本文選題：四維圖像配準 + 點集匹配��； 參考：《深圳大學》2017年博士論文

【摘要】：肺癌是威脅人類健康的主要腫瘤疾病之一,而圖像引導放射治療是治療肺癌的一種重要手段。在圖像引導放射治療過程中,呼吸運動是導致圖像偽影和腫瘤位置不確定的重要因素,準確的肺部運動模型可以輔助定義精確治療的邊際,計算放射劑量的分布,改進門控預測模型等。因此,對肺運動的特點進行研究,找出針對個體的肺運動模型是當前圖像引導放射治療的一個重要研究方向。圖像配準是肺運動估計的重要技術,本文針對4D CT肺圖像,研究基于點集匹配的四維圖像配準算法。主要的研究成果如下:(1)針對傳統(tǒng)點集匹配算法中固定點集無法進一步提高配準精度的問題,提出了一種基于動態(tài)點集匹配的肺運動估計算法。該算法首先通過點集形狀關系和特征點周圍局部圖像信息的相關系數(shù)建立了一個模糊點對應矩陣,構建了虛擬目標點與源點集之間相互對應;在虛擬目標點附近根據(jù)圖像內(nèi)容對應關系對虛擬目標點進行調(diào)整,建立了有約束最小二乘模型,反向求解目標點集,該目標點集是經(jīng)過原始目標點調(diào)整后的位置,可以更好地反映源點集與目標點集之間在圖像內(nèi)容上的對應關系。提出了一種有約束最小二乘模型的近似求解算法,可以有效減少求解時間,提高點集調(diào)整的效率。通過多次迭代求解,目標點集與源點集在圖像內(nèi)容對應關系上逐步改善,從而有效提高點集匹配算法在解決圖像配準問題中的配準精度。該算法不但在肺實質(zhì)運動估計方面的性能較好,而且也能有效估計整個胸部圖像(包括肺和胸壁)的滑動運動。該算法與其它經(jīng)典算法比較,其空間精度和計算速度都有較大提高。在整個胸部的滑動運動估計中,能有效對肺邊界的滑動運動進行估計。(2)針對離散時間點的空間配準算法缺乏時間維相關性的問題,提出了一種基于點集匹配和時空追蹤的肺運動估計算法。該算法在魯棒性點集匹配的基礎上,得到特征點在不同相位的映射位置,在時間維構建L1正則化約束的最小二乘的特征點軌跡擬合模型,該軌跡將時間維度的相關性引入四維圖像配準中,可以得到更穩(wěn)定的點運動軌跡;進一步地,把點的軌跡擬合后的位置作為目標點的空間mean-shift追蹤的初始位置,進行目標點追蹤,使目標點周圍局部圖像信息與其對應的源點周圍局部圖像的信息更相似。該算法重復上述過程,直至所有目標點不需要再調(diào)整。該算法在相對運動較小的肺運動估計時,其配準精度高于現(xiàn)有的其它算法;在相對運動較大的肺數(shù)據(jù)集進行評價時,該算法不但可以保證較好的空間精度,同時由于時間維軌跡擬合的引入,其空間形變域的拓撲保持性能優(yōu)于現(xiàn)有算法。(3)針對點集匹配算法的形變函數(shù)容易受離群點干擾而出現(xiàn)異常形變場的問題,提出了一種基于L1范數(shù)與拓撲保持約束的點集匹配算法。該算法針對點集匹配問題,構建了一個正則化約束的最小二乘模型,分別從彈性變換的魯棒性、仿射變換的穩(wěn)定性、空間變換扭曲能量、拓撲保持性等方面引入正則約束,給出了點集匹配的正則優(yōu)化模型。該模型可以在點集中存在較多離群點的情況下求解穩(wěn)定的、扭曲能量較小的、拓撲保持的形變函數(shù),該函數(shù)可以用于進行肺部運動模型估計,解決了傳統(tǒng)點集匹配算法在離群點較多時存在的形變場容易發(fā)生異常的問題。進一步地,該算法給出了正則化約束的最小二乘模型的精確求解模型,并給出了快速求解算法。該算法在離群點較少的情況下,扭曲能量與已有點集匹配算法相當,而配準精度和體保持性能的綜合評價優(yōu)于已有算法;在離群點較多的情況下,該算法具有較高的配準精度,同時,剪切應變的度量表明該算法得到的形變場具有更優(yōu)的拓撲保持性能。(4)針對傳統(tǒng)基于控制點對應關系的形變模型只包含空間信息、缺乏時間維信息的問題,提出了一種基于時空徑向基函數(shù)的四維形變模型。該算法將時間維引入傳統(tǒng)的徑向基函數(shù),構建了時空徑向基函數(shù),并在此基礎上,構建了基于時空徑向基函數(shù)的時空形變模型,該模型可以估計出三維體數(shù)據(jù)中任意點在任何時間的空間位置。本文詳細討論了該時空形變模型的性質(zhì),包括:可分離性,可解性,空間平滑,時間平滑等。理論分析表明,該時空形變模型可去耦合為一系列的一維變換和一個三維變換,從而大大減少四維形變模型的計算時間。選用正定徑向基函數(shù)能夠保證該模型可解,同時選用的空間徑向基函數(shù)決定了該模型在空間域的平滑性,而選用的時間徑向基函數(shù)決定了該模型在時間域的平滑性。該時空形變模型可以描述動態(tài)器官的運動模型,確定空間域中任意點的運動軌跡,使形變結果隨時間保持穩(wěn)定,得到更準確、更具生物意義的形變模型。
[Abstract]:In this paper , based on the correlation between point set shape relations and local image information around feature points , a new algorithm is proposed for lung motion estimation . ( 3 ) To solve the problem that the deformation function of point set matching algorithm is susceptible to abnormal deformation field , a point set matching algorithm based on L1 norm and topology preserving constraint is proposed .
【學位授予單位】：深圳大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：R734.2;TP391.41

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