一、基于外部标记点的图像自动配准方法探讨（论文文献综述）
包学志[1]（2020）在《基于贝叶斯原理的4D-CT图像肝脏呼吸运动预测方法研究》文中提出肝癌是一种常见的恶性肿瘤,在患病率和致死率上分别排到第五名和第三名,对我国人民造成巨大的安全隐患。肝癌的精准治疗能够大大提高患者的存活率和生活质量。由于呼吸运动是导致肝脏发生移动位移的主要因素,因而肝脏的呼吸运动位移预测对于肝癌的精准治疗十分重要。计算机断层扫描术（Computed Tomography,CT）是临床常用的影像诊断技术。4D-CT可以在病人自由呼吸状态下快速采集,因此通过4D-CT可以获取呼吸周期内多个呼吸相位的图像。通过腹部表面信息构建代理信号,构建表面与肝脏的运动关联模型是呼吸运动预测的一种有效方法。当前常用方法多是通过在人体内植入靶点以追踪体内软组织的运动,然后建模,但是植入靶点会对人体造成一定创伤,另一方面这种方法所构建的模型只能反映局部位置的运动信息,不能反馈出内部整体运动信息,因此对于追踪肝脏运动信息变化就变得不太适用。另外,呼吸运动预测的实时性要求非常高,而当前的方法大多注重精度的提升,一方面是因为呼吸模式是高度个体化的,另一方面是建模过程中大量的复杂计算导致了过多的时间花费。本文基于4D-CT数据集,基于贝叶斯原理对肝脏的呼吸运动预测方法进行分析和研究工作,主要的贡献和创新包括:（1）构建基于贝叶斯原理的肝脏呼吸运动预测模型本文结合贝叶斯公式中的后验概率构造了用于肝脏呼吸补偿的预测模型,该模型通过构建腹部表面位移向量场和整个肝脏的位移向量场之间的关联关系来进行建模,避免了传统建模方法需要植入标记点追踪运动变化所带来的危害,并且使用整个肝脏的位移向量场更能详细的反馈组织的运动信息,使得模型预测精度更加精准,更具有临床应用潜力。（2）内外呼吸幅度关联法在肝脏呼吸运动预测模型研究中,提出了基于内外呼吸幅度关联法的模型训练方法。在使用4D-CT图像数据集构建预测模型过程中,通过计算腹部表面和肝脏表面位移向量场幅度大小,发现腹部表面的呼吸幅度变化与肝脏的呼吸幅度变化存在正相关关系。结合这种内外呼吸幅度关联的思想在模型训练中实现自动计算内外呼吸幅度大小,进而选取呼吸幅度最相关的数据集用于训练。这种方法的优势是减少不相关信息对模型训练的干扰并且缩短了模型构建所需的时间。（3）结合表面稀疏点集配准和内外呼吸幅度关联法的呼吸运动预测模型在原有贝叶斯呼吸运动预测模型的基础上,提出了一种结合表面稀疏点集配准和内外呼吸幅度关联法的呼吸运动预测模型。本文在基于贝叶斯原理所构建的呼吸运动模型基础之上,提出了基于CT图像表面稀疏点集配准算法。贝叶斯模型构建过程中采用的是B样条配准算法,用于体内肝脏组织的配准,此算法虽然能反馈肝脏整体的运动变化信息,但由于除去肝脏表面外,肝脏内部许多部分发生位移变化的比较少,因此在评估误差时会将具有较大位移变化部分的误差值平均化。基于CT图像表面稀疏点集配准算法选择的是肝脏表面部分即最能体现肝脏位移变化信息的区域进行配准,更能反馈出肝脏的呼吸运动变化。由于表面点集的稀疏化使得配准过程中的运算效率得到极大提升,在模型构建及模型预测过程中减少时间花费。贝叶斯模型利用后验概率来构造基于主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）统计模型中的模型参数,在此基础上,根据输入-预测的胸腹部表面之间的相似度来进一步优化模型参数。本文使用平均绝对误差（Mean Absolute Error,MAE）来评估模型预测性能,在单周期4D-CT数据训练时,对于十个呼吸相位之间的位移向量场预测采用留一法验证。在双周期CT数据实验中,采用第一周期数据集训练,第二周期数据用于预测评估。实验结果表明,对于单周期数据,基于贝叶斯原理的呼吸运动预测模型与传统基于PCA统计模型结果近似,但优化后的模型在预测精度上有显着提升。对于双周期数据,优化前和优化后的贝叶斯模型均取得了比传统PCA统计模型更精准的预测精度。
任帅[2]（2020）在《基于动态增强医学影像的肝癌定量分析方法》文中研究表明进入人工智能（Artificial Intelligence,AI）与大数据时代后,医疗领域的发展更加快速。癌症是目前医学领域所面临的最具有挑战性的疾病之一,其中肝癌在全球范围内是发病率与死亡率极高的癌症疾病,因此,对肝癌疾病的诊断、治疗以及预防等方面的技术有极大的需求,研究和开发更加高效且精确的肝癌治疗技术具有非常重要的意义。在本课题中,基于多期肝脏动态增强CT（Dynamic Contrast-Enhanced CT,DCE-CT）图像,提出一种肝癌的定量分析方法,为肝癌的医疗大数据分析提供技术保障。本论文基于多期肝脏DCE-CT图像,对肝脏区域进行分割和配准,设计了一种基于多期DCE-CT图像的肝癌定量分析方法。具体研究内容如下:针对不同时期的DCE-CT图像中同一区域不同亮度的图像特征,将U-net模型应用到了多期DCE-CT图像肝脏区域同时分割的场景中,对多期图像同时进行了肝脏区域的分割,提高了分割精准度和效率。利用来自16名肝癌患者的6617张DCE-CT图像对U-net分割模型进行训练;对6名患者的1754张来自不同时期DCE-CT图像的肝脏区域进行自动分割测试,Dice值达0.91±0.02。结果表明该模型可以同时将不同时期的DCE-CT图像中肝脏区域进行有效且精准的分割。针对多期DCE-CT图像中肝脏区域可能存在空间位置上偏移的问题,提出一种基于肝脏分割的多期DCE-CT图像肝脏配准方案。利用肝脏分割结果图像,分别对不同时期肝脏区域采用叠加的方式进行三维重建,计算各时期三维肝脏模型的质心,将二维图像配准的问题转化为三维物体质心的配准,经过实验论证,该配准方案可以将多期图像中的肝脏区域进行配准,可以为多期肝脏DCE-CT的配准以及信息融合提供有力的技术支撑。针对肝癌的定量分析,提出了一种基于多期肝脏DCE-CT图像的肝癌分类方法。对配准后的多期肝脏DCE-CT图像,提取肝脏区域中各像素点的信息并进行信息融合,对LightGBM算法进行充分训练,用交叉验证的方式对模型进行评价,构建SVM、随机森林算法、K近邻算法与LightGBM算法对比。经实验,LightGBM算法的准确率可达91.14%,性能明显优于其他算法模型。对比了多种分类器对不同被试DCE-CT图像中活性肝癌区域的分类结果,同时计算了与其标签之间的三维Dice系数,结果表明LightGBM分类模型对活性肝癌区域分类正确率高于其他分类器,可以将肝脏区域的病灶区域正确划分出来,为肝癌定量分析提供可靠依据。
