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具有大形变特征的颅脑CT图像的非刚性配准
Demons算法是一种基于光流场模型的小形变非刚性配准算法,大形变情况下不具有拓扑保持性,将它用于颅脑CT图像配准时效果不理想.为此,本研究对它进行了改进.首先建立Demons算法目标能量函数,将形变场求解转化为目标函数优化问题;然后通过增加sKL距离作为正则项来优化目标函数,消除了形变场的不适定性,并使形变场更加光滑.对高分辨率颅脑CT图像的实验结果表明,改进算法不仅能够处理大形变问题,还能在处理大形变时通过光滑的形变场得到更精确的配准结果.
关键词： 医学图像配准 Demons算法 拓扑保持性 Jacobian行列式 sKL距离 -
基于Demons算法的MR图像与病理切片的非刚性配准
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. 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,后通过迭代实现MR图像与病理切片图像的配准. 配准后病理图像的肿瘤轮廓与MR图像基本吻合. 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.
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带有预处理的计划CT和在线CT的形变配准方法
CT扫描中,水溶性碘造影的存在使得计划CT和在线CT图像中血管内的HU值出现非常大的偏差,从而导致计划CT和在线CT图像错配.针对该问题,本研究提出了一种基于预处理的计划CT和在线CT形变配准方法.首先,根据CT图像组织和结构的信息,利用阈值分割方法分割出血管,并将所有分割中大的联通区域作为初始分割的强化血管;其次,利用分割得到的强化血管区域外扩5 mm,作为外扩的强化血管,并将血管用固定的HU值进行填充;后,对完成填充后的图像利用Demons算法进行形变配准.实验结果显示本文提出的带有预处理的形变配准方法,可以较好地解决水溶性碘造影剂引起的CT错配问题.
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GPU框架下基于改进Demons算法的CT-CBCT图像变形配准研究
目的:针对自适应放射治疗中的关键技术——CT和CBCT图像变形配准问题,提出一种基于图形处理器GPU的改进Demons配准算法.方法:通过匹配CT和CBCT图像相应体素局部邻域点集的k阶样本矩,计算CBCT图像每一个体素CT值的线性变换系数,并在每一次Demons迭代过程中,对原CBCT图像逐体素做CT值线性变换,后利用Demons公式计算变形场.结果:5例临床头颈部肿瘤患者的CT和CBCT图像配准结果表明,改进后算法不受CT和CBCT图像CT值强度不一致的影响,能快速、精确的完成图像的变形配准.结论:基于GPU框架的改进Demons算法可以快速精确完成CT-CBCT图像变形配准,较好的满足了临床对于快速变形图像配准的要求.
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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-guided radiotherapy,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.
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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.
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基于Demons算法的弹性配准在放疗锥形束CT图像配准中的应用
将基于经典Demons算法与加速Demons算法的弹性配准模型应用到放疗患者不同分次间的锥形束CT(CBCT)图像中,为进一步分析肿瘤及危及器官的变化提供软件支持.通过Matlab软件编写三维弹性配准程序,并用此程序对宫颈癌放疗患者不同分次时的两组锥形束CT图像进行仿真实验验证.结果表明经典Demons算法配准前后对比,小均方误(MSE)减少59.7％,相关系数(CC)提高了11.0％;加速Demons算法配准前后对比,MSE减少40.1％,CC提高7.2％.实验验证上述两种基于Demons模型的弹性配准在CBCT图像配准中取得较好的配准效果,但对细微差别处仍显得精度不够,且整个配准时间较长,如要应用到在线自适应放疗中仍需进一步提高形变的精度并减少配准时间.
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基于Demons算法的多模态医学图像非刚性配准研究
非刚性医学图像配准是医学图像研究领域的热门专题之一,具有重要的临床应用价值.本文提出一种改进的Demons算法,将灰度守恒模型和局部结构张量守恒模型结合起来,构造一个新的能量函数处理多模态配准问题,然后采用L-BFGS算法优化能量函数,解决复杂三维数据的优化问题,并采用多尺度分层细化的思想解决大形变配准.实验表明,本文算法对大形变和多模态三维医学图像配准都有较好的效果.
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Demons算法在四维CT图像配准中的应用
南呼吸运动引起的器官的运动及形变是4D精确放射治疗中主要的误差来源.利用4D CT图像和配准技术来分析不同呼吸时相中组织、器官的形变是目前研究的热点.目前常用的研究方法是基于形变模型的3D配准算法.基于光流场的Demons算法具有速度快和精度高的特点,本文将其应用到4D CT图像配准中,并在原始图像形变力的计算中引入了对称梯度.实验结果表明,结合对称梯度的Demons方法具有更快的收敛速度,而且匹配误差小.
