基于点集匹配的4D CT肺运动估计算法研究

发布时间：2018-05-28 17:30

本文选题：四维图像配准 + 点集匹配　；参考：《深圳大学》2017年博士论文

【摘要】：肺癌是威胁人类健康的主要肿瘤疾病之一,而图像引导放射治疗是治疗肺癌的一种重要手段。在图像引导放射治疗过程中,呼吸运动是导致图像伪影和肿瘤位置不确定的重要因素,准确的肺部运动模型可以辅助定义精确治疗的边际,计算放射剂量的分布,改进门控预测模型等。因此,对肺运动的特点进行研究,找出针对个体的肺运动模型是当前图像引导放射治疗的一个重要研究方向。图像配准是肺运动估计的重要技术,本文针对4D CT肺图像,研究基于点集匹配的四维图像配准算法。主要的研究成果如下:(1)针对传统点集匹配算法中固定点集无法进一步提高配准精度的问题,提出了一种基于动态点集匹配的肺运动估计算法。该算法首先通过点集形状关系和特征点周围局部图像信息的相关系数建立了一个模糊点对应矩阵,构建了虚拟目标点与源点集之间相互对应;在虚拟目标点附近根据图像内容对应关系对虚拟目标点进行调整,建立了有约束最小二乘模型,反向求解目标点集,该目标点集是经过原始目标点调整后的位置,可以更好地反映源点集与目标点集之间在图像内容上的对应关系。提出了一种有约束最小二乘模型的近似求解算法,可以有效减少求解时间,提高点集调整的效率。通过多次迭代求解,目标点集与源点集在图像内容对应关系上逐步改善,从而有效提高点集匹配算法在解决图像配准问题中的配准精度。该算法不但在肺实质运动估计方面的性能较好,而且也能有效估计整个胸部图像(包括肺和胸壁)的滑动运动。该算法与其它经典算法比较,其空间精度和计算速度都有较大提高。在整个胸部的滑动运动估计中,能有效对肺边界的滑动运动进行估计。(2)针对离散时间点的空间配准算法缺乏时间维相关性的问题,提出了一种基于点集匹配和时空追踪的肺运动估计算法。该算法在鲁棒性点集匹配的基础上,得到特征点在不同相位的映射位置,在时间维构建L1正则化约束的最小二乘的特征点轨迹拟合模型,该轨迹将时间维度的相关性引入四维图像配准中,可以得到更稳定的点运动轨迹;进一步地,把点的轨迹拟合后的位置作为目标点的空间mean-shift追踪的初始位置,进行目标点追踪,使目标点周围局部图像信息与其对应的源点周围局部图像的信息更相似。该算法重复上述过程,直至所有目标点不需要再调整。该算法在相对运动较小的肺运动估计时,其配准精度高于现有的其它算法;在相对运动较大的肺数据集进行评价时,该算法不但可以保证较好的空间精度,同时由于时间维轨迹拟合的引入,其空间形变域的拓扑保持性能优于现有算法。(3)针对点集匹配算法的形变函数容易受离群点干扰而出现异常形变场的问题,提出了一种基于L1范数与拓扑保持约束的点集匹配算法。该算法针对点集匹配问题,构建了一个正则化约束的最小二乘模型,分别从弹性变换的鲁棒性、仿射变换的稳定性、空间变换扭曲能量、拓扑保持性等方面引入正则约束,给出了点集匹配的正则优化模型。该模型可以在点集中存在较多离群点的情况下求解稳定的、扭曲能量较小的、拓扑保持的形变函数,该函数可以用于进行肺部运动模型估计,解决了传统点集匹配算法在离群点较多时存在的形变场容易发生异常的问题。进一步地,该算法给出了正则化约束的最小二乘模型的精确求解模型,并给出了快速求解算法。该算法在离群点较少的情况下,扭曲能量与已有点集匹配算法相当,而配准精度和体保持性能的综合评价优于已有算法;在离群点较多的情况下,该算法具有较高的配准精度,同时,剪切应变的度量表明该算法得到的形变场具有更优的拓扑保持性能。(4)针对传统基于控制点对应关系的形变模型只包含空间信息、缺乏时间维信息的问题,提出了一种基于时空径向基函数的四维形变模型。该算法将时间维引入传统的径向基函数,构建了时空径向基函数,并在此基础上,构建了基于时空径向基函数的时空形变模型,该模型可以估计出三维体数据中任意点在任何时间的空间位置。本文详细讨论了该时空形变模型的性质,包括:可分离性,可解性,空间平滑,时间平滑等。理论分析表明,该时空形变模型可去耦合为一系列的一维变换和一个三维变换,从而大大减少四维形变模型的计算时间。选用正定径向基函数能够保证该模型可解,同时选用的空间径向基函数决定了该模型在空间域的平滑性,而选用的时间径向基函数决定了该模型在时间域的平滑性。该时空形变模型可以描述动态器官的运动模型,确定空间域中任意点的运动轨迹,使形变结果随时间保持稳定,得到更准确、更具生物意义的形变模型。
[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 .
【学位授予单位】：深圳大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：R734.2;TP391.41

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