庄江惠[3]（2018）在《虚实结合的侧脑室穿刺手术模拟系统研发》文中研究说明侧脑室穿刺引流（External Ventricular Drain,EVD）又称脑室造口术或室外引流,是神经外科临床中常用的手术方法之一,也是医生必须熟练掌握的基本技能,可用于治疗多种颅内疾病。成功实施穿刺的关键在于在正确位置准确地一次性置管,而反复多次的置管势必增加患者颅内出血、感染以及神经损伤等并发症发生的几率,对脑组织造成长期或永久性的伤害,严重者甚至危及患者生命。因此,对于神经外科医生,特别是年轻医生,尽快熟练掌握穿刺技巧显得尤为重要。目前进行侧脑室穿刺训练的途径主要采用尸体训练、虚拟现实模拟系统或实际手术中的口授与操作示范。但是,尸体保存技术改变了脑组织的触觉特性,脑室系统容易扭曲、坍塌,与患者真实颅内情况存在差别。在计算机虚拟现实系统下进行的手术训练,其真实感不足,无法模拟颅内压力环境,模拟过程与临床操作过程存在较大区别,训练效果非常有限。而由上级医生进行口授与操作示范,年轻医生在实际手术中经验积累较慢,这必然会增加病人的手术风险。因此,为了有效提升手术医师的侧脑室穿刺技能,研发了虚实结合的神经外科侧脑室穿刺手术模拟系统,主要研究内容如下:首先,针对医学中单一模态数据信息不完整的问题,提出了一种基于人体脑部CT图像与MRI图像融合的颅脑三维模型重建方法,有效结合两种模态数据的各自优势,建立了融合多信息的颅脑三维模型。其次,基于已重构的颅脑三维模型进行模块化设计,通过3D打印方法并结合快速模具制造技术,利用水凝胶浇注成型制作脑组织模型,最后完成了多色彩、多材质、近乎真实的颅脑实物模型制作,克服了目前大多数模型材料单一、真实感不足的问题。另外,从硬件、软件设计两方面出发,硬件设计主要包括各个元器件选型和相应的电路设计,软件设计包括以单片机为核心的下位机软件和基于LabVIEW的上位机软件设计,最终搭建了颅内压监测与自动控制系统,实现对颅内压的实时监测、数据记录以及不同颅内压力环境的模拟。最后,基于Unity 3D和Vuforia SDK设计开发了移动式增强现实手术定位辅助系统,利用移动终端将虚拟信息覆盖到真实场景中,实现了颅脑虚拟组织结构模型与实物模型相互叠加的虚实结合视觉效果,从而完成了整套神经外科侧脑室穿刺手术模拟系统的研究与开发。
陈伟导[4]（2018）在《基于7T磁共振图像的猕猴脑组织及脑解剖学结构自动分割方法研究》文中研究说明以猕猴为实验模型来探索大脑机制一直是脑科学研究领域的重要手段。其中,猕猴脑图谱在大脑组织空间定位上起着十分重要的作用。然而,在猕猴神经成像研究基本上是在少数几只猕猴上进行,因此及时地分割出精确度高的活体猕猴个体特异性脑结构标记三维模型显得尤为重要。然而,当前大部分用于猕猴脑结构分割的MR图像来自小于或等于4.7T磁场强度的磁共振成像,相比起超高磁场MRI,现存的猕猴脑图谱模板图像会因为信噪比和分辨率等因素在解剖学结构信息方面而受到限制。而且猕猴MR脑图像容易受到噪声、灰度不均匀性、大脑结构的复杂性和多样性等因素的影响,导致精细的猕猴脑结构分割非常困难、费时费力。鉴于此,本研究提出了一种全自动、高鲁棒性和可重复性的基于7T MR图像的麻醉猕猴脑结构自动分割方法,其主要研究工作如下:首先,总结了现有的MR图像分割方法,确定了基于图谱配准的图像分割方法作为本文的算法原型,并分析了它的优缺点;其次,在7T磁共振成像平台上采集麻醉猕猴脑部的T1加权脑图像数据,经过预处理后,形成猕猴脑图像模板;然后,利用基于单图谱配准的图像分割方法得到麻醉猕猴的脑结构标记图像;最后,以多只猕猴的脑结构模板和标记图像为基础利用基于多图谱配准的图像分割方法对猕猴脑结构进行自动分割,提出一种简单易行的基于7T MR的麻醉猕猴脑结构自动分割方法。其中,分割得到的猕猴脑结构标记图像具有两种模态:具有224个脑解剖学结构标记图像和具有灰质、白质、脑脊液和血管的脑组织标记图像,这两种脑结构模态使得本研究的方法具有更强的应用性。
吴宜灿,贾婧,曹瑞芬,胡丽琴,龙鹏程,宋钢,何桃,宋婧,王永亮,金雏凤,FDS团队[5]（2017）在《图像引导精准定位跟踪系统KylinRay-IGRT》文中指出针对放疗过程的摆位误差以及动态肿瘤靶区定位跟踪难题,图像引导精准定位跟踪系统KylinRay-IGRT基于双X射线成像和红外引导,实现了治疗前对病人的摆位,以及治疗过程中对肿瘤运动的跟踪与控制。系统主要包含X射线图像实时采集、多维多模式图像配准和快速实时的红外定位引导等功能。本研究开展基于双X射线成像系统的摆位误差纠正和基于红外信号的定位与呼吸跟踪实验,对系统进行了功能性和正确性测试。结果表明KylinRay-IGRT的定位精度可满足临床需求,为进一步开展自适应放疗关键技术和算法提供研究平台和技术基础。
林钦永[6]（2016）在《光学手术导航引导的肝癌消融精准定位和穿刺方法研究》文中研究说明肝癌消融微创介入术是治疗肝癌最有效的方式之一,肿瘤靶点的精准定位和穿刺对肝癌消融介入术疗效是至关重要的。手术导航系统在神经外科、骨科等领域的应用已经取得了瞩目的成果,但腹腔肝脏器官因呼吸、心跳等因素引起的大形变严重制约了手术导航系统在肝癌消融介入术中的应用。当前,肝癌消融介入术的定位穿刺主要依靠医生的临床经验和医学影像的引导,手术过程操作复杂、定位精度低、手术效率低、病人创伤大。本文设计了肝癌消融光学手术导航系统,基于双目视觉定位技术和医学图像处理及可视化技术研究了手术导航中的全自动实时手术注册技术和肝癌消融的精准定位和穿刺技术,主要研究内容如下:（1）构建了肝癌消融光学手术导航系统。为解决手术导航系统在肝癌消融微创介入术中的应用受呼吸运动影响而导致的穿刺精度低、疗效差等问题,本文构建了应用于肝癌消融介入术的光学手术导航系统,设计了近红外标定板、手术器械标定块、手术器械跟踪夹具、新型标记点和手术器械等辅助工具。（2）研究了近红外光学导航仪及手术器械标定方法。本文在前期研究的基础上,提出了一种基于空间三维误差的近红外光学导航仪标定方法及高精度的手术器械标定方法。本文提出的标定方法不再基于二维假设,而是将标定板视为三维模板,在目标函数中加入特征点的三维坐标重建误差项并求最优解。本文提出的标定方法具有较高的标定精度,标定结果精度高于前期研究的标定结果。本文分析了目前手术器械标定的缺陷设计了一种简捷的手术器械标定块和高精度的标定方法。使用此方法标定的手术器械尖端标定误差小于0.7 mm。本文还设计了更为通用的手术器械标定工具,具有使用便捷、适用性强和标定精度高等特点。（3）研究了手术导航中的自动手术注册方法。本文设计出一种新型标记点,基于该标记点实现了全自动实时手术注册方法。新型标记点有两种型号可适用于CT或MR设备,标记点结构独特,易于在图像空间中将其与人体解剖结构分割开,且可在手术空间为光学手术导航系统所识别。