基于PET和MRI影像的肿瘤放疗靶区自动勾画方法

发布时间：2020-07-09 13:01

【摘要】：目前,恶性肿瘤已经成为导致人类死亡的主要原因之一,而恶性肿瘤靶区勾画在肿瘤放射治疗计划中起着至关重要的作用。随着医学成像技术的发展,电子计算机断层扫描(computed tomography,CT)、正电子发射断层扫描(positron emission tomography,PET)、磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)等各种医学影像为肿瘤诊断、分期、放射治疗计划制定和疗效评估提供了依据。PET作为一种功能影像,能够反映组织代谢情况,MRI作为一种结构影像,具有较高的对比度,肿瘤PET/MRI靶区勾画本质上是PET和MRI影像分割。本文针对肿瘤PET影像和MRI影像特点,提出了两种新的肿瘤靶区自动勾画方法,具体方法如下:(1)集成自适应回归核的肿瘤PET靶区随机游走勾画方法:头颈部具有复杂的解剖组织结构,脑干等代谢旺盛的脑组织区域与肿瘤区域具有相似的PET~(18)FDG(18F-fluoro-2-deoxy-D-glucose,18氟-氟代脱氧葡萄糖)标准摄取值(SUV,Stand Uptake Value),只使用PET SUV信息很难区分肿瘤和周围SUV值相近的正常组织区域。通过提取PET影像中像素点对应的三维自适应回归核,发现正常脑组织区域与肿瘤区域对应的自适应回归核有很大差异,据此提出了集成自适应回归核的随机游走PET影像分割算法。在自适应区域生长方法获取随机游走种子点的基础上,通过改变自适应回归核中核分析窗口的大小获取最优自适应回归核,并将其向量化,集成到随机游走算法权值函数构造中,很好地解决了传统随机游走算法只利用SUV值不能很好地区分SUV值接近的肿瘤区域和周围正常组织问题,提高了肿瘤PET靶区勾画精度。实验结果表明,本文方法勾画的七例鼻咽癌病人PET生物靶区DICE相似性的均值为0.8367;比仅基于PET FDG标准摄入值(SUV)的随机游走勾画方法提高了4.31%;比基于PET SUV值和对比度纹理特征的随机游走勾画方法提高了3.34%。(2)联合PET的肿瘤MRI靶区水平集勾画方法:PET能提供不同于CT、MRI解剖影像的肿瘤代谢、增殖和乏氧等分子生物功能信息,CT、MRI能提供肿瘤解剖结构信息,并且T1加权的MRI影像具有较高的对比度,具有肿瘤区域的灰度值高于周围邻域中像素点的灰度值的特点,因此本文提出了利用PET影像和MRI影像的互补信息,对头颈部肿瘤进行靶区勾画的水平集方法。首先,对PET影像进行三维自适应区域生长,并对区域生长结果进行膨胀形态学操作,将膨胀结果作为MRI影像上水平集的演化区域。根据MRI影像的特性,联合肿瘤MRI影像的区域和边缘信息构造能量函数,并将演化区域中最大灰度值的50%作为区域能量项中的阈值参数,提高了肿瘤MRI靶区勾画精度。
【学位授予单位】：湖南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP391.41;R730.55
【图文】：

回归图,正则化参数,定值,正交矩阵

iiiiiV 为 2 2的正交矩阵，其第二列为 212v v v，则主方向的角度i 定 21arctanvvi 数i 定义如下，其中' 为正则化参数，通常设置为定值 0.01：'2'1 ssi数i 定义如下，其中'' 为正则化参数，通常设置为定值 0.1,M 为梯像素点的个数：21''12 Mssi 2.2 很好的解释了三个参数对核的变化的影响。首先，圆形核通过行拉长，然后拉长之后的核在矩阵iU 的作用下进行旋转，最后，参缩放。

核回归,自适应,三维图像,像素点

16图 2.3 lena 图像和 PET 图像中的像素点对应的自适应回归核三维图像自适应核回归方法维图像自适应核回归方法是在二维图像的基础上扩展出来的。在医学，为了更好地利用空间结构性信息，通常对三维影像进行处理，而不

流程图,影像,空间结构信息,流程

三维PET影像自适应回归核提取流程

【参考文献】