精准自适应放疗中的4D锥束CT图像重建及肿瘤靶区精确跟踪算法研究

4D cone beam CT (CBCT) image reconstruction and gross tumor volume (GTV) effective tracking are the key technologies in the accurate adaptive radiotherapy. In order to meet the new demands such as high-speed, low-dose, high-quality, etc. in the modern 4D CBCT image-guided precision radiotherapy, we study and establish the theoretical framework of 4D CBCT image reconstruction and GTV tracking based on temporal association information, and solve the key technical problems of impacting the accuracy of reconstruction and tracking. There are three issues need to be studied: 1) The CBCT geometrical parameter calibration and correction framework based on the visual imaging model is established, and an automatic landmarks detection and recognition algorithm is designed to obtain the visual imaging model parameters in high accuracy under the complex conditions. 2) An 4D CBCT image reconstruction algorithm based on the prior temporal association constrained compressed sensing is proposed to improve the reconstructed quality of 4D CBCT image under the influence of respiratory movement and incomplete projection data collected from the limited viewing angles with the same respiratory phase. 3) A GTV dynamic tracking algorithm based on spatial temporal consistency constrained deformable registration model is designed to more accurately express the deformation of the organ tissue around the tumor and improve the tracking accuracy of GTV in the online radiotherapy. The research project plays an important role in 4D CBCT image-guided adaptive radiotherapy. Therefore, it has great academic value and broad application prospects.

4D锥束CT(CBCT)图像重建及肿瘤靶区的精确跟踪是实现自适应精准放疗的关键技术。本项目针对现代医疗对4D CBCT图像引导精准放疗提出的高速、低剂量、高质量等临床应用新需求，研究建立基于时空关联信息的4D CBCT重建与肿瘤靶区跟踪理论框架，并研究解决影响精确重建及跟踪的关键技术问题：1）研究建立基于视觉成像模型的CBCT几何参数标定和校正框架，并设计复杂条件下标识点自动检测和识别算法，以获取高精度CBCT视觉成像模型参数；2）研究基于时空关联先验约束压缩感知的4D CBCT图像的重建算法，解决呼吸运动及不完备投影数据对4D CBCT图像重建质量的影响；3）研究设计基于时空一致性约束形变配准模型的肿瘤靶区动态跟踪算法，以更加准确的表达肿瘤周围器官组织的形变，提高在线放疗时肿瘤靶区跟踪的精度。本项目成果将在精准自适应放疗中发挥重要的作用，因此具有较大的学术研究价值和广阔的应用前景。

4D CBCT是实现自适应放疗中肿瘤运动实时监测和跟踪的有力工具，在提高放疗疗效方面具有显著作用。然而由于CBCT成像技术的不足、放疗过程中受呼吸运动等因素的影响，造成4D CBCT图像重建质量不高、肿瘤靶区无法有效跟踪等问题。本项目针对这些问题从三个方面展开研究，具体成果如下：.（1）在CBCT几何参数标定研究方面，研究设计了一种具有旋转不变性和较高定位精度的圆环形标记及编码方式，提出了一种复杂条件下基于编码圆环标记的高精度检测和识别方法，并基于相机模型提出了一种CBCT成像模型参数估计和基于最小重投影误差和LMI全局优化技术对模型参数及加权因子和反投影因子进行校正和优化的方法，以支持离线和在线标定，具有较好的抗噪性能和标定精度。.（2）在4D CBCT图像重建研究方面，为解决呼吸运动等带来的运动伪影对4D CBCT图像重建质量的影响，本项目利用各个呼吸阶段的图像与先验图像之间的差值图像是稀疏的特性，在PICCS基础上引入空间约束信息，并利用精确鲁棒的基于多级形变配准模型的形变配准代替传统的基于标准FBP方法构建先验图像，提出了一种基于空间关联先验约束压缩感知的4D CBCT图像的重建算法，从高度欠采样的投影数据中准确重建出动态的4D CBCT图像。.（3）在肿瘤靶区精确跟踪研究方面，为避免放疗中由于肿瘤周围器官组织的形变对肿瘤靶区跟踪精度造成的影响，本研究提出了一种基于跟踪块时空约束形变配准模型的4D图像关键点精确跟踪算法。配准模型包含相似性、空间形变平滑性和时间平滑性三个约束，通过融合空间和结构信息增强图像局部区域内元素各异性的表达能力，并在正向形变约束基础上增加反向形变约束提升配准精度和一致性要求。.本项目成果面向现代医疗对4D CBCT图像引导精准自适应放疗提出的高速、低剂量、高质量等临床应用新需求，研究解决涉及的关键问题，具有重要的科学意义和广阔的应用前景。

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