4图像融合技术分析CT模拟定位误差的研究
卫星图像处理中的图像纠正和融合技术研究
卫星图像处理中的图像纠正和融合技术研究在现代科技领域中，卫星图像处理是不可忽略的一项技术。
随着卫星技术的日益成熟，卫星图像获取和处理工作越来越多，对图像纠正和融合技术的需求也越来越大。
一、卫星图像处理的意义卫星图像处理是指通过对卫星获取到的原始图像进行处理与分析，得到更加清晰、准确、详尽的图像信息，为实现对地观测和资源管理提供有价值的数据支持。
在地质勘探、环境监测、海洋研究、城市管理、国土资源管理、灾害预警等领域中，卫星图像处理都具有重要的应用意义和价值。
二、图像纠正技术图像纠正技术是卫星图像处理中最基础、最重要的处理技术之一，它可以将原始卫星图像中存在的偏差和误差进行纠正，从而提高图像的准确性和可信度。
主要的图像纠正技术包括相对定位、绝对定位、坐标转换、大气校正、水平对正、影像融合和去噪等。
其中，相对定位和绝对定位技术是图像纠正中最基础的两种方法。
相对定位是指以某一个基准点或基准图像为参考，通过计算目标图像与参照图像之间的相对位置关系来完成图像的纠正。
而绝对定位则是将目标图像与地球表面上的真实地理位置进行对应，从而获得更加真实准确的图像。
此外，坐标转换则可以帮助实现不同坐标系之间的转换，解决不同场景下的坐标一致性问题。
而大气校正则是用来修正大气吸收、散射和反射等对遥感图像影响的算法，以提高遥感图像的准确性。
水平对正则是为了消除卫星拍摄时因摄像机对地的倾斜而产生的地面形变变异，从而实现图像的水平等比例放大。
影像融合和去噪则可以帮助提高图像的清晰度和整体质量。
三、图像融合技术图像融合技术是将不同带宽、分辨率、时间和波段的图像合并为一幅更为完整、详细的图像。
对于合成有多个波段或多个时间相同区域的影像，图像融合技术尤为重要。
在图像融合技术中，主要有基于像素的融合、基于特征的融合、基于模型的融合和基于深度学习的融合等方法。
其中，基于深度学习的融合技术目前是卫星图像处理中最先进的融合技术之一。
四、图像处理技术在实际应用中的示例图像处理技术的实际应用非常广泛，下面以一些例子来说明。
计算机视觉技术中的图像配准误差分析
计算机视觉技术中的图像配准误差分析图像配准是计算机视觉领域中的一项重要任务，它通过将多幅图像对齐，使得它们在几何和光度上趋于一致。
然而，由于种种因素的影响，实际中的图像配准往往存在误差。
因此，对图像配准误差进行分析以及提出相应的改进方法是非常必要的。
一、图像配准误差的来源1. 传感器误差：图像配准最基本的前提是输入图像必须准确。
然而，由于传感器本身的性能限制，如噪声、畸变等，会导致输入图像存在误差。
这些误差会直接影响配准的准确性。
2. 特征提取误差：在图像配准中，通常需要从图像中提取出一些特征点或特征描述子，并计算它们之间的对应关系。
然而，由于图像噪声、纹理不连续等因素的影响，特征提取算法可能无法准确地提取到正确的特征点，从而导致配准误差。
3. 特征匹配误差：特征匹配是图像配准中的关键步骤，目的是通过计算特征之间的相似度来找到它们的对应关系。
然而，由于特征点的数量不同、特征描述子的差异、图像干扰等原因，特征匹配算法可能会出现误匹配的情况，从而引入配准误差。
4. 变换模型误差：在图像配准中，需要选择适当的变换模型来描述图像之间的几何变换关系。
常见的变换模型包括仿射变换、透视变换等。
然而，由于变换模型的选择及参数估计的不准确性，导致图像配准中的变换误差。
二、图像配准误差的评估方法1. 点对齐误差：点对齐误差是图像配准误差的一种常见评估方法。
它通过比较已配准图像中的特定点与参考图像中的对应点的位置来评估配准的准确性。
通常使用欧氏距离或重叠度量等指标来计算点对齐误差。
2. 特征重投影误差：特征重投影误差是图像配准中常用的一种评估方法。
它通过计算配准后图像中的特征点在参考图像上的投影位置与实际对应点的误差来评估配准的质量。
通常使用重投影误差的均值或标准差来表示配准误差的大小。
3. 变换误差：变换误差是评估图像配准中变换模型准确性的常用指标。
它通过计算配准后图像与参考图像之间的几何变换关系的误差来评估配准的质量。