全自动实时手术注册方法分三步执行:第一步识别图像空间的标记点,提出了一种基于模型配准的标记点自动识别方法,实现图像空间的标记点自动识别,相较手动识别标记点,该方法有更高的定位精度和鲁棒性;第二步跟踪手术空间的标记点,左右图像的立体匹配是标记点跟踪的准确性和实时性的关键,本文提出一种基于重投影误差的立体匹配算法,结合对极几何原理和重投影误差有效地解决立体匹配问题,该方法具有良好的鲁棒性,同时保证标记点跟踪的实时性;第三步实现图像空间与手术空间的配准,本文提出了一种基于几何特征聚类的空间自动配准方法,利用两个空间中各个标记点间的几何距离关系,快速获得标记点的配对结果,接着求解两个空间之间的变换关系。为验证全自动实时手术注册方法的可行性,本文开展了一系列体模实验,实验结果表明该方法能够实现快速、自动、准确和实时的手术注册。（4）研究了肝癌消融精准穿刺方法。本文提出一种基于全自动实时手术注册的肝癌消融精准穿刺方法。此方法可概括为:术中实时跟踪粘贴于病人腹部的标记点,采用全自动实时手术注册方法计算标记点注册误差FRE的实时曲线图,根据实时FRE曲线找出与术前图像最匹配的时刻,确定最佳穿刺时隙进行精准穿刺。体模、离体和活体动物实验均验证了此方法相对其他方法具有较高的精度,对病人创伤小,大幅减少病人的辐射伤害,具有临床可行性。
刘丽萍[7]（2016）在《神经外科导航系统术前规划及术中定位技术研究》文中认为神经外科导航系统（Neurosurgery Navigation System,NNS）通过将现代影像、空间定位、先进计算机等技术结合,使医师能够在术前充分评估患者情况并详细规划手术路径、方案。在术中可通过对手术器械的精确导航,使外科手术更加微创化。又可通过对手术过程中数据的记录分析,在术后进行手术评估。因此,神经外科导航系统对于提高手术成功率、减少手术创伤、优化手术路径等具有十分重要的意义。国外对于手术导航系统的研究起步比较早,技术也相对成熟。我国高端数字化设备的基础仍较为薄弱,并且缺乏自主创新和独立知识产权。多数大型神经外科中心的导航设备都依赖于国外进口产品。随着微创化神经外科理念在我国各级医院的推广,国内神经外科基层单位对导航技术的需求日益增强,迫切需要技术先进、操作简便和价格低廉的国产化神经导航设备。因此,论文针对神经外科导航系统中的两大主要功能,即术前手术规划和术中定位开展研究。其主要研究内容如下:1、在术前手术规划中,应用基于三维模型的多模态数据配准和融合方法,得到全面的软组织与骨组织信息,建立三维立体虚拟模型,从而直观显示出各组织结构之间的关系。并通过3D打印技术,制作出该虚拟模型的实体解剖模型,由此探索3D打印技术在颅内肿瘤疾病治疗中的应用。2、在术中定位方面,通过对各种常用导航立体定位方法的比较分析,选定基于双目视觉的立体定位方法,并研究分析了双目立体视觉系统三维定位和立体匹配原理,最终搭建出一个简易的双目立体视觉硬件平台。3、针对导航中探针的识别与定位,提出一种基于鞍点检测原理的X角点检测方法,可快速、精确识别出探针上附着的定位标志点。通过基于全局优化的立体匹配方法对上述定位标志点进行立体匹配得到其空间坐标。然后采用基于立体视觉的探针标定方法,得到探针针尖点与定位标志点的精确位置关系。最终根据标志点和探针针尖点之间的坐标变换关系,得到针尖点空间坐标,从而实现探针的精确空间定位。4、针对导航空间配准问题,提出一种图像空间和手术空间多点自动配准算法。该算法将术前计划的三维立体虚拟模型、术中真实病人以及手术器械三者统一到同一坐标系下,并通过实验研究探讨了影响配准精度的原因,由此进一步提高了导航系统的定位精度。
陈宁宁[8]（2016）在《颅颌面肿瘤穿刺手术机器人进针策略与实验研究》文中指出颅颌面部肿瘤位置深在,涉及重要的神经血管组织及解剖结构,手术不易切除且容易复发,对手术操作精度和稳定性要求较高;而传统颅颌面外科手术中治疗颅颌面肿瘤的穿刺活检手术及放射性粒子植入手术操作非常复杂且危险性比较高。因此,把机器人技术引入颅颌面肿瘤穿刺诊疗手术中,建立集术前手术设计、光学导航、力反馈控制系统、医学图像处理、手术机器人为一体的颅颌面肿瘤穿刺手术机器人系统,实现颅颌面肿瘤活检及放射性粒子植入等临床手术,减少人为因素,达到减轻医生负担、提高定位精度和手术质量的目的。本文的主要研究内容如下:第一,分析颅颌面肿瘤手术操作方法,根据手术需求搭建了颅颌面肿瘤穿刺手术机器人系统,研制了机器人放射性粒子植入末端机构及通用接口,并提出了颅颌面肿瘤穿刺手术机器人手术操作流程。第二,建立了机器人运动学模型,进行正、逆运动学解算;采用基于外部标记点的空间配准方法建立了机器人系统的四个子坐标系之间转换关系。第三,对机器人定位精度进行分析,采用修正的D-H模型对机器人运动学参数进行标定;同时,对影响机器人空间配准精度的因素进行分析,建立了误差传递模型,给出了提高机器人系统穿刺精度的方法。第四,对机器人穿刺过程中穿刺针与软组织间力的相互作用进行了分析,对不同进针速度下的进针力进行了研究;此外,建立了针体弯曲变形估计方程并通过实验验证其正确性。最后,提出了基于进针力及针体弯曲变形的机器人进针策略。最后,搭建了机器人系统实验平台,在此基础上完成了机器人标定实验、定位精度验证实验、空间配准精度实验及系统穿刺精度实验,最后完成机器人系统肿瘤穿刺活检及放射性粒子植入模型实验,对实验结果进行分析。
吴薇薇,周着黄,吴水才,张延华,贾克斌[9]（2015）在《超声引导介入治疗术中图像配准技术的研究进展》文中提出超声成像因其具有实时、无创、低成本、无辐射、电磁兼容性好等优点,已普遍用于临床影像引导的介入治疗。但超声图像存在对许多病灶难以分辨的问题,很难准确显示肿瘤的空间位置和形状信息,因此将术前CT/MRI图像与术中实时超声图像进行配准,通过多模态影像相互补偿,以获得更可靠的治疗信息,而如何实时并准确地对超声和CT/MRI图像进行配准成为介入治疗中的关键问题。本文就超声引导介入治疗术中配准技术的研究进展进行综述。
杨娟[10]（2015）在《医学图像配准和四维磁共振成像相关技术研究》文中研究指明伴随着计算机技术和医学影像技术的迅猛发展,肿瘤的治疗已经逐步进入了精确放疗的阶段。图像引导放疗（Image-Guided Radiation Therapy, IGRT）包含频繁的或者日常的图像采集,已经被广泛的应用于临床中的靶区勾画和病人定位。在放疗计划的设计和制定过程中,通常采用刚性配准的方法将在线采集的图像映射到扫描图像来矫正放疗计划。但病人的解剖结构以及位置在整个治疗过程中可能会发生改变,比如放疗过程中的肺部呼吸运动以及由放疗引起的肿瘤收缩。形变图像配准（deformable image registration, DIR）可以用来追踪病人在放疗中解剖学和生物学的变化,因此在临床中起到了很重要的作用。DIR的目的是在两幅图中寻找一种变换,而此变换能够减小两幅图像之间的差别,并且可以进一步应用于器官和靶区轮廓的形变以及剂量分布的计算。