將基于經典Demons算法與加速Demons算法的彈性配準模型應用到放療患者不同分次間的錐形束CT(CBCT)圖像中,為進一步分析腫瘤及危及器官的變化提供軟件支持。通過Matlab軟件編寫三維彈性配準程序,并用此程序對宮頸癌放療患者不同分次時的兩組錐形束CT圖像進行仿真實驗驗證。結果表明經典Demons算法配準前后對比,最小均方誤(MSE)減少59.7%,相關系數(CC)提高了11.0%;加速Demons算法配準前后對比,MSE減少40.1%,CC提高7.2%。實驗驗證上述兩種基于Demons模型的彈性配準在CBCT圖像配準中取得較好的配準效果,但對細微差別處仍顯得精度不夠,且整個配準時間較長,如要應用到在線自適應放療中仍需進一步提高形變的精度并減少配準時間。
非剛性醫學圖像配準是醫學圖像研究領域的熱門專題之一,具有重要的臨床應用價值。本文提出一種改進的Demons算法,將灰度守恒模型和局部結構張量守恒模型結合起來,構造一個新的能量函數處理多模態配準問題,然后采用L-BFGS算法優化能量函數,解決復雜三維數據的優化問題,并采用多尺度分層細化的思想解決大形變配準。實驗表明,本文算法對大形變和多模態三維醫學圖像配準都有較好的效果。