聚焦超声治疗系统中的图像非刚性配准算法研究及应用

聚焦超声治疗系统中的图像非刚性配准算法研究及应用

论文摘要

聚焦超声治疗技术作为一种治疗肿瘤的新手段在临床应用上已经开展了十多年,近来发展非常迅速,相关基础研究、设备制造和临床实践都已积累了大量经验。聚焦超声治疗手术的效果取决于对病灶区域精准的定位,目前临床多数设备采用B超图像进行引导,疗效依赖于临床操作医生的业务水平和经验,在一定程度上制约了超声热疗技术向精准发展的步伐。追求精确计划、精确定位与精确治疗成为提高热疗疗效的当务之急。理想的手段是采用磁共振成像(Magnetic Resonance, MR)装置进行引导和监控,但是相对于超声设备价格昂贵,并且需要与聚焦超声治疗系统一体化的装配技术。因此目前基于手术中的B超成像设备寻找简捷、有效的定位与监控方法进行精确治疗是很现实也很必要的。在图像引导放射治疗(Image-guided Radiotherapy, IGRT)先进的定位与监控技术的启发下,我们以术中B超成像为基础,充分利用术前采集的CT/MR图像,研究适用于聚焦超声治疗系统的图像配准技术,从而在一定程度上实现手术的精确定位和监控。本文在理论研究和系统实现上开展了如下几个方面的工作:(1)对聚焦超声治疗系统的发展及其定位与监控技术的研究现状进行综述。通过聚焦超声治疗与放射治疗系统的定位与监控策略的对比与分析,提出适用于聚焦超声治疗系统的非刚性配准技术。在现有B超成像设备的基础上,充分利用患者术前采集的CT/MR图像,实现聚焦超声热疗系统的图像引导定位和监控。指出图像引导定位的关键是术前三维CT/MR图像与术中超声图像的配准融合,图像引导监控的关键在于术中二维超声单模态图像间的非刚性配准。(2)由于自由形变模型(Free-Form Deformation, FFD)在医学中能够很好地描述待配准的三维形变体的局部形变,所以本文对基于B样条的FFD和基于像素灰度的互信息测度进行研究和分析。针对传统插值方法会给互信息函数带来局部极值的问题,提出将Hanning窗Sinc函数的逼近函数作为部分体积(Partial Volume, PV)插值法核函数的新插值算法(称为HPV插值)。同时,基于HPV插值方法导出配准代价函数相对于FFD模型参数的梯度计算解析式。这样本文以B样条的FFD为形变模型、互信息函数和平滑约束函数的组合为度量准则、HPV算法为插值方法、最陡梯度下降法为优化方法形成一种新的非刚性配准算法,应用于术前三维CT/MR图像与术中超声图像的配准融合。通过在CT与MR图像上的人工形变和真实数据实验,验证了新算法抑制局部极值的能力。(3)由于物理模型能够很好地保持目标形变的拓扑属性,并能约束巨大的配准解空间,所以本文采用物理模型对术中超声图像的病灶形变进行建模,并对基于物理模型的医学图像非刚性配准方法进行研究。验证了当物体的形变是小距离的、线性的,可采用弹性模型进行配准且计算量较小;当物体的形变是大距离的、非线性的,需采用流体模型进行配准,此时的变换为同质变换但计算比较复杂。为了提高配准精度,本文还对目标形状特征点的提取和尺度不变特征(Scale Invariant Feature Transform, SIFT)提取方法进行了分析,针对图像中一些小结构特征,提出一种结合形状信息和SIFT方法的流体非刚性配准算法。为应用于超声单模态图像间的配准,该方法在贝叶斯框架下结合了灰度差度量准则、代表目标形状的特征点信息和由SIFT方法提取的局部关键点信息。通过在超声图像上与传统流体配准算法的对比实验,表明其能够提高配准的精度。(4)最后,将基于FFD模型与HPV插值的非刚性配准算法和结合形状信息与SIFT方法的非刚性配准算法分别应用到聚焦超声治疗系统中,实现图像引导的定位与监控功能。在Microsoft Visual C++平台下,结合VTK和OpenGL等软件工具包,开发三视图等人机交互界面和对治疗靶区进行三维表面重建,建立定位与监控软件系统。通过对临床真实数据的实验,检验该定位与监控功能模块在临床治疗上的实用性。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 聚焦超声治疗技术