目前DIR在放疗研究中已经有许多的应用,比如从适应性放疗中（adaptive radiation therapy, ART）的感兴趣区域（region of interest, ROI）的自动的时间传播到4D的呼吸运动的建模。在ART中,DIR经常用来将日常扫描图像中每一个像素点与计划图像中的相应的点进行匹配,然后在此基础上勾画出危及器官（organs at risk, OAR）以及靶区的新轮廓,利用辐射参数便可以计算出剂量分布,进而也就可以计算新轮廓下的OAR和靶区的剂量累积。此外,一个4D的胸部模型可以用来评估肺部随时间变化的运动和位移,该模型的产生源自于连续呼吸循环中的一系列3D图像。通过根据对应的形变域配准这些3D图像,那么肺部的每一个像素将被赋予一个时间的数学函数。以上这些应用都建立在准确的DIR算法上,靶区附近即使是较小的形变域错误都可以导致结果发生较大的变化,尤其是剂量下降较快的区域。因此,在DIR算法进入临床应用之前,需要对它的准确性进行定量的评估。再者,临床上往往需要结合病灶的解剖学信息（如CT）以及新陈代谢信息（如PET）进行更加精确的靶区勾画。然而,在这两种不同模态的图像扫描过程中,不可避免的要出现由呼吸运动或者病人位置变化而产生的图像的位置差别。因此,在靶区勾画前不可缺少的一步就是要将这两种模态的图像进行配准融合。因此,多模态的图像配准算法也是临床中不可或缺的一部分。此外,目前临床上已经广泛的采用四维成像技术来评价呼吸运动,例如,4D-CT,4D-CT具有较高的空间分辨率并且可以实现快速的获取图像。然而,CT图像具有较差的软组织对比度,这种缺点会增加靶区勾画的不确定性。此外,在4D-CT的扫描过程中会对病人产生有害的电离辐射。4D-CT存在的这些缺点都是当前条件下不可避免的。相比来说,MR图像可以提供较好的肿瘤和软组织的对比度,并且在扫描过程中不会对病人产生有害的电离辐射。因此,基于MR的四维成像技术（也就是’4D-MRI技术’）可以用来监测腹部的呼吸运动。目前,文献中提出的4D-MRI技术主要包含两种方法：一种是利用3D MR序列采集实时的容积图像（称为“实时4D-MRI"）;另一种是利用快速的2D MR序列连续采集所有的呼吸时相的MR图像,然后依据呼吸时相回顾式的将采集图像进行分类（称为“回顾式4D-MRI"）。第一种成像方法的实现需要引入并行成像技术和回波共享技术。然而,由于当前软件和硬件的局限性,利用这种方法采集高分辨率和高质量的4D MR图像集难度较大。一般来讲,典型的实时4D-MRI技术采集图像的时间分辨率大于1s,体素的大小约为4mm。相对于人类平均4-5s的呼吸周期来说,实时4D-MRI技术的时间分辨率过低,因此该技术不足以获取高质量的4D MR图像。第二种成像方法需要在图像采集时实时监控病人的呼吸运动并提取呼吸信号。与实时4D-MRI技术相比,回顾式4D-MRI技术成像的体素尺寸变小,成像速度变快,运动伪影大大降低,获取的图像质量也得到了提高。综上所述,本研究主要包含了五个部分的内容：4D-CT的配准算法比较与评价,PET/CT图像配准算法比较与评价以及4D-MRI技术的研究。首先,本论文评价和比较了diffeomorphic demons （DD）和基于finite element method （FEM）的两种配准算法在肺癌4D-CT中的应用。配准过程中采用多分辨率的策略来加速配准过程,并确保算法的鲁棒性以及避免算法陷入局部极值。该研究采用了三个最常用的相似性测度来定量的评价这两种算法,它们分别是：归一化互信息（normalized mutual information, NMI）,密度差的平方和（the sum of squared intensity differences （SSD））以及改进的Hausdorff距离（dHM）。其次,本研究比较了基于point-wise mutual information （PMI） diffeomorphic demons算法和基于gradient of mutual information （GMI） demons算法在配准8例食管癌PET/CT中的准确性,同样采用了多分辨率的策略来评价和比较这两种多模态的配准算法,以及改进的Hausdorff距离作为相似性测度来对两种算法进行定量的评价。实验的初步结果证明基于PMI diffeomorphic算法是一种较好的PET/CT图像配准算法。再者,我们还验证了利用隔膜运动来代替肝脏肿瘤运动的可靠性。实验前期图像的采集包含单层的、三个正交平面（横断面（Axial）,冠状面（Coronal）和矢状面（Sagittal））的cine-MR图像采集,并采用一种基于模板匹配的、全自动的方法在图像上获取隔膜和肝脏肿瘤在上下（SI）,前后（AP）和左右（ML）三个方向上的运动轨迹,最后采用相位差百分比（PDP）,同类相关系数（ICC）和Bland-Altman（Diff）来衡量这两种轨迹的相关性。与此同时,我们进一步评估了被跟踪的隔膜区域与肝脏肿瘤的距离（D）和它们运动相关性之间的关系。此外,基于cine MRI的基础上,提出了一种基于body area（BA）的4D-MRI技术,并且将该技术在7例临床肝癌患者中进行了验证。我们采用三个正交平面上的2D单层cine MR图像以及4D-CT中提取的肿瘤运动轨迹来评价4D-MRI图像的准确性,然后进一步比较了4D-CT, T2*/T1-w 4D-MRI和T2-w MR图像的肿瘤-组织的对比度噪声比；最后,在该4D-MRI技术的基础上,采用T2-w MR图像通过DIR的方法来提高4D-MRI图像的肝脏肿瘤对比度。通过DIR的方法可以获得4D-MRI图像的10个时相之间的DVFs,然后对生成的DVFs在三维的时间和空间上进行优化以减少由配准误差导致的错误。我们采用从cine MRI中提取的3D的肝脏肿瘤运动轨迹在三维的时间上进行DVFs矫正,并采用多项式拟合的方法对DVFs进行三维空间的矫正。最终,将优化后的DVFs形变已经同参考图像配准后的T2-w MR图像,从而形成“增强的"4D-MRI。该研究采用4D数字人类模体和肝癌病人进行可行性验证。为了验证“增强的"4D-MRI的准确性,我们分别从4D-CT, T2*/T1-w 4D-MRI和“增强的"4D-MRI中提取了肿瘤的运动轨迹并进行了比较,实验结果证明“增强的”4D-MRI中的肿瘤运动轨迹与4D-CT和T2*/Tl-w 4D-MRI的肿瘤运动轨迹在正交的三个方向上有很好的一致性。本论文提出的算法和技术有利于实现精确的靶区追踪和勾画,为实现真正意义上的精确放疗奠定了基础。
二、基于外部标记点的图像自动配准方法探讨（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于外部标记点的图像自动配准方法探讨（论文提纲范文）
