现了多模 3D医学图像的仿射配准 ,并针对经典遗传算法后期收敛速度缓慢 ,易陷入局部极值的特点做了相应改进 ,实验结果表明 ,改进后的分阶段编码的遗传算法能加速配准进程 ,该算法对图像配准时间基本恒定 ,有利于临床实际应用     

基于轮廓的力矩主轴法在医学图像配准中的应用

目的 实现头部CT与MR图像的刚性配准,方法 不同模态的医学图像所能提供的解剖结构和功能住处各不相同。为了给医学诊断和治疗计划提供更加准确全面的图像依据。对多种模态的医学图像进行配准和融合就显得尤为重要,针对头部CT与MR图像轮廓清楚的特点,提出了一种基于轮廓的力矩主轴法配准方法,该方法通过提取图像的外围轮廓,计算出图像轮廓的质心及主轴,通过旋转和平移变换使两幅图像的质心及主轴对齐,从而达到配准的目的。结果 通过对实际图像进行配准。结果比较理想。结论 该方法具有速度快、无需人的参与、精度较高等特点。是一种较好的图像配准方法。     

基于GSO算法与互信息的医学图像配准

医学图像处理过程通常包括图像预处理、特征提取、图像分类,Harris角点检测算法是常用的特征点提取算法之一。该算法适应多种变换、运算简便,在医学图像处理领域中广泛应用,但在实际应用中发现传统的Harris算法检测到的特征点数量不足且图像配准精度不高。因此提出了一种优化算法（GM-Harris算法）,即采用群搜索优化算法（GSO算法）与互信息相结合的方式优化传统Harris算法的过程,并从匹配有效率与算法效率两方面对2种算法的特征点提取效果进行了定量分析。实验结果表明,与传统的Harris算法相比,GM-Harris算法不但可以获得较充足的特征点,而且还能提高图像配准的精度。     

优质护理在肿瘤放疗患者中的应用

目的:探讨优质护理在放射治疗过程中的应用及效果。方法:对收治的患者采用入院、放疗期间及治疗完成后全程的优质护理进行问卷调查,与对照组进行比较。结果:患者对护理工作的满意度有显著提高,掌握了肿瘤的相关知识。结论:优质护理服务接近了护理人员与患者的距离,减轻了放疗不良反应,保证了治疗的顺利完成,提高了患者满意度。     

阿米福汀在头颈肿瘤放疗中的应用进展

放疗是治疗头颈部肿瘤的主要治疗方法之一,但往往不可避免地出现黏膜炎、吞咽困难和重度口腔干燥等不良反应,严重影响了患者的生存质量。阿米福汀是一种细胞保护剂,可以对颌下腺、腮腺、口腔黏膜等起保护作用而不影响抗肿瘤效果,可减轻放疗带来的不良反应,显著提高患者的生存质量。阿米福汀静脉给药有一定不良反应,皮下注射操作方便且不良反应小。     

主动呼吸控制系统在肿瘤放疗中的应用

随着放射治疗技术的发展，精确放疗已开始应用于胸腹部肿瘤的治疗并取得了较好的效果。但由于在胸腹恶性肿瘤的放射治疗过程中，肿瘤会随呼吸运动而上下、前后、左右移动，要么肿瘤在放射靶区之外，要么正常组织移入靶区之内而受照射，从而导致疗效下降，正常组织损伤加重。因此，如何控制呼吸运动就成为当前研究的热点。近年来国内很多医院都使用了医科达的主动呼吸控制系统（active breathing coordination，ABC）。ABC是使用一种仪器在呼吸的特定时相使患者强制屏气，将呼吸临时暂停在呼吸周期的某一阶段来控制呼吸，进行定位和放射治疗。它是目前应用于胸腹部恶性肿瘤放射治疗的一项新技术。现就其工作原理、操作步骤、特点和存在问题介绍如下。