  • 1.1.1 超声温热疗法
  • 1.1.2 高强度聚焦超声技术
  • 1.2 聚焦超声系统中的定位与监控技术
  • 1.2.1 国内聚焦超声系统中定位与监控技术的研究现状
  • 1.2.2 国外聚焦超声系统中定位与监控技术的研究现状
  • 1.3 图像引导放射治疗技术的发展与研究现状
  • 1.4 医学图像非刚性配准的研究现状
  • 1.4.1 形变模型的发展
  • 1.4.2 相似性度量准则的发展
  • 1.4.3 参数优化方法的发展
  • 1.4.4 聚焦超声治疗系统中非刚性配准技术的现状
  • 1.5 本文的研究内容和结构安排
  • 第二章 基于非刚性配准的图像引导定位与监控功能的构成
  • 2.1 引言
  • 2.2 基于非刚性配准的图像引导定位
  • 2.2.1 手术前治疗计划的制定
  • 2.2.2 手术中三维超声图像的采集
  • 2.2.3 术前与术中图像的配准融合
  • 2.3 基于非刚性配准的图像引导监控
  • 2.4 小结
  • 第三章 基于自由形变模型的多模态图像非刚性配准方法
  • 3.1 引言
  • 3.2 基于FFD 模型的非刚性配准算法
  • 3.2.1 形变模型
  • 3.2.2 度量准则
  • 3.2.3 HPV 插值方法
  • 3.2.4 优化方法
  • 3.3 实验结果与讨论
  • 3.3.1 合成数据实验
  • 3.3.2 真实数据实验
  • 3.3.3 讨论
  • 3.4 小结
  • 第四章 基于弹性和流体模型的单模态图像非刚性配准方法
  • 4.1 引言
  • 4.2 基于弹性和流体模型的非刚性配准算法
  • 4.2.1 在欧拉参考系下的形变场
  • 4.2.2 配准的贝叶斯估计
  • 4.2.3 先验约束项
  • 4.2.4 相似性准则
  • 4.2.5 数值解法
  • 4.3 弹性物理模型与流体物理模型的比较
  • 4.4 实验结果与讨论
  • 4.4.1 合成数据实验
  • 4.4.2 真实数据实验
  • 4.5 小结
  • 第五章 结合形状信息和SIFT 的流体非刚性配准方法
  • 5.1 引言
  • 5.2 形状特征点对的提取
  • 5.2.1 形状轮廓线的提取
  • 5.2.2 形状特征点的提取
  • 5.2.3 形状匹配
  • 5.3 采用SIFT 方法对局部关键点对的提取
  • 5.3.1 图像多尺度表示
  • 5.3.2 SIFT 描述算子
  • 5.3.3 关键点的匹配
  • 5.4 形状信息和关键点信息与流体模型的结合
  • 5.5 实验结果与讨论
  • 5.5.1 合成数据实验
  • 5.5.2 真实数据实验
  • 5.6 小结
  • 第六章 聚焦超声治疗系统定位与监控功能的实现
  • 6.1 引言
  • 6.2 治疗靶区的三维表面重建及可视化
  • 6.2.1 序列图像间目标轮廓线的自适应采样
  • 6.2.2 基于层间相邻交叉点距离最小化的表面重建
  • 6.2.3 治疗靶区及聚焦焦点的三维可视化
  • 6.3 图像引导定位的具体实现
  • 6.3.1 基于人体内部特征点算法在粗配准中的应用
  • 6.3.2 粗配准的实验结果与讨论
  • 6.3.3 基于FFD 模型算法在非刚性精配准中的应用
  • 6.3.4 非刚性精配准的实验结果与讨论
  • 6.4 图像引导监控的具体实现
  • 6.5 小结
  • 第七章 工作总结与展望
  • 7.1 工作总结
  • 7.2 工作展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 攻读博士学位期间以第一作者完成的论文
  • 相关论文文献

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