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摘要:
4D CT图像应用于肿瘤的放线治疗中,能够在全呼吸周期中定位肿瘤的运动,同时有效地减少运动伪影的产生。目前,4D CT在临床应用中需要依靠外部呼吸信号检测装置提供呼吸信号运动信息。本文提出了一种4D CT自动图像排序算法,不需要外部呼吸监测装置,在Cine扫描模式下采集图像数据,从第一个床位开始,利用空间连续性特征,寻找相邻床位之间呼吸相位相同的图像,将其归入相应的图像集合中,以此类推,直到全部床位的图像都归入到相应相位的图像集合中,构成4D CT重建所需要的图像数据集合。本文的算法应用于呼吸体模数据和临床图像数据,观察三维重建图像和冠状面重组图像。对比单独使用的三维重建算法,本算法较好地消除了呼吸运动伪影,能够清楚观察到模拟肿瘤的运动和器官在呼吸运动过程中的变化情况。
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4D-CT
内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 基于空间连续性的4D CT图像排序算法研究
来源期刊 CT理论与应用研究 学科 工学
关键词 4D CT 图像排序 空间连续性
年,卷(期) 2012,(3) 所属期刊栏目 理论与方法
研究方向 页码范围 401-411
页数 分类号 TP301.6
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘杰 北京交通大学生物医学工程系 48 403 10.0 18.0
2 李晨 北京交通大学生物医学工程系 7 4 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
4D
CT
图像排序
空间连续性
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
CT理论与应用研究
双月刊
1004-4140
11-3017/P
16开
北京市海淀区民族大学南路5号
1987
chi
出版文献量(篇)
1835
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9
总被引数(次)
8507
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