基于改进Demons算法的非刚性配准及其在肿瘤放疗中的应用
周露1
甄鑫1
卢文婷1
窦建洪2
周凌宏1
1.南方医科大学生物医学工程学院,广东广州,5105152.南方医科大学生物医学工程学院,广东广州510515;广州军区广州总医院麻醉科,广东广州510010
摘要：目的 提出一种改进的Demons非刚性配准算法,验证算法的有效性,并将其应用于图像引导放射治疗(image-guided radiotherapy,IGRT)中治疗图像和计划图像的配准.方法 基于Brox等提出的梯度恒定假设和Malis的高效二阶最小化算法的思想将图像灰度梯度场的相似性加入原始的能量函数中,推导出更新变形场的公式.利用有限内存的BFGS算法优化能量函数,自动确定迭代次数.分别利用模拟形变图像、变形体模图像和肝癌病人的临床CT图像验证改进算法的配准精度.结果 改进的Demons变形配准算法与原始的“Additive Demons”算法相比,配准精度更高,收敛速度更快.结论 在放射治疗的不同分次扫描过程中,因实际扫描条件的影响,两幅待配准图像像素灰度值范围不同的情况下,改进的Demons算法能够更好地实现快速精确的配准.
关键词：Demons算法非刚性配准梯度恒定假设高效二阶最小化
分类号：R318(医用一般科学)
资助基金：国家自然科学基金(30970866)广东省重点科技计划(2008A030102011)
论文发表日期：2012-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 40-45 )
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