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基于双边滤波的滑动运动补偿4D-CBCT仿真成像研究

         
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目的将双边滤波引入基于可变形矢量场(DVF)的4D-CBCT重建,实现全自动滑动运动补偿4D-CBCT重建。方法首先利用所有相位投影,用改良的运动补偿瞬时代数重建技术(Modified Simultaneous Algebra Reconstruction Technique,mSART)生成高质量参考相位。初始4D-DVF通过0%相位和其他相位图像依次配准生成。之后通过配准目标相位测量投影和参考相位变形到目标相位后的正投来优化求解4D-DVF。优化过程中的损失函数平滑约束项中引入双边滤波。其包含3个子核:空间域Guassian核;图像强度域Guassian核;和DVF域Guassian核。选择合适的子核方差提取滑动运动,采用非线性共轭梯度算子优化,用B样条心脏躯干体模(NURBS-based Cardiac-Torso phantom,NCAT phantom)验证算法。采用量化评价指标:Root-Mean-Square-Error(RMSE)和最大误差(MaxE);重建图像提取的肺轮廓Dice系数和相对重建误差(RE)评价算法性能。结果NCAT模体的双边滤波重建运动轨迹的RMSE/MaxE为0.796/1.02 mm;原始重建方法的相应结果为2.704/4.08 mm。图像中的特定结构如肋骨位置,心脏边缘的定义,纤维结构通过双边过滤都得到了更好的纠正。结论开发了一种基于双边滤波的全自动滑动运动补偿4D-CBCT方案,数字模体研究证实了改进的运动估计和图像重建能力,其可被用作肺SBRT治疗的4D-CBCT图像引导工具。

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