文麗麗 羅洪艷* 張紹祥 鄭小林 吳 毅 李 敏
1(生物流變科學(xué)與技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(重慶大學(xué)),重慶大學(xué)生物工程學(xué)院,重慶 400044)
2(第三軍醫(yī)大學(xué)基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)部解剖學(xué)教研室,重慶市計(jì)算醫(yī)學(xué)研究所,重慶 400038)
基于運(yùn)動跟蹤獲取人體呼吸曲線的初步研究
文麗麗1羅洪艷1*張紹祥2鄭小林1吳 毅2李 敏1
1(生物流變科學(xué)與技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(重慶大學(xué)),重慶大學(xué)生物工程學(xué)院,重慶 400044)
2(第三軍醫(yī)大學(xué)基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)部解剖學(xué)教研室,重慶市計(jì)算醫(yī)學(xué)研究所,重慶 400038)
4D-CT的實(shí)現(xiàn)需要在采集CT圖像的同時(shí),同步獲取患者的呼吸曲線,再據(jù)此對CT圖像進(jìn)行排序和三維重建。本研究提出一種基于運(yùn)動跟蹤獲取人體呼吸曲線的方法。即在人體腹部貼上標(biāo)記物,用兩臺攝像機(jī)在CT掃描過程中成正交位同步跟蹤呼吸運(yùn)動,將得到的視頻提取為單幀圖像,利用區(qū)域生長算法提取標(biāo)記物的質(zhì)心,并跟蹤質(zhì)心的運(yùn)動,描繪坐標(biāo)的任意維度與時(shí)間的關(guān)系曲線,即得到的呼吸曲線。通過此方法獲得了正常人在深呼吸時(shí)的呼吸曲線,并在該曲線上確定了屏氣模式下7個(gè)時(shí)相點(diǎn)的位置,腹部表面在z軸方向上的運(yùn)動幅度最大,約為3.5 cm。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法切實(shí)可行,并且相比于其他的呼吸信號提取方法,具有簡單易行的優(yōu)點(diǎn)。
呼吸曲線;運(yùn)動跟蹤;4D-CT;呼吸運(yùn)動;放療
基于CT、MRI的圖像引導(dǎo)放射治療和調(diào)強(qiáng)放射治療基本解決了靜止靶區(qū)的精確放療問題[1],但對于運(yùn)動的靶區(qū),卻達(dá)不到很好的解決效果[2]。這就需要將時(shí)間納入三維適形放療,產(chǎn)生了4D-CT的概念[3]。將4D-CT應(yīng)用于放療的一種思路是采集呼吸功能正常的健康人的4D-CT數(shù)據(jù),據(jù)此建立相應(yīng)的有限個(gè)時(shí)相點(diǎn)的胸腔模型,再結(jié)合呼吸運(yùn)動規(guī)律,采用空間配準(zhǔn)或插值等方法獲得一個(gè)呼吸周期中任意時(shí)相點(diǎn)的模型,即構(gòu)建出胸腔動態(tài)仿真模型作為標(biāo)準(zhǔn)模型,然后運(yùn)用圖像融合等方法,將臨床獲取的病人的CT圖像中反映出的個(gè)體特征融入到該標(biāo)準(zhǔn)模型中,從而獲得個(gè)性化的胸腔動態(tài)仿真模型,以模擬、預(yù)測呼吸運(yùn)動對患者胸腔內(nèi)放療靶區(qū)的影響。因此,整個(gè)工作包括4D-CT數(shù)據(jù)獲取、標(biāo)準(zhǔn)胸腔動態(tài)仿真模型構(gòu)建、個(gè)性化胸腔動態(tài)仿真模型構(gòu)建、臨床應(yīng)用探討等4個(gè)方面。其中,4D-CT數(shù)據(jù)獲取是前提和基礎(chǔ),也是一個(gè)難點(diǎn)問題,其精度決定了動態(tài)模型的質(zhì)量。它的基本思路[4]是同步采集受試者在自由呼吸或深呼吸時(shí)的胸腔CT圖像和呼吸曲線,再將兩者關(guān)聯(lián),確定所獲取的CT圖像序列所對應(yīng)的呼吸時(shí)相。
