基于轮廓信息的CT/MR图像三维配准算法的研究

发布时间：2021-03-01 02:32

　　世界对癌症的治疗采用放射治疗的方法,同时通过化疗等方法进行辅助性治疗。在进行放射治疗前,物理师需要制定一个靶区照射范围的计划,其中靶区的勾画是在CT图像上进行的,然而CT图像对软组织成像并不明显,以至于勾画靶区时并不准确。相对CT图像而言,MR图像有更丰富的软组织信息,能够区分靶区周边的正常组织。为了能够更加准确的勾画出靶区的范围,通常以CT图像作为参考,MR图像按照一定的空间变换关系变换到与CT图像在同一坐标点处（即图像配准过程）,然后将变换后的MR图像融合到CT图像中,弥补CT图像在软组织成像上的不足。大多数配准都需要人工参与选择感兴趣区域,这在一定程度上增加物理师的工作量,同时人工选择感兴趣区域,会导致勾画区域大小的随意性,从而影响配准结果,增加配准时间。本文以鼻咽癌患者的CT和MR图像作为实验数据,通过不同策略来解决CT和MR图像三维配准时存在的上述问题,主要研究内容包括:（1）在二维切片上进行分割,并将该切片上分割得到的轮廓区域作为相邻切片的初始区域,继续进行分割直到完成整个三维体数据的分割;（2）对CT和MR图像进行多次下采样,获得多级分辨率图像;（3）从低分辨率的CT和M... 

【文章来源】：广东工业大学广东省

【文章页数】：58 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

配准流程图

我们需要根据组织结构本身是否有形变型。如图 2.2 所示，空间变换包括线性变换和一步细分为刚性变换、仿射变换以及投影变，下面将对空间变换的几种类型进行详细阐

CT和MR的融合结果图

【参考文献】：
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硕士论文
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本文编号：3056833