（1）基于贝叶斯原理的4D-CT图像肝脏呼吸运动预测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 呼吸运动预测模型概述 |
| 1.3 本文的目标 |
| 1.4 本文的贡献 |
| 1.4.1 基于贝叶斯原理的肝脏呼吸运动预测模型的构建 |
| 1.4.2 基于CT图像表面稀疏点集配准算法 |
| 1.4.3 内外呼吸幅度关联法 |
| 1.4.4 结合表面稀疏点集配准和内外呼吸幅度关联法的优化呼吸运动预测模型 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 第2章 国内外研究现状 |
| 2.1 回归分析 |
| 2.2 主成分分析 |
| 2.3 神经网络 |
| 2.4 图像重建 |
| 2.5 监督学习 |
| 2.6 边界元法 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 基于贝叶斯原理的肝脏呼吸运动建模 |
| 3.1 4D-CT数据集 |
| 3.1.1 单周期数据集 |
| 3.1.2 双周期数据集 |
| 3.2 4D-CT图像预处理 |
| 3.3 基于贝叶斯原理的肝脏呼吸运动建模 |
| 3.3.1 呼吸运动建模数据处理 |
| 3.3.2 贝叶斯原理的基本概念 |
| 3.3.3 基于贝叶斯原理的肝脏呼吸运动预测模型 |
| 3.4 实验结果 |
| 3.4.1 单周期数据结果 |
| 3.4.2 双周期数据结果 |
| 3.4.3 实验结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于贝叶斯原理的肝脏呼吸运动模型优化 |
| 4.1 4D-CT数据集 |
| 4.2 基于CT图像表面稀疏点集配准算法 |
| 4.3 内外呼吸幅度关联法 |
| 4.4 结合表面稀疏点集配准和内外呼吸幅度关联法的贝叶斯优化模型 |
| 4.5 实验结果 |
| 4.5.1 单周期数据 |
| 4.5.2 双周期数据 |
| 4.5.3 模型运行时间 |
| 4.5.4 实验结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 本文的工作总结 |
| 5.2 未来的研究方向 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（2）基于动态增强医学影像的肝癌定量分析方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 AI在医疗影像领域的研究现状 |
| 1.2.2 医学图像分割方法的研究现状 |
| 1.2.3 医学图像配准方法的研究现状 |
| 1.2.4 医疗大数据分析的研究现状 |
| 1.2.5 本课题的研究内容和创新点 |
| 1.3 论文结构安排 |
| 第二章 DCE-CT图像的肝脏分割方法 |
| 2.1 传统分割算法 |
| 2.2 神经网络分割模型 |
| 2.3 基于多期DCE-CT的肝脏分割模型 |
| 2.3.1 数据来源及预处理 |
| 2.3.2 U-net结构模型的训练 |
| 2.3.3 评价指标 |
| 2.3.4 肝脏分割结果对比 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 DCE-CT图像的肝脏配准方案 |
| 3.1 医学图像配准方法概述 |
| 3.2 多期DCE-CT图像的肝脏配准方案 |
| 3.3 实验与结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于DCE-CT图像的肝癌定量分析 |
| 4.1 DCE-CT图像信息的提取 |
| 4.1.1 灰度信息 |
| 4.1.2 灰度值统计特征 |
| 4.1.3 纹理特征 |
| 4.1.4 多期DCE-CT图像特征信息的提取方法 |
| 4.2 常见分类模型 |
| 4.2.1 支持向量机 |
| 4.2.2 K近邻 |
| 4.2.3 决策树 |
| 4.2.4 集成学习 |
| 4.3 模型的评估方法 |
| 4.4 基于Light GBM算法的肝癌分类模型 |
| 4.4.1 Light GBM算法 |
| 4.4.2 基于Light GBM算法的肝癌分类 |
| 4.4.3 分类模型的评价及分类结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 主要研究成果 |
| 5.2 后续工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者在攻读硕士期间主要研究成果 |
（3）虚实结合的侧脑室穿刺手术模拟系统研发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 课题的背景及意义 |
| 1.2 论文所涉及关键技术的研究现状 |
| 1.2.1 多模态数据融合技术研究现状 |
| 1.2.2 3D打印技术在医学方面的应用 |
| 1.2.3 增强现实技术在医学中的研究现状 |
| 1.3 论文主要内容及组织结构 |
| 1.4 论文创新之处 |
| 第二章 基于多模态数据融合的颅脑三维模型重建方法 |
| 2.1 多模态数据融合方法 |
| 2.2 颅脑三维模型建模方法 |
| 2.2.1 人体组织器官的建模方法 |
| 2.2.2 基于逆向工程的三维建模软件介绍 |
| 2.3 基于CT和MRI图像融合的颅脑三维模型重建方法 |
| 2.3.1 数据获取 |
| 2.3.2 图像预处理技术 |
| 2.3.3 CT与MRI图像配准方法 |
| 2.3.4 CT与MRI图像融合方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 颅脑解剖模型的数字化设计与实物制造方法 |
| 3.1 颅脑解剖模型的设计 |
| 3.2 实物模型的3D打印制作 |
| 3.2.1 3D打印工艺的选择 |
| 3.2.2 实物模型的3D打印 |
| 3.3 结合快速模具技术制造脑组织实物模型 |
| 3.3.1 脑组织浇注模具设计与制作 |
| 3.3.2 侧脑室嵌件设计与制作 |
| 3.3.3 脑组织实物模型制作 |
| 3.4 仿真材料与脑组织力学性能的相似性验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 颅内压监测与控制系统的设计与实现 |
| 4.1 颅内压监测与控制系统的总体设计方案 |
| 4.1.1 系统实现的目标及主要功能 |
| 4.1.2 系统整体方案设计 |
| 4.2 系统的硬件设计 |
