基于改进demons算法的非刚性配准及其在肿瘤放疗中的应用

摘要：目的提出一种改进的demons非刚性配准算法，验证算法的有效性，并将其应用于图像引导放射治疗（image-guidedradiotherapy,igrt）中治疗图像和计划图像的配准。方法基于brox等提出的梯度恒定假设和malis的高效二阶最小化算法的思想,将图像灰度梯度场的相似性加入原始的能量函数中，推导出更新变形场的公式。利用有限内存的bfgs算法优化能量函数，自动确定迭代次数。分别利用模拟形变图像、变形体模图像和肝癌病人的临床ct图像验证改进算法的配准精度。结果改进的demons变形配准算法与原始的“additivedemons”算法相比，配准精度更高，收敛速度更快。结论在放射治疗的不同分次扫描过程中，因实际扫描条件的影响，两幅待配准图像像素灰度值范围不同的情况下，改进的demons算法能够更好地实现快速精确的配准。