联合时空域信息的呼吸相关序列图像处理算法及应用研究

Aiming for assisting precise radiotherapy and protecting organs at risk, respiratory motion with abdomen-thorax is analyzed quantitatively by studying the characteristics of four dimensional sequence images. Our research mainly focuses on four parts. Firstly, deformable image registration algorithm using spatial and temporal information jointly is proposed for 4D-CT with different respiration related phases in order to obtain the tumor motion. Secondly, edge-preserving scale space is constructed for multi-scale decomposition of free breathing 3D-CT images in treatment day, and then aiming for reconstructing the 4D-CT in treatment day, the deformable registration algorithm is implemented on 4D-CT in planning day and 3D-CT in treatment day by using B-spline based free form deformation model. Thirdly, based on the internal pixels changing in body area with the original images, the respiratory signal is derived from clinic practical 4D-MRI, and then the respiratory phase is calculated based on the respiratory signal. Furthermore, for removing the artifacts in 4D-MRI, the deformation fields are optimized by using polynomial fitting and principal component analysis, and deformable registration is followed for enhancing the tumor and soft tissues. Finally, clinical application for liver cancer patients is studied based on 4D-CT and 4D-MRI technique, point to point dose accumulation is implemented based on the deformable registration for radiation injury prediction with hepatic organ. Both of phantom and clinical patients are studied for verification and evaluation.

为辅助临床实施肿瘤精确放疗并保护危及器官，本申请拟通过研究包含呼吸运动信息的四维序列图像特征来定量分析胸腹部肿瘤和危及器官随呼吸运动变化规律。研究内容包含如下四方面：(1)研究联合空域和时域信息的形变配准算法实现4D-CT中不同时相的呼吸相关序列图像配准，从而获取肿瘤靶区的运动规律并辅助定位;(2)通过构建边缘保护多尺度空间，并结合基于B样条的自由形变网格模型设计配准算法，用于实现计划日4D-CT和治疗日3D-CT图像之间的配准，重建放疗当日4D-CT图像;(3)研究临床可行的4D-MRI技术，通过基于原始图像片层内部的身体区域像素变化提取呼吸信号并计算各个呼吸时相，使用多项式拟合和主成分分析法对形变域优化，实现4D-MRI中伪影去除，并通过形变配准算法实现增强;(4)将4D-CT和4D-MRI技术实施临床验证和应用，以放射性肝脏损伤为例，研究基于形变配准算法的点对点剂量叠加方案。

图像引导放疗是一种四维的放疗技术，将影像学技术引入到放疗过程中，是实施受呼吸运动影响较大胸腹部肿瘤精确放疗的有效途径。四维图像引导放疗在原先三维图像的基础上引入了时间因数，充分考虑了肿瘤和危及器官在放疗分次内和放疗分次间的各种位移误差。在患者治疗前，治疗中利用各种先进的影像设备对肿瘤和危及器官进行实时跟踪，并根据器官位置变化调整治疗条件，使照射野紧紧“追随”靶区，同时可以对危及器官予以有效保护，从而对患者实施有效的精确放疗。为辅助临床实施肿瘤精确放疗并保护危及器官，本项目通过研究包含呼吸运动信息的四维序列图像特征来定量分析胸腹部肿瘤和危及器官随呼吸运动变化规律，研究了医学图像形变配准新技术和危及器官分割新技术及其临床癌症患者的放射性损伤预测等应用，并将这些技术用于肿瘤的图像引导精准治疗。 主要研究内容包括：研究了联合空域和时域信息的形变配准算法实现四维CT中不同时相的呼吸相关序列图像配准，从而获取肿瘤靶区的运动规律并辅助定位; 通过构建边缘保护多尺度空间，并结合基于B样条的自由形变网格模型设计配准算法，用于实现计划日四维CT和治疗日CT图像之间的配准，重建放疗当日四维CT图像; 研究了临床可行的四维MRI技术，通过基于原始图像片层内部的身体区域像素变化提取呼吸信号并计算各个呼吸时相，使用多项式拟合和主成分分析法对形变域优化，实现四维MRI中伪影去除，并通过形变配准算法实现增强; 将四维CT和四维MRI技术实施临床验证和应用，以放射性肝脏损伤为例，研究基于形变配准算法的点对点剂量叠加方案。同时，以临床需求为导向，基于本项目的相关医学图像处理技术研究了光学相干断层成像并用于眼部疾病诊断和治疗；研究了光声成像技术及肿瘤诊疗应用；研究了血液细胞电镜图像处理技术及医学应用等相关方面的内容。基于本项目的研究，培养硕博研究生17名，与国内外知名课题组进行40余次合作交流，发表33篇学术论文，授权国家发明专利8项，团队老师和学生获得10项荣誉和奖项。