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冠矢状面文献资料
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基于运动估计的肺4D-CT图像冠矢状面超分辨率重建
肺4D-CT在肺癌放射治疗中发挥着重要的作用,但肺4D-CT数据层间的分辨率低,导致每个相位3D数据的肺冠矢状面均为低分辨率图像.本研究提出一种基于运动估计的超分辨率重建技术,以提高3D数据的冠矢状面图像分辨率.首先,分析图像退化模型;然后,采用基于完全搜索块匹配的运动估计法,估计出不同“帧”肺冠矢状面图像之间的运动场;后,以此运动场为基础,采用迭代反投影法(IBP),重建高分辨率的肺部冠矢状面图像.使用一个公共可用的数据集来评价所提出的算法,该数据集由10组肺4D-CT数据组成,每组数据包含10个相位.在每组图像中,选取不同相位的冠矢状面图像进行实验.结果表明,与传统的插值方法(如近邻插值、双线性插值法)相比,图像边缘宽度均显著降低(近邻插值9.93±0.59,双线性插值8.04±0.69,新算法5.41±0.60,P＜0.001);较双线性插值,图像平均梯度显著提高(5.41±0.59 vs 7.49±0.75,P＜0.001),新方法不仅能获得视觉上清晰的图像,而且量化评价指标也有明显提高.主观和客观实验结果表明,所提出的新方法能有效提高肺4D-CT冠矢状面图像的分辨率.