| 4.2.1 液压传感器选型 |
| 4.2.2 电压信号变送器 |
| 4.2.3 微控制器 |
| 4.2.4 A/D转换模块 |
| 4.2.5 串口通信模块 |
| 4.2.6 液晶显示模块 |
| 4.2.7 电源模块 |
| 4.3 单片机软件设计 |
| 4.3.1 主程序 |
| 4.3.2 数据采集子程序 |
| 4.3.3 LCD12864显示子程序 |
| 4.3.4 按键子程序 |
| 4.4 基于LabVIEW的上位机软件设计 |
| 4.4.1 LabVIEW软件概述 |
| 4.4.2 上位机软件各功能模块的构建 |
| 4.4.3 上位机软件整体实现 |
| 4.5 系统实物图以及测试结果 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于移动增强现实的手术引导技术研究 |
| 5.1 增强现实中的关键技术 |
| 5.1.1 显示技术 |
| 5.1.2 摄像机标定 |
| 5.1.3 跟踪注册 |
| 5.2 基于Unity3D的移动AR手术定位实现 |
| 5.2.1 开发平台与工具 |
| 5.2.2 开发流程 |
| 5.2.3 标识物图片制定 |
| 5.2.4 Unity3D场景搭建 |
| 5.3 实验结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 总结及展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、攻读学位期间参与的科研项目和成果 |
（4）基于7T磁共振图像的猕猴脑组织及脑解剖学结构自动分割方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 研究目标 |
| 1.4 研究内容及方法 |
| 1.5 论文结构 |
| 第2章 MR脑图像分割方法概述 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 磁共振成像 |
| 2.2.1 磁共振成像原理及发展应用 |
| 2.2.2 磁共振图像特点 |
| 2.3 MR脑图像分割方法 |
| 2.3.1 MR脑图像分割方法分类 |
| 2.3.2 猕猴MR脑图像分割评估方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于图谱配准的脑图像分割方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 图像配准 |
| 3.2.1 图像配准基本原理 |
| 3.2.2 图像配准分类及在脑图像中的应用 |
| 3.3 基于单图谱配准的图像分割方法 |
| 3.4 基于多图谱配准的图像分割方法 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 猕猴脑结构的自动分割 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 实验数据 |
| 4.2.1 参考图谱数据 |
| 4.2.2 7T MR麻醉猕猴脑图像采集 |
| 4.3 单图谱法猕猴脑结构分割 |
| 4.3.1 图像预处理 |
| 4.3.2 图像全局粗配准 |
| 4.3.3 基于S-HAMMER算法的图像局部配准 |
| 4.3.4 单图谱法猕猴脑结构分割整体流程 |
| 4.4 多图谱法猕猴脑结构自动分割 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 实验结果与讨论 |
| 5.1 猕猴脑图像模板集 |
| 5.2 麻醉猕猴脑结构自动分割结果 |
| 5.3 个体猕猴脑结构分割结果对比分析 |
| 5.3.1 单图谱法与多图谱法猕猴脑结构分割结果对比 |
| 5.3.2 个体猕猴脑结构标记图像与猕猴脑组织切片图谱对比 |
| 5.3.3 本文方法自动分割结果与专家手动分割结果抽样对比 |
| 5.4 猕猴脑结构标记模型及本文自动分割方法的应用 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
（5）图像引导精准定位跟踪系统KylinRay-IGRT（论文提纲范文）
| 前言 |
| 1 功能需求与系统设计 |
| 1.1 功能需求 |
| 1.2 系统设计 |
| 2 关键方法与技术 |
| 2.1 基于金字塔多分辨率的互信息配准方法 |
| 2.2 基于标记点的配准方法 |
| 2.3 基于非参数回归的呼吸运动预测方法 |
| 3 系统实现与验证 |
| 3.1 系统实现 |
| 3.2 双X射线图像采集与配准验证 |
| 3.3 红外定位跟踪功能验证 |
| 4 总结 |
（6）光学手术导航引导的肝癌消融精准定位和穿刺方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 手术导航系统概述 |
| 1.2.2 肝癌消融概述 |
| 1.2.3 手术导航中的手术注册技术 |
| 1.2.4 光学定位的立体匹配 |
| 1.3 研究内容与论文组织结构 |
| 第二章 肝癌消融光学手术导航系统构建 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 肝癌消融光学手术导航系统硬件平台的构建 |
| 2.2.1 近红外光学导航仪的构建 |
| 2.2.2 近红外光学手术导航仪样机及配套工具的开发 |
| 2.3 软件系统设计 |
| 2.3.1 具有手术导航标记点误差指示的示踪器设计 |
| 2.3.2 光学导航仪控制程序 |
| 2.3.3 肝癌消融光学手术导航系统软件的模块设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 近红外光学导航仪及手术器械的标定方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 近红外光学导航仪的标定及定位误差分析 |
| 3.2.1 近红外光学导航仪的标定 |
| 3.2.2 标记点定位跟踪误差分析 |
| 3.3 手术器械标定 |
| 3.3.1 手术器械标定 |
| 3.3.2 手术器械标定工具设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 图像空间标记点自动识别方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 标记点识别概述 |
| 4.3 新型标记点设计 |
| 4.4 基于模型配准的图像空间标记点自动识别算法 |
