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放疗中形变图像及2D-3D图像配准算法研究的综述报告.docx

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放疗中形变图像及2D-3D图像配准算法研究的综述报告.docx

上传人:niuwk 2024/4/16 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【放疗中形变图像及2D-3D图像配准算法研究的综述报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【放疗中形变图像及2D-3D图像配准算法研究的综述报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。放疗中形变图像及2D-3D图像配准算法研究的综述报告放疗是治疗癌症的常见方法之一,在放疗过程中,由于肿瘤周围组织不断变化,可能导致放疗剂量无法完全覆盖肿瘤区域,同时也可能造成正常组织的受损。因此,对于放疗过程中的形变监测和矫正具有重要意义。在放疗过程中,形变监测主要涉及到两个关键问题:一是如何获取肿瘤周围组织的形变信息,二是如何将形变信息与放疗计划进行配准,以实现放疗剂量的优化。现代医学影像技术为研究放疗中的形变信息提供了一种可行的方法,其中最为常见的影像方法是CT和MRI。由于肿瘤周围组织的形变通常是非刚性的,因此需要使用多模态影像进行配准分析。对于多模态影像的配准,需要采用多种配准算法。一种常用的配准算法是基于特征点匹配的方法。该方法的基本思想是将待配准的图像中的特征点与参考图像中的对应特征点进行匹配,以确定两幅图像之间的变换关系。具体实现时,可以使用SIFT(Scale-InvariantFeatureTransform)算法提取图像中的关键点,并使用Harris角检测算法来确定关键点的位置和方向。特征点的匹配可以基于相邻关键点之间的漂移向量进行,也可以使用基于图像密度的方法,如FLIRT(FMRIBLinearImageRegistrationTool)算法。另一种常见的配准算法是基于体素匹配的方法。该方法的基本思想是将待配准的图像和参考图像都转换为体素表示,并使用变换矩阵或变形网格来调整待配准图像。该方法的优点是可以考虑到图像中的全局形变信息,但是计算复杂度较高。除此之外,还有基于模型的方法,如ActiveShapeModel(ASM)算法。该方法将待配准的图像与模型进行匹配,并通过迭代寻找匹配最优的变换矩阵或变形网格,以实现图像的配准。在放疗中,单单图像配准不能完全覆盖肿瘤周围组织的变形情况,因此需要使用2D-3D图像配准算法。该算法将2D影像(如X射线影像或立体摄影影像)与三维放射线治疗计划进行配准,以实现对于肿瘤周围组织的形变监测和治疗剂量的优化控制。综上所述,放疗中的形变图像及2D-3D图像配准算法是放疗治疗过程中的重要组成部分。通过多模态影像的数据获取和多种配准算法的应用,可以实现肿瘤周围组织形变的有效监测和治疗剂量的优化控制,为放疗治疗质量的提高提供保障。