图像引导重离子放疗中靶区的精确定位及剂量校正方法研究-东篱科研大数据发现系统（DRDS）

位置：立项数据库 > 立项详情页

图像引导重离子放疗中靶区的精确定位及剂量校正方法研究

项目名称：图像引导重离子放疗中靶区的精确定位及剂量校正方法研究
项目类别：地区科学基金项目
批准号：61162016
申请代码：F010401
项目来源：国家自然科学基金
研究期限：2012-01-01-2015-12-31

项目负责人：王阳萍
依托单位：兰州交通大学
批准年度：2011

中文摘要：

随着国内外重离子放疗技术研究的深入，对面向生物学效应的重离子精确放疗提出更高需求。为了有效解决患者接受分次放疗过程中,由于呼吸、脏器蠕动和体位变化使软组织器官产生形变而引起的治疗误差，图像引导下的重离子放疗已成为一个必然的发展趋势。项目组通过对常规射线下图像引导放疗技术以及重离子放疗特点的分析，结合已研发完成的重离子放疗计划系统在图像引导放疗临床使用中的改进需求，研究建立适宜于大尺度形变的医学图像自动配准算法、基于配准的在线序列图像三维自动分割算法、结合重离子分层照射与靶区适形的动态MLC参数实时调整算法、基于束流方向组织形变参数及CT值的重离子计划剂量校正算法，以解决图像引导重离子在线放疗中靶区精确定位以及重离子剂量校正两个关键问题，提高重离子放疗的精确性。项目的研究为在我国实现具有完全自主知识产权的图像引导重离子放疗提供理论基础及技术支持，对重离子临床放射治癌的研究具有重要意义。

中文主题词：图像引导；重离子放射治疗；医学图像配准；动态多叶准直器；剂量评估

英文摘要：

image guided；heavy-ion radiotherapy；medical image registration；dynamic multi-leaf collimator；dose evaluation

英文主题词： image guided；heavy-ion radiotherapy；medical image registration；dynamic multi-leaf collimator；dose evaluation

结论摘要：

随着国内外重离子放疗技术研究的深入，对面向生物学效应的重离子精确放疗提出更高需求。为了有效解决患者接受分次放疗过程中,由于呼吸、脏器蠕动和体位变化使软组织器官产生形变而引起的治疗误差，图像引导下的重离子放疗已成为一个必然的发展趋势。本项目按计划目标，对在线图像引导重离子放疗中的靶区精确定位及剂量校正涉及的关键问题进行了深入研究，取得了预期成果，并对部分内容进行了扩充。项目取得的主要成果可以概括为（1）研究适宜于大尺度形变的医学图像算法，针对软组织器官由于不自主呼吸运动产生的形变，建立了基于共轭梯度与CUDA平台的粘性流体模型配准算法；针对便于提取关键特征点的组织器官，建立了基于特征点提取的混合样条插值弹性配准算法，并建立了置信传播与特征点形状特征相结合去除SIFT 特征点匹配错误的算法。（2）在CUDA平台上建立了并行的数字重建影像生成算法、改进的互信息并行计算方法、快速体数据梯度计算的实时体绘制算法、序列CT图像与二维X影像配准的算法，并基于萤火虫算法寻优配准互信息最大值，引入梯度下降与多分辨策略对配准过程进行优化，以快速得到六个最佳重复摆位参数。（3）就智能算法应用于医学图像分割时存在的分割不准确及实时性差等缺点，设计了量子衍生智能算法，建立了融合量子克隆进化与二维Tsallis熵的医学图像分割算法、基于量子蚁群算法的图像分割算法、基于生化反应速率的图像阈值分割算法、建立了基于量子蚁群模糊聚类算法的分割，以应用于边界模糊区域分割。（4）为了进一步提高靶区定位精确度，对医学图像融合进行了深入研究，建立了基于非下采样变换与区域点火脉冲耦合神经网络的医学图像融合方法、基于小波变换的加权局部对比度的医学图像融合方法、基于多尺度几何分析方法、NSCT和Beamlet变换的图像融合方法。（5）设计了基于模糊控制的自适应 PID 控制器，并采用粒子群算法对无刷直流电机的PID控制器各项参数进行优化，保证在线放疗中多叶准直器叶片的到位精度。（6）在CUDA平台上研究了DVH图的并行统计及剂量评估，提出了一种降低冲突的共享内存投票算法，有效避免了对共享存储器投票时产生的bank冲突，提高了DVH统计的效率。项目的研究为在我国实现具有完全自主知识产权的图像引导重离子放疗提供理论及技术支持，对重离子临床放射治癌的研究具有重要意义。

成果综合统计