多模态医学图像融合的研究及应用
多模态医学图像融合的研究及应用随着计算机和医疗技术的发展，医学图像处理取得了长足的进步，现在已经成为了现代医学诊断和治疗的重要手段之一。
随着计算机视觉、机器学习和人工智能技术的发展，医学图像处理的范畴也越来越广泛，其中多模态医学图像融合是近年来十分热门的研究领域。
多模态医学图像融合是指将来自不同影像学模态（如CT、MRI、PET、SPECT 等）的医学图像融合成单个图像，从而加强图像的特征与内容，提高医学图像的分析和诊断能力。
这种融合方法有利于减少医生的主观误差，更好地发现疾病，提供更为准确和全面的信息，为患者制定治疗方案提供了更加有效的参考。
多模态医学图像融合的研究和应用多模态医学图像融合的研究与应用十分广泛。
在医学诊断领域，在CT和MRI图像的融合方面有许多实践应用。
CT具有空间分辨率高、对骨质显示准确的优点，而MRI则能够清晰显示软组织和肌肉、脑部等内部器官的结构和功能，但二者各有优缺点，无法很好地解决某些问题。
将二者融合就能够充分利用它们各自的优势，对病灶进行更加准确的定位和识别，实现对病情进行全面和准确的判断，提高诊断效率和准确度。
此外，在神经外科、心脏病学等领域，多模态医学图像融合也有广泛的应用。
一些研究可以利用不同模态图像融合得到更加清晰、准确的心脏病CT图像，帮助医生更好地了解心脏结构和功能，并进行较为精确的诊断术前策划。
在神经外科领域，可以利用多模态的PET、SPECT、MRI、CT图像融合方法，从而增强对肿瘤、癫痫等神经相关疾病的定位和判别能力，为各种疾病的治疗提供丰富的图像和信息支持。
多模态医学图像融合方法多模态医学图像融合的方法可以总结为以下几种：一、基于基于传统的数字图像处理技术，例如灰度变换、图像增强、特征提取、像素级融合等，将来自不同模态的医学图像融合为单幅图像。
像素级融合是最常见的方法，它将两幅或多幅不同的图像将各自的像素值进行某种运算处理，同时合成一幅新的融合图像来提高图像的清晰度和信息量。
如何进行卫星定位技术的误差分析和纠正
如何进行卫星定位技术的误差分析和纠正卫星定位技术的误差分析和纠正导语：卫星定位技术在现代社会中扮演着重要的角色，它广泛应用于导航、气象、农业、测绘等领域。
然而，由于各种因素的干扰，卫星定位技术存在着一定的误差。
本文将探讨卫星定位技术的误差分析和纠正方法，以提高定位精度。
一、误差来源分析卫星定位技术的误差来源众多，其中包括系统误差和随机误差两大类。
1.系统误差系统误差主要由卫星定位系统的硬件和软件等因素引起。
比如，卫星时钟的不准确、卫星轨道预测的误差、接收机的频率漂移等都会导致系统误差。
此外，传播介质（如大气、电离层）对信号传输的影响也是系统误差的一个重要来源。
2.随机误差随机误差受周围环境和测量条件的影响，其误差大小不确定且随机分布。
例如，电离层中电子密度的不均匀分布、多径效应、接收机的噪声等都会产生随机误差。
二、误差分析方法为了准确分析卫星定位技术中的误差，需要使用一系列的分析方法和数学模型。
1.差分定位法差分定位法是一种常用的误差分析方法，它利用两个或多个接收机同时观测到相同卫星信号的差分测量值进行误差分析。
通过对比差分测量值与真实测量值的差异，可以消除或减小大部分系统误差和一些随机误差，从而提高定位精度。
2.轨道拟合方法轨道拟合方法用于分析和纠正卫星轨道预测误差对定位结果的影响。
通过对实际卫星轨道数据进行拟合和预测，可以减小定位过程中由于轨道预测误差引起的定位偏差。
3.电离层延迟校正电离层是卫星定位中一个重要的误差源，电离层的折射作用会使接收机接收到的信号路径长度发生变化，从而引起定位误差。
为了减小电离层的影响，可以通过利用双频接收机接收信号，并根据不同频率信号的相位差来估计电离层延迟，进而进行校正。
三、误差纠正方法在进行误差纠正时，需要根据具体的误差来源采取相应的纠正措施。
1.系统误差纠正对于系统误差，可以通过接收机的定位参数设置和初始对准操作来进行纠正。
例如，调整接收机的钟差参数、改进卫星轨道预测算法、使用更精确的测量设备等都可以减小系统误差。
误差分析在遥感影像处理中的应用
