在线自适应放疗若干关键问题的研究

发布时间：2020-08-25 21:07

【摘要】：肿瘤放射治疗的目的是在最大限度地保护正常组织的前提下,尽可能多地杀灭肿瘤细胞,从而提高患者的生存率。但是由于放疗过程通常持续几周,与初始放疗计划相比,肿瘤及其周围重要器官在多次治疗实施过程中,常常会产生位置和形状的变化。这些变化会造成肿瘤漏照或正常组织受到过多照射,从而导致肿瘤未控或放疗并发症增多。目前,在线自适应放疗(Adaptive Radiotherapy, ART)技术通过在每次放疗前扫描患者的放疗区域,获取肿瘤和周围危及器官随时间的变化,并将这些变化反馈以调整治疗计划,从而达到最大限度的消灭肿瘤和保护正常器官的目的,其中,基于锥形束CT (Cone Beam CT, CBCT)的在线ART技术研究最为广泛。在自适应放疗过程中,病人一直躺在治疗床上面,因此,需要利用精准的配准算法快速完成肿瘤和正常器官轮廓的映射,从而节省勾画的时间；同时,需要医生对映射的轮廓进行核实,从而避免错误的映射造成放疗准确性的降低。然而,CBCT图像质量比较差,其一方面影响了肿瘤和正常器官轮廓映射的准确性,另一方面影响了医生对肿瘤和器官轮廓的精确识别。因此,一方面需要我们开发基于CBCT图像的配准算法,提高配准的精度,完成轮廓的映射;另一方面需要我们提高CBCT图像的质量,方便医生对肿瘤和危及器官的边缘进行准确的识别,提高放疗的精度。所以,本文致力于在线ART中配准算法和CBCT图像质量的研究,概括全文的研究成果和贡献,主要有如下的几个方面：(1)基于梯度的CBCT图像配准算法研究首先,以Demons方法为例,通过分析变形力的工作原理,阐述了基于密度的配准算法在进行CBCT与CT图像进行配准的时候产生误配的原因；然后,通过分析CBCT与CT图像的特征,提出了一种基于梯度的图像配准方法,并将其移植到GPU平台上面,减少配准所需时间,满足临床实时性的要求；最后,将算法应用到研发的在线自适应平台上面,通过临床试验验证了梯度配准算法和研发的在线自适应平台的有效性。(2) CBCT实验平台的搭建针对CBCT投影图像获取的问题,利用实验室的CBCT系统,获取了实际的投影图像；同时,通过蒙特卡洛仿真工具包(Geant4),模拟了X射线源、粒子与物质发生的反应和平板探测器,构建了CBCT实验仿真平台,获取了仿真的投影图像。(3)基于旋转光栅的CBCT散射校正方法针对CBCT图像受散射影响比较大的问题,提出了一种基于旋转光栅的CBCT图像散射校正方法；同时,利用山东新华医疗器械有限公司提供的G-242射线源和泰雷兹检测板参数,以及图像半影的大小对旋转光栅的参数进行了初步的研究；最后,在对实验结果分析后发现,经过旋转光栅校正后,CBCT图像的噪声表现为高频特性。(4) CBCT图像噪声去除的研究研究了经过散射校正后的CBCT图像中的噪声,包括：针对CBCT图像的两种去噪策略-基于投影图像的去噪和基于重建后图像的去噪,进行了对比分析,并通过实验验证了各自的优缺点;针对散射校正后CBCT图像噪声表现为高频的特性以及CBCT图像噪声去除实时性的要求,提出了一种正交基投影的快速非局部去噪方法,并利用实验室采集到的CBCT图像对其有效性进行了验证。
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：R730.55;TP391.41

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