基于自适应非局部均值的CBCT投影数据去噪算法

为了准确地获取放疗摆位信息,并减低临床患者 所接收的辐射剂量,提出了一种基于非局部均值(NLM)的锥形束计算层析(CBCT)投影数据去 噪算法。首先,计算在不同投射角度下获取的CBCT投影数据的噪声标准差、边缘信息和纹理 子块的平均梯度值的均值,确 定与该角度投影数据相适应的滤波强度值;然后,采用改进的NLM算法对投影数 据进行去噪处理;最后,经过三维重 建获得较高质量的CBCT图像。还对基于子块分割的噪声估计算法进行了改进,使其更适 用于CBCT投影数据的噪声估 计。实验结果表明,本文算法能够有效估计投影数据的噪声水平,去噪效果优于其它几种算 法,在去除噪声的同时,还能很 好地保留图像的细节信息,并可增强图像的对比度,有利于准确获取摆位信息和医生的临 床诊断。     

基于边缘保护尺度空间的形变配准方法及在自适应放疗中的应用

计划CT图像与锥形束CT (Cone beam CT, CBCT)图像的配准是基于CBCT图像引导放射治疗(Image guided radiation therapy, IGRT)系统中实现自适应放疗(Adaptive radiation therapy, ART)的关键部分.边缘保护多尺度空间基于非线性扩散模型,可以为基于互信息的配准提供丰富的空间位置信息.为了提高系统中配准算法性能,本文提出了一种基于边缘保护尺度空间与自由形变模型(Free form deformation, FFD)相结合的多尺度形变配准方法.我们采用了在不同的尺度上根据精细程度选择相应的自由形变控制点数,由粗及精地恢复形变.同时, 提出了自动获取非线性扩散模型中平滑参数λ的方法来实现全自动配准. 实验结果表明,本文提出的方法用于基于CBCT的图像引导放射系统时,可实现日常放疗时的CBCT图像和计划CT图像准确且快速的配准.通过获得的形变域,可实现CBCT图像肿瘤靶区、危及器官(Organ at risk, OR)和等剂量线的自动勾画,从而实现剂量体积直方图(Dose volume histograms, DVH)分析.最终实现了放疗计划从CT到CBCT的自适应转移.     

基于非线性尺度空间的非理想虹膜边界定位

提出了一种基于非线性尺度空间的非理想虹膜边界定位方法。这一方法通过具有尺度演化特性的非线性扩散消除小尺度的几何结构,保留虹膜的主要边界信息。此外将此扩散与多分辨率分析框架结合,从而实现了虹膜边界的快速有效检测。实验结果表明,与经典方法相比,所提算法能够有效消除上述因素导致的不利影响,精确提取了非理想虹膜的内外边界。     

基于感兴趣窄带区域的同步分割与配准方法及在IGRT中的应用

医学图像分割与配准是图像引导放疗(Image guided radiation therapy, IGRT)系统中的关键技术. 为提高基于CBCT (Cone beam CT)的IGRT系统实施胸腹部肿瘤放疗的实时性与自适应性, 特别是实现重要危及器官肝脏区域照射剂量的合理控制, 本文提出一种基于感兴趣窄带区域的同步分割与配准方法, 目标是实现放疗计划系统中计划CT和CBCT图像目标区域的分割与配准. 通过构建感兴趣窄带模型, 并且与活动轮廓模型相结合实现初始分割, 然后与基于光流场(Optical flow field, OFF)的形变配准方法进行循环迭代, 从而构造ASOR分割与配准同步模型(Active contour segmentation and optical flow registration synchronously, ASOR). 在方法实施时, 首先利用非线性扩散模型和窄带活动轮廓模型在CT图像中提取肝脏空间初始位置信息, 为同步模型提供合理的肝脏初始轮廓. 然后将该轮廓及相应窄带区域经仿射变换映射到CBCT图像, 进而结合构造的ASOR同步模型, 用光流场确定活动轮廓水平集的运动情况, 使分割与配准在同一个演化过程中完成迭代. 实验结果和临床应用表明, 本文提出的方法应用于基于CBCT的IGRT系统时, 可实现肝脏组织的自动分割与放疗剂量分布的快速计算. 同时, 我们将同步过程中获得的形变域用于实现肝脏与肿瘤靶区等剂量线从计划CT到CBCT的自适应转移, 进行自适应放疗效果的临床测评.     

基于边缘保护多尺度空间的医学图像配准方法

从尺度空间滤波的角度分析传统多分辨率配准方法存在局限性的原因。为提高配准的精度和速度,更好地避免局部极值,提出基于边缘保护多尺度空间配准的方法。这种多尺度空间基于非线性扩散模型,可以为基于互信息的配准提供丰富的空间位置信息。同时为实现全自动配准,提出自动获取非线性扩散模型中平滑参数λ的方法。实验结果表明,文中方法用于三维医学图像配准时,优于传统的多分辨率配准方法,配准结果获得更高的精度,需要较少的迭代次数,并且在传统方法发生误配时,文中方法仍可准确配准,具有较好的鲁棒性。     

基于连续尺度空间和多特征提取的煤矿监控视频注意计算模型

在分析当前自底向上注意计算模型在煤矿图像中应用缺陷的基础上,受Itti模型的启发,提出了一种新的基于多尺度和多特征的煤矿监控视频注意计算模型。在多尺度分析上,以连续尺度的离散化形式为非均匀采样的表达,以Bessel修正函数为滤波核;在特征提取中,采用运动显著性,小波包分解和亮度为待注意目标的显著性度量,采用DOG算子对各种特征进行归一化,最终形成统一的待注意目标显著图。实验结果证明了算法的适应性和高效性。