一种用于自适应放射治疗的轮廓引导可变形图像配准算法
医学物理
2015-06-12 v1
摘要
在自适应放射治疗中，通常在计划 CT 与治疗 CT（或锥形束 CT）之间进行可变形图像配准，以生成用于剂量累积和轮廓传播的形变矢量场（DVF）。自动传播到治疗 CT 上的轮廓可能包含相对较大的误差，特别是在低对比度区域。临床医生经常需要对传播的轮廓进行检查和编辑。编辑后的轮廓能够满足自适应治疗的临床要求，然而 DVF 仍然不准确且与编辑后的轮廓不一致。本工作的目的是开发一种轮廓引导可变形图像配准（CG-DIR）算法，以提高自适应放射治疗中 DVF 的准确性和一致性。通过在原始 demons 算法的目标函数中引入描述描绘结构集对之间强度匹配的项，实现了将编辑后的轮廓纳入配准算法。CG-DIR 算法遵循基于 GPU 的原始 demons 算法计算框架 [Gu et al, Phys Med Biol. 55(1): 207-219, 2010]，在计算机图形处理单元（GPUs）上实现。在五例临床头颈部癌症患者数据和一例盆腔癌症患者数据上评估了 CG-DIR 的性能。研究发现，与原始 demons 算法相比，CG-DIR 提高了 DVF 的准确性和一致性，同时保持了类似的高计算效率。
引用
@article{arxiv.1301.0970,
title = {A Contour-Guided Deformable Image Registration Algorithm for Adaptive Radiotherapy},
author = {Xuejun Gu and Bin Dong and Jing Wang and John Yordy and Loren Mell and Xun Jia and Steve B. Jiang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1301.0970},
year = {2015}
}