整個(gè)4D-CT數(shù)據(jù)的獲取包含兩個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié),一是CT圖像的獲取,目前普遍使用的是電影掃描和螺旋掃描兩種掃描方式。電影掃描[3]分床位掃描,每個(gè)床位至少掃描一個(gè)呼吸周期,所獲取的CT圖像在同一床位內(nèi)的時(shí)相關(guān)系是確定的,但在相鄰床位間的時(shí)相關(guān)系存在不確定性,需將掃描圖像重新排序后拼接[5]。螺旋掃描是對整個(gè)目標(biāo)區(qū)域連續(xù)掃描多個(gè)呼吸周期,所獲取的序列CT圖像有確定的時(shí)間關(guān)系,無需配準(zhǔn)[6];二是呼吸曲線的獲取?,F(xiàn)有方法大多是通過測量記錄呼吸過程中產(chǎn)生的一些物理量的變化提取呼吸曲線,比如肺量測定法、壓力差測定法等[7-8]。還可以通過測量體表隨呼吸起伏的高度差[9]來反映呼吸運(yùn)動,較為成熟的是Varian公司已經(jīng)商業(yè)化的實(shí)時(shí)位置跟蹤系統(tǒng)(RPM)。這些方法存在各自的利弊,改進(jìn)的空間很大。
本研究針對現(xiàn)有呼吸信號獲取方法存在的問題與不足,提出一種基于運(yùn)動跟蹤獲取人體呼吸曲線,從呼吸周期中抽取7個(gè)具有代表性的時(shí)相點(diǎn),采用螺旋掃描方式獲取各時(shí)相點(diǎn)的胸腔CT數(shù)據(jù)以獲取4D-CT數(shù)據(jù)集的方法,旨在提高4D-CT模型精確度的同時(shí),簡化其數(shù)據(jù)獲取,以便于醫(yī)院臨床實(shí)踐,推動4D-CT相關(guān)研究在我國的開展。
采用雙攝像機(jī)跟蹤記錄受試者腹部標(biāo)記物隨呼吸的運(yùn)動,并以螺旋掃描方式獲取呼吸周期中具有代表性的7個(gè)時(shí)相點(diǎn)(包括吸氣早期、吸氣中期、吸氣末、呼氣早期、呼氣中期、呼氣晚期、呼氣末)的CT圖像,根據(jù)獲得的呼吸曲線確定各時(shí)相點(diǎn)在呼吸曲線上的具體位置,從而實(shí)現(xiàn)了CT圖像序列與呼吸曲線的關(guān)聯(lián),為后續(xù)構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)胸腔動態(tài)仿真模型打下基礎(chǔ)。整個(gè)方法的流程如圖1所示,算法用Matlab編寫實(shí)現(xiàn)。
圖1 基于運(yùn)動跟蹤獲取人體呼吸曲線方法流程圖Fig.1 Flow chart of acquiring the respiration curve based on motion tracking
實(shí)驗(yàn)場景如圖2所示。受試者為20歲呼吸功能正常的健康男性,取仰臥位,雙手上舉抱頭,在其體側(cè)和腳部位置分別放置1臺攝像機(jī)。在受試者體表的肋骨尖端、乳頭縱線、前正中線貼有浸染顯影劑的棉簽(能夠在CT圖像上清晰顯現(xiàn),用于后續(xù)動態(tài)仿真模型的構(gòu)建),同時(shí)在其胸腹部隨呼吸運(yùn)動起伏明顯處貼有5個(gè)邊長為2 cm的正方形黑色標(biāo)記物,后期將通過跟蹤該標(biāo)記物的運(yùn)動來獲得呼吸曲線。此外,分別在 CT床位正前方、側(cè)邊、床面貼校準(zhǔn)參照圖若干。
圖2 實(shí)驗(yàn)場景圖Fig.2 Experimental scene picture
采用GE Lightspeed VCT 64層螺旋CT獲得CT數(shù)據(jù),參數(shù)設(shè)置為管電壓120 kV,管電流50 mAs,掃描層厚為2.5 mm,掃描范圍包括整個(gè)肺組織及主要肋骨。
