延髓星形细胞瘤多模影像配融改进算法临床研究

发布时间：2021-06-23 07:06

　　延髓星形细胞瘤影像配准融合,是精准诊疗的关键技术之一.虽然传统的变形配准融合的方法,能反映病灶解剖结构在放射治疗中发生的局部形变,但对于低对比度延髓星形细胞瘤影像,处理的速度和精度难以达到临床要求.目的:实现延髓星形细胞瘤多模影像配准融合,满足在临床治疗中勾画、摆位及实施的应用需求.方法:在传统搜索算法的基础上,采用了改进算法,实现了延髓星形细胞瘤多模态影像的配准融合.结果:延髓星形细胞瘤配准融合的精度和速度都达到了临床应用的要求.结论:探索了建立延髓星形细胞瘤影像,多模态配准融合适合临床诊疗的改进算法. 

【文章来源】：赤峰学院学报(自然科学版). 2019,35(10)

【文章页数】：3 页

【部分图文】：

改进算法的配准融合流程图

诤系氖迪至鞒?3配准实验与结果3.1实验过程延髓星形细胞瘤多模影像配准融合改进算法，是在Matlab2016a环境实现的，采集同一人CT和MRI样本368个病例，首先输入参考和浮动图像，提取数据并实例化，之后设置滤波参数低通滤波处理，接着按照给定的初始点和方向搜索，计算互信息值，利用改进算法依据最大互信息理论，判断所得参数是否最优，若不是，则继续搜索较优参数，直至搜索到满意的精度要求的参数，最后输出配准参数.3.2实验结果应用以上改进算法对同一人多模图像进行配准，CT和MR图像改进算法实现配准结果如图2所示.从图2可以看到CT和MR间的多模医学图像配准结果的正确性，实验结果表明，其配准运行速度为2.592秒，精度分别为0.1963，达到了亚像素节的配准精度.从表1可以得知，利用传统的搜索算法配准结果的平移为9.39mm，旋转度为20.62，耗时为11.66s，其误差参数平移为0.07mm，旋转度为1.62.而采用改进算法后，其误差平移只有0.02mm，旋转度为0.08，耗时为2.59s.所以，延髓星形细胞瘤多模配准融合改进算法的精度和速度，满足了在临床治疗中勾画、摆位及实施的应用需求.4结论延髓星形细胞瘤多模影像配准融合改进算法，对于低对比度延髓星形细胞瘤影像，处理的速度和精度都能达到了临床诊疗的指标，改进算法配准的依据，是基于图像灰度信息的统计特性，避免了分割和特征提取的精度损失，提高了多模配准精度，增强了配准的鲁棒性，在对同一人CT和MRI样本368个病例实验中具有普遍性，满足了在临床治疗中勾画、摆位及实施的应用需求，配准融合搜索的图1改进算法的配准融合流程图图2同一人的CT-MR图像配准结果配准方法配准结果参数误差平移mm旋转（°）耗时s平移mm旋转（°）传统搜索算法

【参考文献】：
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本文编号：3244487