基于体表标志点的肿瘤呼吸运动跟踪方法

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时间:2019-05-24

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1、——404——中国医学物理学杂志第33卷法是对肿瘤进行实时的跟踪b]。常用的植入标记点的跟踪方法是通过往人体内植入x线成像高清晰的目前对运动目标定位跟踪的研究多是基于单目金属颗粒或者是可以电磁跟踪的标定点,在放疗中视觉,使用一台摄像机获取运动目标,但是会丢失场通过对这些标志点的实时成像,来达到实时肿瘤跟景中的三维信息。本文采用基于双目视觉的跟踪系踪的目的,该方法已在临床得到广泛应用,但植入过统对体表标志点进行实时跟踪,双目视觉通过模拟程会对患者造成新的创伤。为避免植入过程对患者人的双眼机制,使用两台摄像机从两个视点获取不造成的二次损伤,许多学者提出了无创呼吸运动下同视觉下的~

2、组目标图像,再根据目标在不同图像的肿瘤跟踪方法,能够很好地替代植入标记点中的视差推断出目标的三维信息。法。Gu等采用的多雷达无线系统对呼吸运动进在该系统中需要用到视觉系统中的3个坐标系,行实时跟踪,通过集成在直线加速器上的雷达装置分别是世界坐标系(,‰,Zw)、摄像机坐标系(,实时监控胸腹部运动,该呼吸运动的跟踪方法可靠yC,Zc)、图像坐标系[图像的像素坐标(,1,)和物理坐性好,并能保证肿瘤的跟踪准确度;Li等n利用体外标(,Y)],如图2所示。利用红外摄像头采集标记点标志物进行呼吸跟踪,采用核回归方法处理呼吸运的红外成像图,根据图像的像素和物理坐标,再通过动造成的肿瘤偏

3、移,最终得到内部肿瘤与外部标志坐标系之间的转换即可计算出标志点的三维坐标。物的复杂非线性关系,能够通过体表标记物准确、鲁图3是双目视觉原理图,A(,Y,z)为标志点三维坐棒地跟踪内部肿瘤。标,al(u。,v。)、ar(Ur,Vr)分别表示标志点在左右摄像头本文提出的基于体表标志点的呼吸运动肿瘤跟成像平面c。、c上的坐标,0、O是摄像头的光心,0。、踪方法,系统的整体流程如图l所示。该方法主要是0到成像平面c。、C的距离是焦距。通过在胸腹部体模表面固定标志点代替植人体内的标志点,采用双目视觉系统对标志点进行实时跟踪、获取标记点的三维坐标,同时利用正交的x线装置采集离散时刻下的肿

4、瘤图像,计算出肿瘤的三维坐标,再通过粒子群算法优化的最小二乘支持向量机(LeastSquaresSupportVectorMachines,LSSVM)拟合出任意时刻下肿瘤的位置,通过对标志点的实时跟踪进而实现对肿瘤的实时跟踪。图2视觉系统中的坐标系Cam~'a’scalibrationandceneo~XFig.2Coordinatesysteminvisionsystemc[1Ieimagesiadiscxetetime、con咖marltertimatleC

5、Ic吐l缸ng~-Dcoordinatecoordinates\,C.al~elatiag3-Dcoordina

6、teDatarltt~Illame,respiratorymotiontrackinginreal-time图1系统整体流程图图3双目视觉原理图Fig.3DiagramofbinocularvisionsystemFig.1Flowchartofsystem第4期丁兰洲,等.基于体表标志点的肿瘤呼吸运动跟踪方法——407a:Head-footdirectionb:Front—reardirectionc:Left—rightdirection图7标记点的呼吸运动曲线图Fig.7Respiratorymotiongraphofmarkers下的肿瘤坐标如图8所示,并将肿瘤实际坐

7、标与拟合导致计算出的肿瘤坐标与实际值有偏差;在x图像采出的坐标比较,得出的最大误差不超过1.8mlTl。其集前,对瓦里安微焦斑x线机的校准过程中,很难确中的误差主要因为:在计算肿瘤的实际坐标中,因手保光源的中心垂直照射在探测版中心,导致得到的动测量的D、D一J[)小D:,与实际值之间存在误差,肿瘤二维图像坐标存在偏差。{a:Motiononxdirectionwithdatafittingb:MotiononYdirectionwithdatafittingc:Motiononzdirectionwithdatafitting图8肿瘤坐标的拟合Fig.8Fittingoftu

8、morcoordinates[3]L0KEwECHOITYMALEKILeta1.MagnetictrackingsystemforradiationtherapyIJ【.IEEETransBiomedCircuits采用体表标志点进行实时跟踪实现对呼吸运动跟Syst,2010,4(41:223.231.[4]MIN0HARAS,KANAILENDOM,eta1.Respiratorygated踪与肿瘤的精确定位,结果表明双目视觉系统能够对irradiationsystemforheavy-iOfrad

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