考慮到呼吸運(yùn)動是半自主的運(yùn)動,存在著重復(fù)性差[10]的特點(diǎn),而對受試者的呼吸進(jìn)行言語指導(dǎo)能夠有效地提高呼吸的規(guī)律性、可重復(fù)性和穩(wěn)定性[11]。因此在本實(shí)驗(yàn)中,先對受試者進(jìn)行了呼吸訓(xùn)練,即讓受試者進(jìn)行連續(xù)深呼吸,并根據(jù)其呼吸情況制定一個(gè)呼吸節(jié)奏,通過言語指導(dǎo)讓受試者按照該節(jié)奏進(jìn)行多次呼吸,同時(shí)調(diào)整兩個(gè)攝像機(jī)的位置以獲取最佳拍攝效果;待受試者深呼吸平穩(wěn)后,攝像機(jī)成正交位拍攝約2 min以提取深呼吸曲線。隨后,訓(xùn)練受試者在深呼吸過程中達(dá)到指定的7個(gè)呼吸時(shí)相時(shí)分別屏氣。待受試者已熟悉整個(gè)過程后,正式采集屏氣7個(gè)時(shí)相的視頻信號和CT數(shù)據(jù)。根據(jù)受試者的手勢確定各時(shí)相的采集起始點(diǎn),觸發(fā)CT掃描,并同步視頻拍攝該過程。
在標(biāo)記物平面建立世界坐標(biāo)系,x軸與CT床的寬度方向一致,y軸為標(biāo)記物的長度方向,即與受試者由腳到頭的方向一致,z軸則垂直于標(biāo)記物平面。位于受試者腳部位置的攝像機(jī)拍攝的視頻能夠反映標(biāo)記物在x、z軸的運(yùn)動,而位于其體側(cè)的攝像機(jī)拍的視頻信號反映標(biāo)記物在y、z軸的運(yùn)動。根據(jù)該坐標(biāo)系,對采集獲得的視頻信號進(jìn)行處理以提取出呼吸曲線,整個(gè)過程如圖3所示,包括序列單幀圖像截取、標(biāo)記物定位及質(zhì)心提取、標(biāo)記物運(yùn)動跟蹤、繪制呼吸曲線等4個(gè)步驟。
將用攝像機(jī)拍攝得到的深呼吸模式下和屏氣模式7個(gè)時(shí)相點(diǎn)的視頻信號導(dǎo)入視頻播放軟件(如KMPLAYER),每隔0.2 s捕獲一幀圖像,將視頻信號截取為序列單幀圖像。
這一過程包括確定標(biāo)記物的位置、區(qū)域生長和質(zhì)心提取等3個(gè)步驟。首先在單幀圖像中確定標(biāo)記物的位置,截取包含標(biāo)記物的一個(gè)矩形子圖,見圖4(a)。然后對該子圖采用區(qū)域生長算法去除背景,并轉(zhuǎn)換為二值圖像,從中提取出5個(gè)標(biāo)記物的輪廓,見圖4(b)。區(qū)域生長算法的基本思路是將具有相似性質(zhì)的像素集合起來構(gòu)成區(qū)域[12],具體處理方法是首先選取一組種子點(diǎn),并預(yù)先定義一個(gè)生長準(zhǔn)則,然后將類似于種子點(diǎn)的鄰域像素附加到每個(gè)種子點(diǎn),最后形成區(qū)域。種子點(diǎn)選擇灰度值為30的像素點(diǎn),生長準(zhǔn)則定義為鄰域像素與種子點(diǎn)的灰度差小于40。該閾值通過分析矩形子圖的灰度直方圖確定。然后再根據(jù)如下公式確定標(biāo)記物的質(zhì)心坐標(biāo)(xc,yc)[13]:
式中,m00、m10與m01為圖像f(i,j)的零階矩和1階矩,可根據(jù)圖像矩的定義(見式(2))計(jì)算。
式中,p、q為矩的階數(shù),f(i,j)為M ×N的圖像。
質(zhì)心提取結(jié)果如圖4(c)所示,將跟蹤標(biāo)記物的運(yùn)動轉(zhuǎn)化為跟蹤標(biāo)記物質(zhì)心的運(yùn)動,以提高跟蹤的準(zhǔn)確性。
圖4 標(biāo)記物定位及質(zhì)心提取結(jié)果圖。(a)原圖(黑色方框?yàn)闃?biāo)記物);(b)去背景后的標(biāo)記物輪廓圖;(c)標(biāo)記物的質(zhì)心圖(黑色圓點(diǎn)為質(zhì)心位置)Fig.4 Results of locating markers and extracting centroids.(a)Originalimage (black rectangle denotes markers);(b)Contour image of the markers after removing background;(c)Image of the markers’centroids(marked with black dots)
