Demons模型在图像引导放射治疗中的应用研究

本研究针对自适应放射治疗中急需解决的变形图像精细配准问题，提出了基于经典Demons模型的一系列改进算法，在GPU硬件加速的平台上实现了从CT图像到CBCT图像的快速和精确配准。主要研究内容包括：1) 基于双向力的Demons配准模型研究以及基于CUDA语言的GPU加速变形配准算法平台的构架；2) 基于Demons的改进CT-CBCT变形配准新算法-DISC算法研究；3) CT与不完整CBCT图像混合重建与配准的变形配准新算法研究。本研究从临床实际应用出发，提出了针对目前临床上CT-CBCT变形配准所存在的难题的系列解决方案，并应用临床实际病人数据对提出的新算法进行了深度、细致的验证和分析，实验结果表明本研究所提出的新算法能快速、精确的完成CT-CBCT的图像变形配准问题。本研究的开展将对大型肿瘤放射治疗设备关键技术的研究与自主知识创新具有现实意义和临床应用价值。