延髓星形細(xì)胞瘤影像配準(zhǔn)融合,是精準(zhǔn)診療的關(guān)鍵技術(shù)之一.雖然傳統(tǒng)的變形配準(zhǔn)融合的方法,能反映病灶解剖結(jié)構(gòu)在放射治療中發(fā)生的局部形變,但對(duì)于低對(duì)比度延髓星形細(xì)胞瘤影像,處理的速度和精度難以達(dá)到臨床要求.目的:實(shí)現(xiàn)延髓星形細(xì)胞瘤多模影像配準(zhǔn)融合,滿足在臨床治療中勾畫(huà)、擺位及實(shí)施的應(yīng)用需求.方法:在傳統(tǒng)搜索算法的基礎(chǔ)上,采用了改進(jìn)算法,實(shí)現(xiàn)了延髓星形細(xì)胞瘤多模態(tài)影像的配準(zhǔn)融合.結(jié)果:延髓星形細(xì)胞瘤配準(zhǔn)融合的精度和速度都達(dá)到了臨床應(yīng)用的要求.結(jié)論:探索了建立延髓星形細(xì)胞瘤影像,多模態(tài)配準(zhǔn)融合適合臨床診療的改進(jìn)算法. 

【文章來(lái)源】：赤峰學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2019,35(10)

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【部分圖文】：

改進(jìn)算法的配準(zhǔn)融合流程圖

諍系氖迪至鞒?3配準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)與結(jié)果3.1實(shí)驗(yàn)過(guò)程延髓星形細(xì)胞瘤多模影像配準(zhǔn)融合改進(jìn)算法，是在Matlab2016a環(huán)境實(shí)現(xiàn)的，采集同一人CT和MRI樣本368個(gè)病例，首先輸入?yún)⒖己透?dòng)圖像，提取數(shù)據(jù)并實(shí)例化，之后設(shè)置濾波參數(shù)低通濾波處理，接著按照給定的初始點(diǎn)和方向搜索，計(jì)算互信息值，利用改進(jìn)算法依據(jù)最大互信息理論，判斷所得參數(shù)是否最優(yōu)，若不是，則繼續(xù)搜索較優(yōu)參數(shù)，直至搜索到滿意的精度要求的參數(shù)，最后輸出配準(zhǔn)參數(shù).3.2實(shí)驗(yàn)結(jié)果應(yīng)用以上改進(jìn)算法對(duì)同一人多模圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，CT和MR圖像改進(jìn)算法實(shí)現(xiàn)配準(zhǔn)結(jié)果如圖2所示.從圖2可以看到CT和MR間的多模醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)結(jié)果的正確性，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，其配準(zhǔn)運(yùn)行速度為2.592秒，精度分別為0.1963，達(dá)到了亞像素節(jié)的配準(zhǔn)精度.從表1可以得知，利用傳統(tǒng)的搜索算法配準(zhǔn)結(jié)果的平移為9.39mm，旋轉(zhuǎn)度為20.62，耗時(shí)為11.66s，其誤差參數(shù)平移為0.07mm，旋轉(zhuǎn)度為1.62.而采用改進(jìn)算法后，其誤差平移只有0.02mm，旋轉(zhuǎn)度為0.08，耗時(shí)為2.59s.所以，延髓星形細(xì)胞瘤多模配準(zhǔn)融合改進(jìn)算法的精度和速度，滿足了在臨床治療中勾畫(huà)、擺位及實(shí)施的應(yīng)用需求.4結(jié)論延髓星形細(xì)胞瘤多模影像配準(zhǔn)融合改進(jìn)算法，對(duì)于低對(duì)比度延髓星形細(xì)胞瘤影像，處理的速度和精度都能達(dá)到了臨床診療的指標(biāo)，改進(jìn)算法配準(zhǔn)的依據(jù)，是基于圖像灰度信息的統(tǒng)計(jì)特性，避免了分割和特征提取的精度損失，提高了多模配準(zhǔn)精度，增強(qiáng)了配準(zhǔn)的魯棒性，在對(duì)同一人CT和MRI樣本368個(gè)病例實(shí)驗(yàn)中具有普遍性，滿足了在臨床治療中勾畫(huà)、擺位及實(shí)施的應(yīng)用需求，配準(zhǔn)融合搜索的圖1改進(jìn)算法的配準(zhǔn)融合流程圖圖2同一人的CT-MR圖像配準(zhǔn)結(jié)果配準(zhǔn)方法配準(zhǔn)結(jié)果參數(shù)誤差平移mm旋轉(zhuǎn)（°）耗時(shí)s平移mm旋轉(zhuǎn)（°）傳統(tǒng)搜索算法

【參考文獻(xiàn)】：
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