分別選取5個(gè)標(biāo)記物在呼氣末時(shí)的質(zhì)心位置為參考點(diǎn),得到標(biāo)記物在圖像中相對于參考點(diǎn)的運(yùn)動變化軌跡。為了進(jìn)一步獲得標(biāo)記物隨呼吸變化的實(shí)際運(yùn)動軌跡,還需要根據(jù)圖像在x軸方向上的單位距離與實(shí)際空間距離間的比例尺,在y軸方向上的拉伸比例,對圖像進(jìn)行標(biāo)定,得到標(biāo)記物相對于參考點(diǎn)的運(yùn)動位移。圖5是從放置在腳部位置的攝像機(jī)拍攝的視頻中截取的單幀圖像。以最靠近肚臍處的標(biāo)記物為例,首先在床的邊沿找到與該標(biāo)記物的質(zhì)心Q處在同一垂直平面上的E、F點(diǎn),得到這兩點(diǎn)在圖像中的距離像素,已知CT床的實(shí)際寬度EF=58 cm,可計(jì)算出該方向的比例尺rx=而在CT機(jī)洞口處放置的校準(zhǔn)參照圖中A點(diǎn)與B點(diǎn)、C點(diǎn)與D點(diǎn)間的實(shí)際距離為AB=10.9 cm、CD=9.45 cm,它們在視頻圖像中的距離分別為像素像素,由此可計(jì)算出y軸方向的拉伸比例標(biāo)定后得到該標(biāo)記物此時(shí)沿x軸和 z軸的呼吸運(yùn)動幅度 (xQ,zQ)。再跟蹤從體側(cè)位拍攝的視頻圖像,就可得到該標(biāo)記物在y軸的運(yùn)動幅度yQ。按上述方法分別對深呼吸模式時(shí)兩臺攝像機(jī)拍攝的視頻信號中截取的序列單幀圖像中的5個(gè)標(biāo)記物進(jìn)行處理即可獲得其實(shí)際的運(yùn)動軌跡。
圖5 放置在腳部處的攝像機(jī)拍攝的視頻中截取的單幀圖像Fig.5 A frame of the video sequence acquired from the camera placed near the feet
分別以質(zhì)心坐標(biāo)的 x、y、z坐標(biāo)為縱軸,圖像采集的時(shí)刻為橫軸,描繪出多個(gè)呼吸周期的連續(xù)呼吸曲線,再進(jìn)行疊加平均,獲得一個(gè)周期的平均呼吸曲線,并在 Matlab中對該曲線進(jìn)行擬合,以得到反映呼吸曲線變化規(guī)律的數(shù)學(xué)表達(dá)式。對與CT圖像同步獲取的屏氣7個(gè)時(shí)相點(diǎn)的視頻信號進(jìn)行上述處理,分別得到標(biāo)記點(diǎn)在7個(gè)時(shí)相點(diǎn)相對于同一參考點(diǎn)的位移信息,據(jù)此在平均呼吸曲線上確定這7個(gè)時(shí)相點(diǎn)的位置。
利用上述方法跟蹤標(biāo)記物的運(yùn)動,發(fā)現(xiàn)標(biāo)記物在x、y軸方向上運(yùn)動的幅度遠(yuǎn)小于在z軸的運(yùn)動幅度,例如圖5中緊靠肚臍的標(biāo)記物在x軸方向相對于原點(diǎn)的最大運(yùn)動位移為0.266 cm,而在 z軸方向上的最大運(yùn)動位移為3.9078 cm,且貼在腹部的5個(gè)標(biāo)記物中,緊靠肚臍的標(biāo)記物運(yùn)動幅度最大,因此本研究重點(diǎn)關(guān)注該標(biāo)記物在z軸方向的運(yùn)動。
從受試者深呼吸模式下的視頻數(shù)據(jù)中獲取了12個(gè)周期的連續(xù)呼吸信號,一個(gè)周期的平均呼吸曲線及相應(yīng)的擬合曲線分別如圖6和圖7所示。圖中虛線為實(shí)測的呼吸曲線,實(shí)線為擬合曲線,其表達(dá)式為