| 4.5 实验结果 |
| 4.5.1 不同材质标记点的CT成像实验 |
| 4.5.2 图像空间中自动识别标记点算法实验 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 标记点的立体匹配算法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 立体匹配的相关研究 |
| 5.3 基于重投影误差的立体匹配算法及重建标记点空间坐标 |
| 5.3.1 标记点亚像素坐标提取 |
| 5.3.2 对极几何原理 |
| 5.3.3 标记点重投影误差 |
| 5.3.4 重建标记点空间三维坐标 |
| 5.4 实验结果 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 图像与手术空间的自动配准与精准穿刺方法研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 图像与手术空间的配准 |
| 6.3 基于几何特征聚类的空间自动配准方法 |
| 6.4 标记点点集配准误差分析 |
| 6.5 基于全自动实时手术注册的精准穿刺方法 |
| 6.6 体模实验结果 |
| 6.6.1 标记点数量及几何分布对全自动手术注册的影响 |
| 6.6.2 术中病人位置对全自动手术注册的影响 |
| 6.6.3 基于肝脏模型精准的穿刺实验 |
| 6.7 临床实验结果 |
| 6.7.1 琼脂体模模拟静态肝脏穿刺实验 |
| 6.7.2 离体猪肝脏模拟精准肝脏穿刺实验 |
| 6.7.3 活体动物精准穿刺实验 |
| 6.8 本章小结 |
| 第七章 工作总结与展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（7）神经外科导航系统术前规划及术中定位技术研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 课题的背景及意义 |
| 1.2 论文所涉及关键技术研究现状 |
| 1.2.1 手术导航中多模态数据融合技术研究现状 |
| 1.2.2 3D打印在医学的应用发展 |
| 1.2.3 手术导航定位技术研究现状 |
| 1.3 论文的主要内容 |
| 1.4 论文章节安排 |
| 1.5 论文创新之处 |
| 第二章 手术导航中的术前规划技术研究 |
| 2.1 多模态数据融合 |
| 2.2 基于三维模型的CT和MRI图像融合研究 |
| 2.2.1 图像预处理 |
| 2.2.2 CT与MRI图像配准 |
| 2.2.3 CT与MRI图像融合 |
| 2.3 结合3D打印模型的术前规划研究 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 手术导航中立体定位系统的建立 |
| 3.1 双目立体视觉定位原理 |
| 3.2 双目视觉立体匹配原理 |
| 3.3 双目视觉定位系统组成 |
| 3.3.1 系统硬件设计 |
| 3.3.2 系统软件设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 手术导航中探针定位技术研究 |
| 4.1 定位模板和探针的设计 |
| 4.2 探针标志点的识别 |
| 4.2.1 基于鞍点检测原理的X角点检测 |
| 4.2.2 探针标志点的检测实验分析 |
| 4.3 探针的空间定位 |
| 4.3.1 探针标志点的空间定位 |
| 4.3.2 探针的标定 |
| 4.3.3 探针的尖端坐标的推算 |
| 4.3.4 探针定位精度实验分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 手术导航中的空间配准技术 |
| 5.1 导航系统中的坐标系 |
| 5.2 导航系统的空间配准 |
| 5.2.1 图像空间和手术空间自动配准方法 |
| 5.2.2 实验研究 |
| 5.3 总结 |
| 结论及展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（8）颅颌面肿瘤穿刺手术机器人进针策略与实验研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 医疗机器人国内外研究现状 |
| 1.2.1 微创外科手术机器人研究现状 |
| 1.2.2 经皮穿刺类手术机器人研究现状 |
| 1.2.3 颅颌面外科手术机器人研究现状 |
| 1.3 机器人进针策略研究现状 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 第二章 颅颌面肿瘤穿刺手术机器人系统 |
| 2.1 颅颌面肿瘤穿刺手术分析 |
| 2.1.1 颅颌面肿瘤穿刺活检手术分析 |
| 2.1.2 放射性粒子植入手术分析 |
| 2.2 机器人系统构成 |
| 2.2.1 医学导航系统 |
| 2.2.2 机器人本体及末端机构 |
| 2.2.3 基于力反馈的控制系统 |
| 2.3 机器人穿刺手术流程 |
| 本章小结 |
| 第三章 机器人运动学与系统精度分析 |
| 3.1 机器人运动学分析 |
| 3.1.1 机器人运动学坐标系建立 |
| 3.1.2 运动学正解 |
| 3.1.3 运动学逆解 |
| 3.1.4 运动学验证 |
| 3.2 系统坐标变换 |
| 3.2.1 空间坐标系的建立 |
| 3.2.2 空间坐标系的转换 |
| 3.2.3 机器人系统坐标系组成 |
| 3.2.4 空间定位及配准 |
| 3.2.5 基于标记点的空间配准实现 |
| 3.3 机器人系统精度分析 |
| 3.3.1 机器人定位精度分析 |
| 3.3.2 空间配准精度分析 |
| 3.3.3 提高机器人穿刺精度的方法 |
| 本章小结 |
| 第四章 穿刺手术机器人进针策略研究 |
| 4.1 针体受力分析 |
| 4.2 进针力采集与分析 |
| 4.2.1 数据采集 |
| 4.2.2 数据处理 |
| 4.3 针体弯曲变形估计 |
| 4.3.1 弯曲变形估计方程建立 |
| 4.3.2 参数计算 |
| 4.3.3 针体弯曲方程验证 |
| 4.4 基于进针力及针体弯曲变形的进针策略研究 |
| 4.4.1 穿刺针进入颌面皮肤表面瞬间的进针策略 |
| 4.4.2 穿刺针进入颌面软组织内的进针策略 |
| 本章小结 |
| 第五章 系统实验研究 |
| 5.1 控制系统软件设计 |
| 5.2 机器人运动学参数标定实验 |
| 5.2.1 机器人标定方法 |
| 5.2.2 标定实验数据处理 |
