图像引导重离子在线放疗中的误差实时校正关键技术研究

In order to effectively correct treatment errors in the online heavy ion radiotherapy, such as setup errors, tissue deformation error, the error of heavy ion dose distribution and target conformal errors, and improve the accuracy and realtime performance in heavy ion radiotherapy and online verification process, the project intends to conduct research on the accuracy and realtime performance of the following four key issues affecting the heavy ion radiotherapy and online verification: In order to correct positioning error in the fractionated radiotherapy, A 2D/3D medical images registration algorithm is researched for the online X-ray and CT image sequences; In order to correct the soft tissue deformation error resulting of patient breathing and organ motility, the parallel registration algorithm of freedom deformation is researched for online PET and CT image sequences using to make treatment plans and a fast multi-modality medical image fusion algorithm based on intelligent computing is studied for PET/CT; In order to correct the dose distribution error in heavy ion online radiotherapy; In order to correct the leaves motion errors of DMLC during online heavy ion radiotherapy, a method of leaves position monitoring and correction is researched for real-time and conformal radiotherapy. After the study of these problems, setup errors, tissue and organ motion errors, heavy ion dose distribution errors and DMLC leaf motion errors will be reduced as much as possible and the accuracy and realtime performance of heavy ion radiation therapy will be improved during heavy ion radiotherapy.

为了校正重离子在线放疗中摆位误差、组织形变误差、重离子剂量分布误差及靶区适形误差，本项目拟针对影响重离子在线放疗及验证精确性和实时性的以下四个关键问题进行研究:为了校正分次放疗中的摆位误差，研究基于在线X图像与CT序列图像的2D/3D医学图像快速配准算法；为了校正放疗实施中病人呼吸和器官蠕动产生的软组织形变误差，研究在线PET与计划用CT的自由形变并行配准算法以及基于智能计算的PET/CT多模态医学图像快速融合算法；为了校正重离子在线放疗实施中的剂量分布误差并为DMLC的在线适形调整提供参数，研究基于Bloch球面的快速在线肿瘤分割算法；为了校正在线放疗过程中的DMLC叶片运动误差，研究放疗中与靶区适形的DMLC叶片位置实时监控和校正方法。通过对以上问题的研究有效降低放疗过程中病人的重复摆位误差、组织器官运动误差、重离子剂量分布误差和DMLC叶片运动误差，提高重离子放疗的准确性及实时性。

本项目针对重离子在线放疗中存在的分次放疗摆位误差、组织形变误差、重离子剂量分布误差及靶区适形等治疗误差，分别研究了2D-3D医学图像并行配准算法、医学图像非刚性并行配准算法、多模态医学图像快速融合算法、DMLC叶片位置实时监控和校正方法、医学图像中的运动目标检测和背景建模。取得的主要结果包括：1)在重离子分次放疗过程中摆位误差的大小直接影响放疗精确性，2D-3D医学图像配准对校正摆位误差具有重要作用，提出了基于CUDA和组合相似性测度的2D-3D医学图像快速配准算法；2)为了快速校正重离子放疗中组织器官形变误差，针对非刚性医学图像配准速度慢的问题，提出了一个基于CUDA的医学图像非刚性并行配准算法、基于局部熵改进的Active Demons多模医学图像配准算法、基于扩展轮廓的快速仿射不变特征提取算法、归一化仿射不变多尺度自卷积HU矩算法、解决Zernike矩平移不变性、尺度不变性和仿射不变性的预处理算法；3)为校正重离子放疗中的剂量分布误差，提出了一种基于MSTO和Beamlet保边滤波算子的含噪声图像融合算法、基于引导滤波与改进PCNN的多聚焦图像融合算法、基于冗余小波变换与引导滤波的图像融合算法、基于Bilateral滤波器和NSCT的含噪声图像融合算法、基于引导滤波与改进PCNN的图像融合算法、基于冗余小波变换与引导滤波的图像融合算法、基于NSCT的自适应模糊逻辑和PCNN的融合算法、基于Tetrolet变换的改进融合算法；4)为解决重离子放疗中的靶区适形误差，采用粒子群算法对DMLC的分数阶PID控制器各项参数进行优化，为了使DMLC叶片快速到位以便缩短治疗时间，提出了一种位置控制器的设计方法、基于交叉耦合的定点PID同步控制和PID轨迹跟踪控制策略；5)针对运动目标检测中灰度变化等问题，提出了基于多维特征的核密度估计运动目标检测方法、基于多特征融合的背景建模方法、区域直方图建模的运动目标检测方法，能够在复杂场景中提高检测性能。该项目研究为在我国发展重离子放疗技术和实现具有完全自主知识产权的重离子放疗系统具有重要价值。