基于多模型高斯过程回归的肺部四维计算机断层扫描超分辨率重建

发布时间：2019-09-10 13:17

【摘要】：肺部四维计算机断层扫描(4D-CT)能引导精确放疗,然而出于对患者安全性的考虑,4D-CT扫描间距不能太小,以至于图像的上下层间分辨率过低,因此图像冠、矢状面需要插值才能得到高分辨率图像。本文提出了一种基于多模型高斯过程回归的超分辨率重建技术,该方法利用高分辨率的横截面及对应的低分辨率图像作为训练集,通过构造多个高斯过程回归模型,预测出冠、矢状面的高分辨率像素点。实验结果表明,本文方法在边缘及细节的恢复上都优于双三次插值、凸集投影算法、稀疏表达方法、多相位相似的方法和基于自学习分块的高斯过程回归方法。研究结果表明,本文方法能有效提高肺部4D-CT图像的质量,对实现肺部肿瘤精确的个体化放疗有积极意义。
【作者单位】：南方医科大学生物医学工程学院;广东省医学图像重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(31271067,61671230) 广东省科技计划项目(2017A020211012) 广州市科技计划项目(201607010097) 广东省医学图像重点实验室项目(2014B030301042)
【分类号】：R734.2;TP391.41

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