式中各參數(shù)的取值如表1所示,對連續(xù)呼吸曲線及平均呼吸曲線的擬合度分別達(dá)到0.973 0和0.999 9。而在平均呼吸曲線上確定出的屏氣7個(gè)時(shí)相點(diǎn)的位置如圖7所示。
表1 連續(xù)呼吸曲線和平均呼吸曲線擬合公式中各參數(shù)的取值Tab.1 Parameter values in the curve- fitting formula of the continuous and average respiratory curve
圖6 z軸方向的連續(xù)呼吸曲線Fig.6 The continuous respiratory curve in z axis
圖7 z軸方向的平均呼吸曲線及屏氣7個(gè)時(shí)相點(diǎn)的位置Fig.7 The average respiratory curve in z axis and the locations ofseven discrete breathing phases
從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出,采用所提出的方法提取的呼吸曲線類似于正弦曲線,符合Lujan等提出的呼吸運(yùn)動符合高階余弦函數(shù)的理論模型[14]。該曲線反映了受試者的呼吸運(yùn)動規(guī)律和呼吸的不可重現(xiàn)性。一個(gè)深呼吸模式下的呼吸周期約6 s左右,腹部標(biāo)記物在垂直于腹部平面的方向上的運(yùn)動幅度在3.5 cm左右,與文獻(xiàn)報(bào)道[15]相符,說明了該方法的有效性。因呼吸引起的胸腹部器官的運(yùn)動是一種三維運(yùn)動,本實(shí)驗(yàn)中采用雙攝像頭獲取視頻數(shù)據(jù),可同時(shí)得到標(biāo)記物在3個(gè)方向上的位置變化信息,從而對胸腔的運(yùn)動情況進(jìn)行更為全面的分析。分析結(jié)果表明在z軸方向上的運(yùn)動幅度最大,因此在以后獲取呼吸曲線的實(shí)驗(yàn)中,可以采用單攝像頭,僅對z軸方向上的運(yùn)動情況進(jìn)行分析獲取呼吸曲線。同時(shí)通過跟蹤標(biāo)記物的運(yùn)動發(fā)現(xiàn)呼吸運(yùn)動,引起器官的運(yùn)動主要是在垂直于腹部平面的方向上,而在其它方向的運(yùn)動幅度很小。屏氣7個(gè)時(shí)相點(diǎn)在平均呼吸曲線上均找到了對應(yīng)的位置,據(jù)此得到基于CT圖像序列構(gòu)建的模型分別所處的時(shí)間點(diǎn)。但因呼吸的幅值和周期在任意兩周期間存在差異,使得吸氣最大時(shí)的幅值與平均呼吸曲線的最大幅值存在0.04 cm的偏差,且在訓(xùn)練受試者到達(dá)指定的呼吸時(shí)相屏氣的過程中,呼吸的深度由受試者自主確定,以致這7個(gè)時(shí)相點(diǎn)在呼吸曲線上的分布不夠均勻,因此在保證呼吸的平穩(wěn)性及控制時(shí)相點(diǎn)的精確性方面還有待改進(jìn)。
現(xiàn)有的獲取呼吸曲線的方法,會給病人帶來諸多不適。如以呼吸量的周期性變化來表征呼吸運(yùn)動變化規(guī)律的肺量測定法[7],是用數(shù)字肺活量計(jì)測量進(jìn)出入肺的氣流,在一定程度上反映了呼吸運(yùn)動的規(guī)律。但重建的4D-CT質(zhì)量與肺活量計(jì)的測量精度相關(guān)并存在基線漂移。通過測量呼吸的壓力差來反映呼吸運(yùn)動規(guī)律的壓力測定法[8],是將一個(gè)圓柱形彈性氣囊用皮帶捆扎在人體腹部,吸氣時(shí),腹部擴(kuò)張,氣囊內(nèi)的氣壓增加,呼氣時(shí)與上述過程相反。該系統(tǒng)可視為一個(gè)無漂移的系統(tǒng)。但是它會受到壓力傳感器的擺放位置的影響。高度差測定法通過測量胸腹部的高度差變化來表征呼吸運(yùn)動,較為成熟的RPM系統(tǒng)是在人體腹部放置一個(gè)塑料塊,體外通過紅外跟蹤此塑料塊上兩個(gè)紅外反射標(biāo)記物的運(yùn)動,國外大多有關(guān)4D-CT的研究及呼吸門控均基于此系統(tǒng),較為方便,但該系統(tǒng)需要在CT機(jī)上安裝經(jīng)過標(biāo)定的專用接口及配套軟硬件才能使用,且價(jià)格較昂貴。