《四維CT圖像時空融合肺的運動建模及彈性參量反演》是依託南京理工大學，由李敏擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：四維CT圖像時空融合肺的運動建模及彈性參量反演
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：李敏
- 依託單位：南京理工大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
四維CT圖像引導的放射治療技術是治療肺癌的一種有效手段。然而，呼吸運動引起肺器官的變形和肺部腫瘤位置的不確定性，給腫瘤定位和劑量傳輸帶來困難。同時，呼吸運動常導致圖像中存在大量偽影，降低圖像質量，影響四維CT圖像引導放射治療肺癌的準確性。針對這些問題，項目研究肺的運動建模與彈性參量反演算法，主要開展的工作包括：（1）融合圖像特徵與空間信息的數據保真項和變形場正則先驗，在貝葉斯框架下構建變形配準方法；（2）聯合時空信息最佳化，構建肺的周期性呼吸動態軌跡模型，並基於軌跡模型去除四維CT圖像偽影；（3）建立各向異性的物理彈性模型，反演肺的彈性參量分布，量化肺組織的異質化程度。本項目對肺癌的精確動態放射治療的發展具有重要意義。
結題摘要
四維CT圖像引導的放射治療技術是治療肺癌的一種有效手段，本項目針對圖像引導放射治療中四維CT圖像配準、呼吸運動建模、物理彈性建模等關鍵問題，重點開展的工作包括：（1）CT圖像配準：根據肺器官在呼吸過程中表現出的可壓縮特性、灰度變化特性以及變形場的光滑性約束，基於可壓縮流理論創建數據保真項，結合變形場的平方L2範數作為正則項構建相似性測度，提出了一種基於可壓縮流的B樣條自由形變配準方法，實驗結果表明，該方法能夠準確配準肺部CT圖像；充分考慮肺部CT圖像的灰度變化特性，通過在差方和相似性測度中引入灰度變化項，提出了一種基於改進差方和的並行塊匹配圖像配準方法，並依託GUP快速實現圖像配準；設計並實現了一套醫學圖像配準與評估系統，支持選擇不同的配準方法，並對配準結果進行定性和定量評價。（2）呼吸運動建模：綜合利用肺的生理學特性和呼吸信號特徵，提出了一種基於壓縮流的餘弦變換軌跡模型，此外，提出了一種基於貝葉斯的多項式軌跡模型，實驗表明，所提出的兩種軌跡模型均優於常用的線性軌跡模型，具有準確預測肺的呼吸運動的能力；基於呼吸運動軌跡建模理論，結合四維CT時相特點，提出了一種時相最佳化的方法，能夠準確檢測並去除四維CT圖像偽影，提高了圖像質量。（3）物理彈性建模：將基於灰度的配準方法與有限元方法結合，提出了一種肺的非均勻物理彈性建模方法，通過反演彈性參量分布，構建肺的非均勻物理形變模型。本項目開展的這些工作對四維CT圖像引導放射治療肺癌具有重要意義。