误差分析在遥感影像处理中的应用一、遥感影像处理概述遥感影像处理是一种利用遥感技术获取地球表面信息并进行分析的技术手段。
随着遥感技术的发展，遥感影像处理在环境监测、城市规划、农业、林业、事等领域发挥着越来越重要的作用。
遥感影像处理的目的是提取有用的信息，为决策提供支持。
在这个过程中，误差分析是确保遥感数据准确性和可靠性的关键环节。
1.1 遥感影像处理的基本原理遥感影像处理涉及到从遥感数据中提取、分析和解释信息的过程。
这包括影像的获取、预处理、分类、特征提取、目标识别和变化检测等步骤。
遥感影像处理的基本原理是通过分析影像的光谱特征、纹理特征、形状特征等来识别地表的物理和生物特征。
1.2 遥感影像处理的应用场景遥感影像处理的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 环境监测：监测森林覆盖变化、土地利用变化、水体污染等。
- 城市规划：评估城市扩张、交通规划、基础设施布局等。
- 农业：监测作物生长状况、病虫害发生、土壤湿度等。
- 林业：森林资源调查、森林火灾监测、森林病虫害监测等。
- 事：地形分析、目标识别、战场监视等。
二、误差分析在遥感影像处理中的重要性误差分析是遥感影像处理中不可或缺的一部分，它涉及到对影像数据的准确性和可靠性进行评估。
误差可能来源于数据采集、传输、处理和分析的各个环节。
通过对误差的分析，可以提高遥感影像处理的精度和可靠性。
2.1 误差的来源误差的来源主要包括以下几个方面：- 设备误差：遥感传感器的不完善可能导致数据采集的误差。
- 大气误差：大气条件的变化会影响遥感数据的质量和准确性。
- 几何误差：影像的几何畸变可能导致位置和形状的误差。
- 辐射误差：传感器的辐射响应不均匀可能导致辐射误差。
- 系统误差：数据处理和分析过程中的系统性偏差。
2.2 误差分析的方法误差分析的方法包括以下几种：- 统计分析：通过统计方法评估误差的分布和特性。
- 模型分析：建立误差模型来预测和评估误差。
- 比较分析：将遥感数据与其他数据源进行比较，评估误差。
图像融合技术在肺癌患者定位误差分析中应用初探
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图像融合技术在肺癌患者定位误差 分析 中应用初探
王义海 张 瑾熔 张 国庆… 陆艳荣
医学影像分析中脑部图像配准技术的应用教程与误差分析
医学影像分析中脑部图像配准技术的应用教程与误差分析在医学影像领域的研究和诊断中，脑部图像的配准是一个非常重要的技术。
脑部图像配准是指将不同扫描仪、不同时间、不同患者的脑部图像进行对齐，以实现图像的准确比较和分析。
本文将介绍脑部图像配准的应用教程，并对其误差进行分析。
一、脑部图像配准的基本原理脑部图像配准的基本原理是通过计算机算法将不同图像的特征点对齐，以达到图像重叠的效果。
常用的配准方法有刚性配准和非刚性配准。
1.1 刚性配准刚性配准适用于无需考虑脑部形变的情况，例如不同时间点的MRI图像对比。
它的基本原理是计算两个图像之间的平移、旋转和缩放变换，使得它们在空间中对齐。
常见的刚性配准算法有互信息（MI）、归一化互相关（NCC）等。
1.2 非刚性配准非刚性配准适用于需要考虑脑部形变的情况，例如手术前后的MRI图像对比。
它的基本原理是通过局部变形场来对齐图像，以克服脑部形变所引起的图像不一致。
常见的非刚性配准算法有B样条插值配准（BSpline）、光流法（Optical Flow）等。
二、脑部图像配准的应用教程下面将以互信息作为刚性配准方法，以B样条插值配准为非刚性配准方法，介绍脑部图像配准的具体操作步骤。
2.1 刚性配准教程步骤1：导入需要配准的脑部图像，包括参考图像和待配准图像。
步骤2：选择配准方法，这里以互信息为例。
步骤3：调整配准参数，包括平移、旋转和缩放变换。
步骤4：进行配准计算，得到配准后的图像。
步骤5：评估配准结果，比较配准前后的图像相似度。
2.2 非刚性配准教程步骤1：导入需要配准的脑部图像，包括参考图像和待配准图像。
步骤2：选择配准方法，这里以B样条插值配准为例。
