基于单张X射线投影图像的肺癌放疗实时容积图像重建与三维肿瘤定位

目的：开发一种基于单张X射线投影图像进行实时容积图像重建和三维肿瘤定位的算法，用于肺癌放疗。方法：给定一组患者N个呼吸相位的容积图像作为训练数据，我们在参考相位和其他N-1个相位之间进行可变形图像配准，得到N-1个形变矢量场。这些形变矢量场可以通过主成分分析得到的少数几个特征向量和系数有效表示。通过改变主成分分析系数，我们可以生成新的形变矢量场，将其应用于参考图像后，产生新的容积图像。然后，我们可以通过优化主成分分析系数，使得计算投影与测量投影匹配，从而从单张投影图像重建容积图像。通过将反向形变矢量场应用于参考图像中的肿瘤位置，可以得出肿瘤的三维位置。我们的算法在图形处理单元上实现，以实现实时效率。我们使用一个具有10个呼吸相位的逼真动态数学体模生成训练数据。测试数据是360个锥形束投影，对应一次机架旋转，使用相同体模模拟，但呼吸幅度增加50%。结果：重建容积图像的平均相对图像强度误差为6.9% ± 2.4%。平均三维肿瘤定位误差为0.8 mm ± 0.5 mm。在NVIDIA Tesla C1060 GPU卡上，从每个投影重建容积图像的平均计算时间为0.24秒（范围：0.17至0.35秒）。结论：我们展示了从单张X射线图像近实时重建容积图像和定位三维肿瘤位置的可行性。