放射治療計劃系統(tǒng)中感興趣區(qū)域的分割與可視化.pdf

1、本文重點研究了放療感興趣區(qū)域的分割和可視化。為了減輕醫(yī)生手動勾畫感興趣區(qū)域的繁重勞動，提出了半自動和自動分割兩種解決方法。半自動方法：手動合并分水嶺分割結(jié)果中的過分割塊，繼而標(biāo)識出感興趣區(qū)域。在分水嶺算法的預(yù)處理階段，比較了多種濾波和梯度生成算法，確定用強(qiáng)濾波器濾波，用形態(tài)學(xué)多尺度梯度算法生成梯度圖。接下來，實現(xiàn)了一種快速的基于鏈碼的分水嶺算法；改進(jìn)了傳統(tǒng)的基于浸沒模型的分水嶺算法，在運算時間幾乎沒有影響的情況下，大大抑制了過分割。針對

2、分割結(jié)果中依然存在過分割，比較了3種合并準(zhǔn)則，得出使用灰度、面積準(zhǔn)則的結(jié)論。自動方法：SOM和上下文相關(guān)兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合以分割圖像，然后使用若干判定準(zhǔn)則，標(biāo)識出腹部感興趣區(qū)域。為了增強(qiáng)效果，介紹了放療感興趣區(qū)域的可視化。運用輪廓線表面重建方法構(gòu)建出三維感興趣區(qū)域，幫助醫(yī)生直觀地觀察人體內(nèi)部病灶及組織器官的形態(tài)、位置和尺寸。實現(xiàn)了CT模擬技術(shù)的兩個重要應(yīng)用：數(shù)字重建射線圖像和射野方向觀視。為了增強(qiáng)BEV的效果，提出了通過圖像融合，把放療