CBCT圖像去噪與配準(zhǔn)算法研究.pdf

1、隨著物理學(xué)與生物科學(xué)理論的不斷完善以及放射治療技術(shù)的快速發(fā)展，放射治療已成為治療腫瘤的主要手段之一。目前，基于錐形束CT(Cone-Beam CT,CBCT)成像系統(tǒng)的圖像引導(dǎo)放射治療（Image Guided Radio Therapy,IGRT）可以達(dá)到提高放療精度的目的。通常，CBCT兼具實時性好、靈敏度高、使用方便等優(yōu)點(diǎn)，與計劃CT圖像配準(zhǔn)融合后可更加充分地發(fā)揮上述優(yōu)勢。但是，CBCT圖像的弱邊緣由于受噪聲的嚴(yán)重影響而變得不清晰

2、，并且圖像低對比度區(qū)域的分辨率較差，這增加了診斷難度。同時，現(xiàn)階段臨床CBCT圖像與計劃CT圖像的配準(zhǔn)多是由醫(yī)技人員手動完成，這必然會在一定程度上降低放療精度。
　　 本文在分析比較現(xiàn)有的醫(yī)學(xué)圖像去噪及多模配準(zhǔn)方法的基礎(chǔ)上，提出了基于系數(shù)分類的CBCT圖像去噪算法和基于特征向量的CBCT圖像與計劃CT圖像的彈性配準(zhǔn)方法。本文在這兩方面的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下：
　　 1.基于系數(shù)分類的CBCT圖像去噪
　　 (1)

3、根據(jù)CBCT圖像的成像原理及噪聲分布特點(diǎn)，在小波模極大去噪理論的基礎(chǔ)上，提出了一種快速且易實現(xiàn)的基于系數(shù)分類的CBCT圖像去噪方法。對測試圖像與臨床CBCT圖像的去噪結(jié)果表明，該算法能夠在保留重要診斷細(xì)節(jié)的同時有效地抑制CBCT圖像中的噪聲。此外，該算法無需對IGRT設(shè)備做任何改進(jìn)，降低了臨床推廣的難度。
　　 (2)對二進(jìn)小波的噪聲分布特點(diǎn)進(jìn)行了研究，推導(dǎo)出二維二進(jìn)小波尺度間噪聲標(biāo)準(zhǔn)差關(guān)系公式，并提出了CBCT圖像的噪聲方差估

4、計公式。實驗證明，使用該公式可以增強(qiáng)去噪算法的邊緣保護(hù)效果，與Donoho提出的經(jīng)典穩(wěn)健中位數(shù)法相比，本文提出的噪聲方差估計公式去噪效果更優(yōu)。
　　 (3)針對二進(jìn)小波細(xì)節(jié)子帶方向性明確的特點(diǎn)，提出了基于方向窗的維納濾波方法，對不同類別的小波系數(shù)使用不同參數(shù)的維納濾波。該方法可以有效地保留CBCT圖像中的邊緣信息，減少去噪偽影，并能得到更高的峰值信噪比，進(jìn)而有更好的視覺效果。
　　 2.基于特征向量的CBCT圖像與計劃C

5、T圖像的多模彈性配準(zhǔn)
　　 (1)CBCT圖像中的噪聲是影響CBCT圖像與計劃CT圖像配準(zhǔn)結(jié)果準(zhǔn)確性的主要因素之一。對現(xiàn)有的基于特征向量的圖像配準(zhǔn)算法（改進(jìn)的HAMMER算法）的不足進(jìn)行了分析，使用邊緣檢測和定位性能較好的Canny算子替代對噪聲較為敏感的梯度幅值，與灰度值和LoG算子組合成新的特征向量。實驗結(jié)果表明，與梯度幅值相比，Canny算子可以更好地辨別CBCT圖像中的強(qiáng)邊緣，有效地避免了散射線所帶來的噪聲干擾，進(jìn)而使用

6、改進(jìn)后的特征向量可以提高配準(zhǔn)算法精度。
　　 (2)提出了一種重要特征點(diǎn)自適應(yīng)選取的方法，該方法可以自適應(yīng)地選取最重要的特征點(diǎn)，從而減少了配準(zhǔn)所需的重要特征點(diǎn)數(shù)目，降低了計算冗余度。同時，可以根據(jù)期望得到的配準(zhǔn)效果選取配準(zhǔn)參數(shù)，快速準(zhǔn)確穩(wěn)定地實現(xiàn)CBCT圖像與計劃CT圖像的多模彈性配準(zhǔn)。
　　 (3)給出了特征向量權(quán)重選取的準(zhǔn)則，即提高強(qiáng)邊緣特征在特征向量中的比重。實驗結(jié)果表明，利用該準(zhǔn)則可以提高定位CBCT圖像邊緣特征