而且因整體封裝,其CT圖像的獲取和門控治療的過程都完全是自動的,不利于改進(jìn)和控制。同時(shí)塑料塊的壓迫可能導(dǎo)致受試者或患者呼吸的變化,尤其對于腹部腫瘤、腹部的障礙物還會影響CT成像和治療[16]。另據(jù)報(bào)道該系統(tǒng)在一些情況下識別吸氣末時(shí)相的準(zhǔn)確性較低[17]。鑒于上述原因,呼吸門控在臨床上應(yīng)用較少,因此國內(nèi)絕大部分的CT機(jī)未配備該系統(tǒng)。與這些提取呼吸信號的方法相比,本研究的方法具有簡單易行、經(jīng)濟(jì)適用、便于移植,針對性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn),且不需要對受試者施加會影響呼吸運(yùn)動的檢測物,克服了RPM系統(tǒng)在這方面的不足。此外,標(biāo)記物緊貼于腹部表面,能很好的跟隨腹部器官的運(yùn)動,反映呼吸運(yùn)動器官的運(yùn)動規(guī)律。
根據(jù)CT圖像采集所涉及的呼吸相位的不同,有前瞻性與回顧性4D-CT之分[17]。在現(xiàn)有的采用螺旋掃描方式進(jìn)行的回顧性4D-CT的研究中,通常是根據(jù)呼吸曲線劃分時(shí)相,對CT圖像進(jìn)行分組排序,因此呼吸信號在一個(gè)周期內(nèi)劃分的時(shí)相數(shù)越多,4D-CT體現(xiàn)器官隨呼吸運(yùn)動的精確度越高,但每個(gè)時(shí)相所占有的 CT圖像越少,模型的空間分辨率降低。因此大多存在著提高4D-CT精確度和增加三維模型空間分辨率難以平衡的問題[8]。本研究結(jié)合回顧性重建和前瞻性重建的優(yōu)點(diǎn),選取7個(gè)具有代表性的時(shí)相點(diǎn),讓受試者在指定的時(shí)相點(diǎn)處于屏氣狀態(tài)下采集 CT圖像,與自由呼吸狀態(tài)下采集的CT圖像相比,因呼吸引起的運(yùn)動偽影和失真會大大減少,且每個(gè)時(shí)相點(diǎn)均完整掃描整個(gè)待重建區(qū)域,有利于提高所構(gòu)建4D-CT的空間分辨率。但該方法對一些患者(如呼吸功能障礙患者)可能不適用,且受試者在屏氣狀態(tài)和自由呼吸狀態(tài)下的胸腔活動也可能存在差異,因此尚需這方面的對比分析研究。
采用攝像機(jī)跟蹤記錄人體腹部標(biāo)記物在呼吸過程中位置變化、再結(jié)合圖像處理的方法,成功獲取了健康人的呼吸曲線,并確定了在屏氣模式下采集的CT圖像序列分別對應(yīng)的時(shí)相點(diǎn)位置,為用于構(gòu)建胸腔動態(tài)仿真模型的4D-CT數(shù)據(jù)集獲取、呼吸信號提取及實(shí)現(xiàn)其與CT圖像序列的關(guān)聯(lián),提供了一種經(jīng)濟(jì)、方便、實(shí)用的方法。在后續(xù)研究中將考慮采用一定的視聽裝置輔助測試,以獲得更為平穩(wěn)的呼吸曲線,實(shí)現(xiàn)CT數(shù)據(jù)多個(gè)采集時(shí)相點(diǎn)在呼吸曲線上的均勻分布,并對屏氣模式與自由呼吸模式下獲取的4D-CT數(shù)據(jù)進(jìn)行對比分析研究。
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A Preliminary Study of Acquiring the Respiration Curve Based on Motion Tracking
WEN Li-Li1LUO Hong-Yan1*ZHANG Shao-Xiang2ZHENG Xiao-Lin1WU Yi2LI Min1
