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基于弹性配准的肺4D-CT中间相位图像重建被引量：2: 2015年; 针对肺四维计算机断层摄影(4D-CT)数据获取时辐射剂量高的缺点,提出了一种基于弹性配准的肺4DCT中间相位图像重建方法,利用已知的两个特殊呼吸相位图像,重建出其他中间呼吸相位图像。其具体过程是:选择呼吸周期内的两个相位图像分别作为参考图像和浮动图像,首先用Active Demons配准方法估计出两个相位图像间的运动位移场;然后根据呼吸运动过程的线性假设,相应地求出浮动图像到中间相位图像的运动位移,继而重建出中间相位图像。实验结果表明,重建出的中间相位图像不仅在视觉上与真实图像非常接近,而且用标记点方法量化评价的平均误差也在3 mm内。所提基于弹性配准的重建方法能较准确地重建出肺4D-CT中间相位图像。; 耿丹丹王婷婷曹蕾张煜

基于多相位图像相似性的肺4D-CT超分辨率重建被引量：1: 2017年; 肺4D-CT为放射治疗提供全面的图像引导,在当今肺癌治疗中起着重要的作用。然而,由于采集时间和人体所能承受辐射剂量的限制,无法得到高分辨率(Z轴方向)CT图像,因此,通常采集到的肺4D-CT图像Z轴方向细节部分往往不够清晰。针对这一问题,提出了一个基于多相位相似性的非局部均值超分辨率重建方法,来提升肺4D-CT图像的质量。该方法利用多相位图像之间的互补信息,以非局部均值滤波为基础,来恢复图像的高分辨率细节结构;另外,由于呼吸运动,肺4D-CT图像中不同相位图像肺区域的灰度会有所差异,为保证重建高分辨率图像的灰度不变性,引入全局约束以修正重建图像的整体灰度。采用一套公共肺4D-CT数据集评估提出的方法,该数据集由10组肺4D-CT数据组成,每组数据包含10个相位。实验表明,在恢复图像的细节和增强分辨率方面,该方法要优于传统的线性插值和凸集投影(Projection Onto Convex Set,POCS)超分辨率重建算法。; 陈瑾张煜; 关键词：非局部均值超分辨率重建

基于星形先验和图割的肺部四维计算机断层扫描肿瘤自动分割被引量：2: 2016年; 肺部四维计算机断层扫描(4D-CT)能准确定位肿瘤靶区,对于实现肺癌的精确放疗有重要意义。但4D-CT图像数量巨大,单纯靠人工分割肿瘤勾画靶区很不现实,而且肺4D-CT图像复杂,目前的自动分割技术难以保证分割精度。针对这些问题,本文提出了一种基于星形先验和图割的肺4D-CT肿瘤自动分割技术。首先,在初始相位图像上选取目标种子点,以此点为中心,形成初始目标块。其次,采用运动估计中的完全搜索块匹配算法,获得下一相位图像中与初始目标块最相似的目标块,同时计算出它们之间的运动位移,以此类推,得到所有相位的目标块以及对应块之间的运动位移。随后,利用这些运动位移和初始相位目标种子点的位置,计算出其余各相位目标种子点,将它们作为星形先验的中心点。最后,在各相位的目标块上使用结合星形先验的图割算法,得到肿瘤分割结果。视觉和量化两方面评价结果均表明,相较于传统图割算法,本文提出的方法不仅能够提高分割的准确性,而且大幅提升了自动化程度。; 申正文高圆圆张煜; 关键词：图割

基于配准的肺4D-CT图像超分辨率重建被引量：6: 2015年; 肺4D-CT数据在肺癌治疗中有重要意义.但肺4D-CT数据纵向(Z方向)分辨率低,为显示正确比例图像需进行插值运算,由此带来图像的模糊.本文提出了一种基于Active Demons配准的超分辨率重建技术来提高肺4DCT图像分辨率.我们将不同相位同一位置的低分辨率图像视为不同"帧"图像.首先采用Active Demons配准方法得到不同"帧"图像之间的运动估计;而后采用凸集投影(Projection Onto Convex Set,POCS)超分辨率算法重建高分辨率肺图像.实验结果表明,与三次样条插值和反投影方法相比较,我们的方法能得到更清晰的肺图像,明显增强图像结构.; 吴秀秀肖珊张煜; 关键词：超分辨率重建 CONVEX

