圖像引導HIFU治療中的圖像分割與配準技術的研究.pdf

1、近年來，高強度聚焦超聲(HIFU——HighIntensityFocusedUltrasound)技術成為腫瘤治療領域的一個新的研究熱點。HIFU腫瘤治療技術利用超聲波特有的深穿透能力、強方向性和可聚焦性，實現(xiàn)超聲能量在人體內(nèi)部組織的高強度會聚，短時間內(nèi)造成病變組織的急性熱損傷而不傷及周圍的正常組織，成為最小損傷治療腫瘤的一種有效方法。HIFU治療手術的成敗往往取決于是否有完備的手術前治療計劃和手術中腫瘤目標的準確定位系統(tǒng)，這也構(gòu)成了一

2、個HIFU治療的圖像導航系統(tǒng)。在手術治療計劃系統(tǒng)中，需要對病人的病灶部位及器官進行三維CT或MRI圖像掃描，以獲得足夠多的病理和位置信息，還需要對病灶目標和相關聯(lián)的組織，如血管結(jié)構(gòu)進行分割和三維重建。更重要的是需要由醫(yī)生標記出腫瘤目標的PTV、GTV和CTV輪廓，并制定HIFU焦點的合理治療路徑。在手術過程中，需要實時的成像設備來鎖定病灶目標，引導HIFU治療探頭進行治療。血管結(jié)構(gòu)的提取需要特殊的圖像分割算法，而圖像配準技術就是將手術前

3、的圖像與手術中的圖像融合在一起，將手術前的治療計劃，目標輪廓和治療路徑都映射到治療坐標系中，實現(xiàn)精確的治療。本研究正是針對圖像引導HIFU治療中的血管分割技術和圖像配準技術，進行了理論研究和算法設計。 ●本文研究了一種基于多模態(tài)醫(yī)學圖像配準技術的HIFU治療系統(tǒng)的圖像定位方法。它包括對手術前三維CT或MRI圖像中病灶目標的分割和血管結(jié)構(gòu)模型的提?。恍g中超聲圖像進行采集，處理和血管結(jié)構(gòu)的提取；以及基于血管結(jié)構(gòu)特征的多模態(tài)醫(yī)學圖像配

4、準。 ●然后詳細闡述了基于圖像灰度脊點的血管結(jié)構(gòu)半自動分割方法。基于脊點的血管分割方法，可以快速獲得圖像中的血管結(jié)構(gòu)的中心點軌跡以及各個中心點位置上的血管半徑估計，這樣不但可以快速對血管結(jié)構(gòu)進行建模，而且為圖像配準方法提供了參考的特征點坐標。本文研究了快速行進的脊點提取方法，在速度和準確性上與以往脊點分割方法有了進一步的提高。 ●在圖像配準的方法中，我們研究了一種基于術前和術中兩種模態(tài)圖像中的血管中心點的解剖特征的配準方

5、法。這種方法基于經(jīng)典的迭代最近點算法(ICP——IterativeClosestPoint)，將手術前提取的中心點集與手術中提取的中心點集進行剛性配準。采用隨機初始化點來避免局部最優(yōu)，利用圖像中的不變特征量來加速收斂。然后在多級B樣條的基礎上，進行了非剛性的配準方法的研究。 ●我們還研究了一種基于模型的圖像配準方法。它利用手術前三維CT或者MRI圖像分割的血管結(jié)構(gòu)模型與手術中的三維超聲圖像直接配準，而無需再對術中圖像進行特征提取

6、。這種方法簡化了配準的過程，提高了配準速度，而且在配準精度上也有一定的提高。為了解決呼吸等運動對配準造成的影響，我們進一步采用模式控制的自由變形模型(FFD——FreeFormDeformation)和B樣條的結(jié)合，對血管結(jié)構(gòu)在手術治療過程中所產(chǎn)生的運動及變形進行建模。所謂模式控制是指目標物體按照某些特定的非線性函數(shù)的控制方式所運動，這樣就大幅度的減少了運動模型的自由度參數(shù)。為了提高配準方法的收斂速度，我們采用遺傳算法和加速梯度算法相結(jié)