基于运动估计的肺4D-CT图像冠矢状面超分辨率重建

肖 珊 王婷婷 张 煜

(南方医科大学生物医学工程学院，广州 510515)

引言

肺癌是常见的恶性肿瘤之一，也是确诊后存活率最低的癌症之一，特别是近几十年以来，各国肺癌的发病率和死亡率都在急剧上升，是名副其实的健康杀手。放射治疗是治疗肺癌的有效手段之一，而指导放射治疗计划和剂量投射的信息通常来自于肺自由呼吸3D-CT的图像。然而，3D数据没有呼吸相位信息，这意味着在确定肺组织的结构和形状时，缺乏足够的运动信息。因此，为了在肺肿瘤放射治疗时，确保有足够的肿瘤覆盖面，肿瘤估计区域一般是根据目标运动向各个方向扩展，再进行放射治疗，而对靶体积不必要的扩大治疗将伤害正常组织。

基于肺4D-CT图像的精确放射治疗是当前治疗肺癌的有效手段，肺4D-CT提供了一个全面的高精度放射治疗呼吸运动表征。在肺4D-CT数据中，由于有多个相位的图像，各相位图像可以有助于获取呼吸运动信息，是放射治疗目标精确定位的关键，因此肺4D-CT在肺肿瘤精确放射治疗中发挥着越来越重要的作用。肺4D-CT数据的获取通常是根据床位和肺体积，将多个自由呼吸3D-CT数据段排序而得。然而，由于CT固有的高剂量照射[1-2]，沿纵向(Z轴方向)的密集采样往往是不实际的，从而导致层内分辨率远低于层间分辨率，造成数据显著的各向异性。因此，在对各相位3D数据进行冠矢状面观察时，为了获得正确比例的图像，需要根据3D数据的层间分辨率和层内分辨率的比例，沿Z轴方向进行插值放大。……