【摘 要】
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图像引导放射治疗技术是治疗肺癌的一种重要手段。在图像引导放疗过程中,呼吸运动与心脏搏动的干扰,是导致图像伪影的重要因素,准确的肺组织运动估计可以减少呼吸运动带来的伪影,提高放射治疗的准确性。图像配准是肺运动估计的关键技术,针对点集匹配中提取特征不显著、解剖结构不准确影响配准精度和配准速度较低的问题,本文研究了特征提取算法和肺CT图像三维点集配准算法,具体研究内容如下:（1）针对肺气管分叉点为显著解
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图像引导放射治疗技术是治疗肺癌的一种重要手段。在图像引导放疗过程中,呼吸运动与心脏搏动的干扰,是导致图像伪影的重要因素,准确的肺组织运动估计可以减少呼吸运动带来的伪影,提高放射治疗的准确性。图像配准是肺运动估计的关键技术,针对点集匹配中提取特征不显著、解剖结构不准确影响配准精度和配准速度较低的问题,本文研究了特征提取算法和肺CT图像三维点集配准算法,具体研究内容如下:（1）针对肺气管分叉点为显著解剖结构且数量保持不变,其位移向量能够充分体现图像配准中空间变换情况,提出了一种肺气管分叉点特征提取方法,利用肺实质分割、肺气管分割提取肺气管,通过计算每个像素到气管壁的测地距离以及设置空心球检测肺气管连接的脉管数量（3个以上）作为连接点,最后通过聚类选择离气管壁最远的连接点作为气管分叉点。（2）为了解决点集匹配处理大量数据导致运行时间较长的问题。本文提出了一种基于深度学习的相干点漂移（CPD-Net）算法,用于无监督学习几何变换。利用多层感知器（MLP）和激活函数,拟合具有连续性和平滑性的位移函数,通过训练集学习位移函数来估计几何变换,在无迭代优化过程中,能够提高在各种维度数据的运算性能。在肺CT图像（DIR-Lab数据集）中以标记点或提取的特征点作为数据集,通过CPDNet算法与相干点漂移算法的仿真比较,结果表明CPD-Net具有较好的鲁棒性、准确性,配准速度在1秒内,具有良好的实时性。
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