基于图像结构转换和demons配准的无标记BEV肿瘤跟踪算法

目的:提出可应用于图像质量差、多叶准直器（MLC）遮挡和非刚性变形的兆伏级图像的无标记射束方向观（BEV）肿瘤放疗跟踪算法。方法:采用窗口模板匹配、图像结构转换和demons非刚性配准方法，解决兆伏级图像中的配准问题。在模体中生成质量保证（QA）计划并在加速器上手动设置治疗偏移后执行，收集治疗过程中的682幅电子射野影像装置（EPID）图像作为固定图像；同时采集计划系统中对应射野角度的数字重建影像（DRR）图作为浮动图像，验证算法的准确性。此外收集21例肺部肿瘤治疗患者的共533对图像进行肿瘤跟踪研究，提供治疗过程中肿瘤位置变化定量结果。图像相似度用于跟踪结果的第三方验证。结果:算法可应对不同程度（10%~80%）的图像缺失，模体验证中86.8%的跟踪误差在3 mm以下，80%在2 mm以下。配准前后归一化互信息（NMI）变化为（1.182±0.026）~（1.202±0.027）（ P<0.005），豪斯多夫距离（HD）变化为（57.767±6.474）~（56.664±6.733）（ P<0.005）。病例结果以平移为主（-6.0~6.2 mm），但非刚性形变仍存在。配准前后NMI变化为（1.216±0.031）~（1.225±0.031）（ P<0.005），HD变化为（46.384±7.698）~（45.691±8.089）（ P<0.005）。 结论:本文算法可应对不同程度图像缺失，且在数据缺失图像的非刚性配准中表现较好，适用于不同放疗技术，为多模态、部分数据及图像质量较差的兆伏级图像处理提供了参考思路。