| 5.3 机器人定位精度实验 |
| 5.3.1 机器人绝对定位精度实验 |
| 5.3.2 机器人重复定位精度实验 |
| 5.4 空间配准精度验证实验 |
| 5.5 模型实验 |
| 5.5.1 肿瘤穿刺活检模型实验 |
| 5.5.2 粒子植入模型实验 |
| 5.6 尸头实验 |
| 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表论文与研究成果清单 |
| 致谢 |
（9）超声引导介入治疗术中图像配准技术的研究进展（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 多模态影像配准 |
| 2 超声图像配准方法 |
| 2. 1 特征空间 |
| 2. 2 搜索空间 |
| 2. 3 相似性测度 |
| 2. 3. 1 基于信息论方法的测度 |
| 2. 3. 2 简化为单模态问题 |
| 2. 4 优化策略 |
| 3 结论 |
（10）医学图像配准和四维磁共振成像相关技术研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号说明 |
| 缩略语 |
| 第一章 绪论 |
| §1.1 医学图像配准技术 |
| 1.1.1 医学图像配准研究的背景和意义 |
| 1.1.2 医学图像配准技术的国内外研究现状 |
| §1.2 4D-MRI技术 |
| 1.2.1 4D-MRI技术的背景和意义 |
| 1.2.2 4D-MRI技术的国内外研究现状 |
| §1.3 本论文的研究内容和工作安排 |
| 第二章 医学图像配准和4D-MRI技术 |
| §2.1 概述 |
| §2.2 图像配准技术 |
| 2.2.1 图像配准概念 |
| 2.2.2 医学图像配准框架 |
| 2.2.3 医学图像配准算法分类 |
| 2.2.4 多分辨医学图像配准算法 |
| §2.3 4D-MRI技术 |
| 2.3.1 4D-MRI技术分类 |
| 2.3.2 回顾式的4D-MRI技术框架 |
| 2.3.3 基于身体区域(body area)的4D-MRI技术 |
| §2.4 本章小结 |
| 第三章 4D-CT图像的形变配准算法比较 |
| §3.1 概述 |
| §3.2 材料和方法 |
| 3.2.1 病人数据和图像采集 |
| 3.2.2 微分同胚(Diffeomorphic demons(DD))配准算法 |
| 3.2.3 基于有限元(FEM-based)的配准算法 |
| 3.2.4 多分辨率策略和配准算法参数设置 |
| 3.2.5 配准算法的定量评价 |
| §3.3 实验结果 |
| §3.4 讨论和总结 |
| 第四章 多模态PET/CT图像的形变配准算法比较 |
| §4.1 概述 |
| §4.2 方法和材料 |
| 4.2.1 病人数据和图像采集 |
| 4.2.2 经典的Demons算法 |
| 4.2.3 基于GMI的demons算法 |
| 4.2.4 基于PMI微分同胚的demons算法 |
| 4.2.5 多分辨率策略和配准算法参数设置 |
| 4.2.6 评价和比较形变配准算法 |
| §4.3 实验结果 |
| §4.4 讨论 |
| §4.5 本章小结 |
| 第五章 磁共振成像(MRI)在临床中的应用：隔膜与肝脏肿瘤运动的相关性研究 |
| §5.1 概述 |
| §5.2 方法和材料 |
| 5.2.1 病人数据和图像采集 |
| 5.2.2 基于归一化互相关(NCC)的运动跟踪技术 |
| 5.2.3 三维运动轨迹的比较 |
| §5.3 实验结果 |
| §5.4 讨论 |
| §5.5 本章小结 |
| 第六章 基于身体轮廓(BODY AREA,BA)的4D-MRI技术 |
| §6.1 概述 |
| §6.2 材料和方法 |
| 6.2.1 病人数据和图像采集 |
| 6.2.2 用BA来获取呼吸信号的4D-MRI技术 |
| 6.2.3 肿瘤运动轨迹的比较 |
| §6.3 实验结果 |
| §6.4 讨论 |
| §6.5 本章小结 |
| 第七章 4D MR图像的肿瘤对比度增强技术 |
| §7.1 概述 |
| §7.2 材料和方法 |
| 7.2.1 病人数据和图像采集 |
| 7.2.2 利用BA获取呼吸信号的4D-MRI技术 |
| 7.2.3 4D MR图像的形变图像配准(DIR) |
| 7.2.4 DVFs三维时间和空间的校正 |
| 7.2.5 利用优化的DVFs重建“增强的”4D-MRI |
| 7.2.6 4D XCAT模体研究 |
| 7.2.7 肿瘤运动轨迹的比较 |
| §7.3 实验结果 |
| 7.3.1 4D-XCAT模体研究 |
| 7.3.2 临床数据研究 |
| §7.4 讨论 |
| §7.5 本章小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| §8.1 本论文主要工作的总结 |
| §8.2 未来研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和参与的科研项目 |
| 外文论文一 |
| 外文论文二 |
| 附件 |
四、基于外部标记点的图像自动配准方法探讨（论文参考文献）
- [1]基于贝叶斯原理的4D-CT图像肝脏呼吸运动预测方法研究[D]. 包学志. 中国科学院大学(中国科学院深圳先进技术研究院), 2020(07)
- [2]基于动态增强医学影像的肝癌定量分析方法[D]. 任帅. 桂林电子科技大学, 2020(04)
- [3]虚实结合的侧脑室穿刺手术模拟系统研发[D]. 庄江惠. 福州大学, 2018(03)
- [4]基于7T磁共振图像的猕猴脑组织及脑解剖学结构自动分割方法研究[D]. 陈伟导. 浙江大学, 2018(10)
- [5]图像引导精准定位跟踪系统KylinRay-IGRT[J]. 吴宜灿,贾婧,曹瑞芬,胡丽琴,龙鹏程,宋钢,何桃,宋婧,王永亮,金雏凤,FDS团队. 中国医学物理学杂志, 2017(03)
- [6]光学手术导航引导的肝癌消融精准定位和穿刺方法研究[D]. 林钦永. 华南理工大学, 2016(05)
- [7]神经外科导航系统术前规划及术中定位技术研究[D]. 刘丽萍. 福州大学, 2016(06)
- [8]颅颌面肿瘤穿刺手术机器人进针策略与实验研究[D]. 陈宁宁. 北京理工大学, 2016(11)
- [9]超声引导介入治疗术中图像配准技术的研究进展[J]. 吴薇薇,周着黄,吴水才,张延华,贾克斌. 北京生物医学工程, 2015(06)
- [10]医学图像配准和四维磁共振成像相关技术研究[D]. 杨娟. 山东大学, 2015(04)