在放射治疗中用于剂量积累的可变形图像注册中整合经营者验证的轮
Lando S Bosma1, Mario Ries2, Baudouin Denis de Senneville1,3
1Department of Radiotherapy, UMC Utrecht, Heidelberglaan 100, 3508 GA Utrecht, The Netherlands.
Physics and imaging in radiation oncology
|September 4, 2023
概括
本研究引入了一种新的可变形图像注册 (DIR) 算法,该算法使用轮信息来提高适应性放射治疗的准确性. 轮导向的DIR显著增强了轮重叠,并减少了注册和剂量扭曲错误.
科学领域:
- 医学成像医学成像
- 辐射疗法 辐射疗法
- 图像分析 图像分析
背景情况:
- 可变形图像注册 (DIR) 对于自适应性放射治疗至关重要,使轮传播和剂量积累成为可能.
- 手动的轮验证和编辑可以使注册结果无效,阻碍剂量积累.
- 当前的DIR方法在修改轮时难以准确.
研究的目的:
- 开发和评估一个由轮信息指导的新型多式联运DIR算法.
- 为了整合操作员验证的轮与变形向量场和扭曲的剂量.
- 在适应性放射治疗工作流程中提高DIR的准确性和可靠性.
主要方法:
- 该算法使用了图像的正常化渐变场基于数据忠实度术语和轮的光流术语.
- 纳入了赫尔姆霍兹-霍奇分解法,以确保在解剖学上可信的变形.
- 在具有挑战性的临床场景中,对相同和交叉对比的MR,CT和CT-to-MR注册进行了验证.
主要成果:
- 轮引导算法显著增加了轮重叠,将平均距离到协议的距离减少了1.3到13.7倍.
- 登记错误和剂量扭曲错误显著减少了1.2至2.0的因素.
- 观察到改善了轮对应性和解剖学真实性.
结论:
- 轮引导的DIR算法确保了变形向量场,扭曲的定量信息和操作员验证的轮之间的一致性.
- 这种方法提供了一个可行的半自动策略,用于准确地进行定量信息的空间扭曲.
- 该方法即使在具有文物的困难情况下也是有效的,提高了适应性放射治疗的精度.