1(Key Laboratory of Biorheological Science and Technology(Chongqing University),Ministry of Education,Bioengineering College,Chongqing University,Chongqing 400044,China)
2(Department of Anatomy,College of Medicine,The Third Military Medical University,Lab of Compute Medical Science of Chongqing,Chongqing 400038,China)
The realization of 4D-CT typically requires the synchronous recording of the respiratory curve of the subject while CT scanning,and then sort and three-dimensional reconstruction of CT images accordingly.This paper presents a method based on motion tracking for human respiratory curve.Initially,a few markers were attached to the abdomen of the subject.Two cameras were placed orthogonally and used to monitor the respiratory motion synchronously in the CT scanning process.Then the single frames were extracted from the videos.The centroid of each marker in these images was determined using region growing algorithm and its movement was tracked.Finally,the arbitrary coordinate dimension of the centroid vs time curve,i.e.the respiration curve,was depicted.Through this method,the respiration curve of a normal person in deep breathing was acquired,and the locations of seven discrete breathing phases in breath-h(huán)olding mode were determined.The motion of abdominal surface in the z axis direction has the maximum amplitude of 3.5 cm.The experimental results indicated that this method was feasible and easy to realize,compared with some other respiratory signal extraction methods.
respiration curve;motion tracking;4D-CT;respiratory movement;radiotherapy
R318
A
0258-8021(2012)04-0512-06
10.3969/j.issn.0258-8021.2012.04.00
2012-01-04,錄用日期:2012-05-29
國家自然科學(xué)基金(60871099);中央高?;究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)(CDJXS10231122)
*通信作者。E-mail:cqu_lhy@163.com