基于运动估计的肺4D-CT图像冠矢状面超分辨率重建被引量：6: 2014年; 肺4D-CT在肺癌放射治疗中发挥着重要的作用,但肺4D-CT数据层间的分辨率低,导致每个相位3D数据的肺冠矢状面均为低分辨率图像。本研究提出一种基于运动估计的超分辨率重建技术,以提高3D数据的冠矢状面图像分辨率。首先,分析图像退化模型;然后,采用基于完全搜索块匹配的运动估计法,估计出不同"帧"肺冠矢状面图像之间的运动场;最后,以此运动场为基础,采用迭代反投影法(IBP),重建高分辨率的肺部冠矢状面图像。使用一个公共可用的数据集来评价所提出的算法,该数据集由10组肺4D-CT数据组成,每组数据包含10个相位。在每组图像中,选取不同相位的冠矢状面图像进行实验。结果表明,与传统的插值方法(如最近邻插值、双线性插值法)相比,图像边缘宽度均显著降低(最近邻插值9.93±0.59,双线性插值8.04±0.69,新算法5.41±0.60,P<0.001);较双线性插值,图像平均梯度显著提高(5.41±0.59 vs 7.49±0.75,P<0.001),新方法不仅能获得视觉上清晰的图像,而且量化评价指标也有明显提高。主观和客观实验结果表明,所提出的新方法能有效提高肺4D-CT冠矢状面图像的分辨率。; 肖珊王婷婷张煜; 关键词：超分辨率重建

基于分块的肺4D-CT图像超分辨率重建被引量：1: 2015年; 肺4D-CT在肺癌的治疗中,对于准确定位肿瘤靶区、实现个体化精确放疗具有重要的应用价值。由于放射剂量的限制,使得肺4D-CT图像分辨率较低。提出一种基于图像分块的超分辨率重建技术,提升肺4D-CT图像的分辨率。首先,将图像分解为一系列重叠图像块;其次,利用Active Demons配准算法,自适应选取若干幅与目标图像块对应结构相似的其他相位图像块,并估计出它们之间的运动变形场;而后,采用迭代反投影(IBP)算法,重建得到高分辨率的图像块;将得到的所有高分辨率图像块拼接后,最终输出完整的高分辨率肺4D-CT图像。利用由德克萨斯安德森肿瘤中心DIR实验室采集并开放的公共数据集评价所提出的算法,该数据集由10组肺4D-CT数据组成,每组数据包含10个相位。从每组数据中,选取不同相位图像进行实验。量化评价结果表明,所提出的方法相比反投影(BP)算法、全局迭代背投影算法,图像平均梯度显著提高(反投影算法7.65±0.44,全局迭代背投影算法7.92±0.43,本算法8.92±0.50,P<0.001)。视觉评价结果同时显示,所提出的方法能够有效消除伪影,得到结构显著增强、清晰度更高的肺4D-CT图像。; 王婷婷吴秀秀张煜; 关键词：图像分块自适应选择超分辨率重建

基于快速亚像素运动估计的肺4D-CT图像超分辨率重建: 2015年; 肺4D-CT图像超分辨率重建技术对于提高肺4D-CT图像分辨率有重要作用。本文提出一种基于快速亚像素运动估计的超分辨率处理方法,以重建清晰的肺4D-CT图像。首先采用快速亚像素运动估计方法估计不同"帧"图像间的运动场,然后采用迭代反投影方法重建高分辨率肺4D-CT图像。实验结果表明,与传统的插值方法及基于全搜索运动估计的超分辨率重建算法相比较,本方法能得到更清晰的肺部图像,图像结构明显增强。同时,与全搜索算法相比,运算时间显著缩减。; 肖珊王婷婷吕庆文张煜; 关键词：超分辨率重建亚像素

基于图割的肺4D-CT图像超分辨率重建: 2016年; 肺4D-CT在当今的肺癌放射治疗中起着重要的作用。本文提出了一种基于全局图割方法的肺4D-CT图像超分辨率重建方法,来提升肺4D-CT图像的质量。该方法首先在最大后验马尔科夫随机场框架下建立一个肺4D-CT各相位高分辨率图像重建的全局能量函数,然后,将该能量函数转化成图的表达方式,最后用图割方法和α-βswap算法优化能量函数来恢复高分辨率图像细节结构。实验结果表明,在恢复图像的细节方面,本文方法要优于传统的线性插值和凸集投影超分辨率重建算法。; 陈瑾申正文席卫文张煜; 关键词：超分辨率重建图割

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广东省自然科学基金(S2013010014049)

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