步骤3：调整配准参数，包括形变场的控制点个数和插值次数。
步骤4：进行配准计算，得到配准后的图像。
步骤5：评估配准结果，观察图像形变情况和特征点对齐程度。
三、误差分析脑部图像配准中存在一定的误差，主要包括局部形变误差和特征点对齐误差。
医学影像诊断的错误分析与减少策略
医学影像诊断的错误分析与减少策略在现代社会中，医学影像诊断作为一种重要的医疗手段，为医生提供了宝贵的信息，帮助他们做出正确的诊断和治疗决策。
然而，由于人为因素、技术限制以及其他各种原因，医学影像诊断中存在着一定的错误率。
本文将围绕医学影像诊断的错误分析与减少策略展开讨论。
首先，我们来分析医学影像诊断中的常见错误。
在实际操作中，医生可能会因为多种原因导致诊断错误。
首先，医生的经验和知识水平是影响诊断准确性的重要因素。
即使是经验丰富的医生，也可能因为个人偏见、认知偏差或者知识盲区而导致错误的判断。
其次，医学影像技术本身的局限性也是导致错误的原因之一。
医学影像技术在分辨率、对比度、灵敏度等方面都存在一定的限制，这些限制可能导致医生无法准确地判断病变的性质和位置。
此外，医学影像诊断还面临着大量的影像数据和复杂的病例，医生在短时间内需要处理大量信息，这也增加了错误的可能性。
针对医学影像诊断中的错误，我们可以采取一系列的策略来减少错误的发生。
首先，医生的培训和教育是至关重要的。
医学影像诊断需要医生具备扎实的医学知识和丰富的临床经验，因此，培养医生的专业素养和技能是减少错误的重要途径。
医学院校和医疗机构应该加强对医学影像诊断的培训，提高医生的专业水平。
其次，引入人工智能技术可以有效地提高诊断的准确性。
人工智能技术可以通过学习大量的医学影像数据和病例信息，辅助医生进行诊断判断，减少人为因素的干扰。
目前，一些医疗机构已经开始尝试将人工智能技术应用于医学影像诊断中，取得了一定的成果。
此外，加强医生之间的合作和交流也是减少错误的重要手段。
医学影像诊断往往需要多个专业的医生共同参与，他们可以通过交流和讨论，共同提高诊断的准确性。
除了上述策略之外，我们还可以从技术层面来减少医学影像诊断中的错误。
首先，我们可以通过提高医学影像技术的分辨率和对比度来改善诊断的准确性。
随着科技的发展，医学影像技术也在不断进步，新一代的医学影像设备可以提供更清晰、更准确的影像信息，这对于医生的诊断判断具有重要意义。
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三维治疗计划系统，然后应用图像融合技术对校对中心前后图像进行融合，比较两个图像中心点位置在三维方向上 的误差并进行分析。结果：ｘ方向准确度为１．６４ ｉｒｌｌｎ，Ｘ方向精度为２．０４４ ｍｍ，平均误差（－－０．１１３
误差范围０．１～３．２ ｒｎｒｌｌ！Ｙ方向准确度为２．２５
３士２．０４６
１）ｍｍ，
万方数据
１３３６
新疆医科大学学报ＪＯＵＲＮＡｌ。ＯＦ ＸＩＮＪＩＡＮＧ ＭＥＤＩＣＡｌ，ＵＮｌＶＥＲｓＩＴＹ
２００９ Ｓｅｐ．。３２（９）
放射治疗成功的关键是对肿瘤及周闱苇要器官 和结构进行准确定化和实施精确放疗，高精度放射 治疗足放射治疗的发展日标。三维放疗实施中比常 规放疗需要更高的精度，否则就町能造成靶区剂量 小足或／和正常组织超量。ＩＣＲＵ２４＿ｌ。号报告指出： 靶区剂量偏离５％就有町能使原发灶失控或并发症 增加。故如何减少放疗过程中影响精度的凶素仍是 三维放疗的研究内容之一。笔者采用二维治疗计划 系统的图像融合（ｉｍａｇｅ ｆｕｓｉｏｎ）技术对治疗计划几 何巾心校刘‘前后的误差进行分析研究。
ｏｕｔ
ｏｆ ｔｈｅ ｔｗｏ
ｃｅｎｔｅｒｓ
ｉｎ ｔｈｅ ｔｈｒｅｅ—ｄｉｍｅｎ—
ａｎｄ ａｎａｌｙｚｅｄ ａｆｔｅｒ ｃｏｍｐａｒｉｎｇ ｔｈｅ ｌｏｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｔｗｏ ｉｍａｇｅ ｃｅｎｔｅｒｓ．Ｒｅ－
