典型文献
基于VoxelMorph无监督缺失图像配准的无标记射束方向观肿瘤跟踪算法
文献摘要：
目的:基于机器学习提出可应用于低图像质量、多叶准直器(MLC)遮挡和非刚性变形兆伏级(MV)图像的无标记射束方向观(BEV)肿瘤放疗跟踪算法。方法:采用窗口模板匹配法和Voxelmorph端到端无监督网络，处理MV图像中的配准问题。使用动态胸部模体，验证肿瘤跟踪算法的准确性。将模体质量保证(QA)计划在加速器上手动设置治疗偏移后执行，收集治疗过程中的682幅电子射野影像系统(EPID)图像作为固定图像；同时采集计划系统中对应射野角度的数字影像重建(DRR)图作为浮动图像，进行靶区跟踪研究。收集21例肺部肿瘤放疗的533对EPID和DRR图像进行肿瘤跟踪研究，提供治疗过程中肿瘤位置变化定量结果。图像相似度用于算法的第三方验证。结果:算法可应对不同程度(10%~80%)的图像缺失，且对数据缺失图像的非刚性配准表现较好。模体验证中86.8%的跟踪误差<3 mm，<2 mm的比例约80%作用。配准后标准化互信息(NMI)由1.18±0.02提高到1.20±0.02(
t＝－6.78，
P＝0.001)。临床病例肿瘤运动以平移为主，平均位移3.78 mm，最大位移可达7.46 mm。配准结果显示存在非刚性形变，配准后NMI由1.21±0.03增至到1.22±0.03(
t＝－2.91，
P＝0.001)。
结论:肿瘤跟踪算法跟踪精度可靠且鲁棒性好，可用于无创、实时、无额外设备和辐射剂量的肿瘤跟踪。
文献关键词：
无标记肿瘤跟踪;电子射野影像系统;Voxelmorph;非刚性配准;多叶准直器
中图分类号：
作者姓名：
黄泰茗;钟嘉健;管棋;丘敏敏;罗宁;邓永锦
作者机构：
中山大学附属第一医院放射治疗科，广州 510080
文献出处：
引用格式：
[1]黄泰茗;钟嘉健;管棋;丘敏敏;罗宁;邓永锦-.基于VoxelMorph无监督缺失图像配准的无标记射束方向观肿瘤跟踪算法)[J].中华放射医学与防护杂志,2022(12):958-965
A类：
VoxelMorph,Voxelmorph,数字影像重建,无标记肿瘤跟踪
B类：
图像配准,跟踪算法,基于机器学习,图像质量,多叶准直器,MLC,遮挡,MV,BEV,肿瘤放疗,口模,模板匹配法,端到端,无监督网络,胸部,质量保证,QA,划在,加速器,上手,治疗过程,电子射野影像系统,EPID,计划系统,DRR,浮动,动图,靶区,跟踪研究,肺部肿瘤,肿瘤位置,图像相似度,数据缺失,非刚性配准,模体验证,跟踪误差,互信息,NMI,平移,平均位移,最大位移,非刚性形变,增至,跟踪精度,精度可靠,无创,外设,辐射剂量
AB值：
0.351645
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