ｓｕｉｔｓ：Ｔｈｅ ａｃｃｕｒａｃｉｅｓ ｉｎ Ｘ，Ｙ，Ｚ ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ ｗｅｒｅ １．６４ ｍｍ，２．２５ ｍｍ ａｎｄ ２．４５ ｍｍ ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ，ｔｈｅ ｐｒｅｃｉ—
０．５
结果
Ｘ方向准确度为１．６４ ｍｍ，ｘ方向精度为
２．０４ ４ ｍｍ，平均误差（一０．１１３ ３±２．０４６ １）ｍｍ，
误差范围０．１～３．２ ｍｍ；Ｙ方向准确度为２．２５ ｍｍ，Ｙ方向精度为２．７９８ ｍｍ，平均误尼
（一１．１００ ０－４－２．５５５ ３９）ｍｍ，误差范围０．１～６．０
ｍｍ铅丝ｆ‘字交叉放置）作为参考。在平静呼
文章编号：１００９—５５５１（２００９）０９－１３３５－０３
Ｒｅｓｅａｒｃｈ
ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｉｍａｇｅ ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ ｉｎ ｔｈｅ
ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ＣＴ
ｅｒｒｏｒ
ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ
ＷＡＮＧ Ｙｉ－ｈａｉ，ＷＡＮＧ
Ｈａｉ－ｆｅｎｇ，ＬＵ Ｙａｎ－ｒｏｎｇ，ｅｔ ａｌ
（Ｔｈｅ Ｓｅｃｏｎｄ Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ ｏｆ Ｒａｄｉａｔｉｏｎ Ｏｎｃｏｌｏｇｙ，Ａｆｆｉｌｉａｔｅｄ Ｔｕｍｏｒ Ｈｏｓｐｉｔａｌ，
ｓｉｏｎｓ
ｉｎ Ｘ，Ｙ，Ｚ ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ ｗｅｒｅ ２．０４４ ｍｍ，２．７９８ ｍｍ ａｎｄ ３．１９３ ｍｍ ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ，ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｔｏｔａｌ ａｃｃｕｒａｃｙ
ａｎｄ ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ ４．３３８ ｍｍ ａｎｄ １．４２９ ｍＥ
ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｗｈｉｌｅ
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ＩｎＩＴｌ，平均误差（一１．１００
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误差范围０．１～６．０ ｎｌｌＴＩ；Ｚ方向准确度为２．４５ ｍｍ，Ｚ方向精度为３．１９３ ＩＴｌｒｆｌ，平均误差（－－０．７６６
７士３．１３８
６２）ｎｌｉｎ，误
差范围０．Ｏ～５．００ Ｉｎｌｎ；总的准确度为４．３３８ Ｉｎｒｌｌ，精度为１．４２９ ｉｎｒｌｌ。３个方向平均误差无统计学意义（Ｆ＝１．９１０，Ｐ
摘要：目的：应用图像融合技术比较分析三维调强适形放疗计划几何中心与经ＣＴ模拟定位机校对后中心的误 差，验证误差范围，提高放疗精度。方法：采用放疗专用Ｐｈｌｉｐｉｓ １６排大孔径ＣＴ定位机对１５例需进行胸部放疗、已 行体膜固定的病例进行定位扫描，将扫描后图像传输入Ｅｃｌｉｐｓｅ ７．０三维治疗计划系统并设计放射治疗计划，确定几 何中心后在ＣＴ模拟机下校对中心并在体膜上进行标记，参照校对后中心进行图像扫描并传输图像进入Ｅｃｌｉｐｓｅ
ｃｅｎｔｅｒ
ｅｒｒｏｒ
ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｈｅ ｇｅｏ—
ｍｅｔｒｉｃ
ｃｅｎｔｅｒ
ｏｆ ｔｈｅ ｔｈｒｅｅ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ ｃｏｎｆｏｒｍａｌ ｒａｄｉｏｔｈｅｒａｐｙ ａｎｄ ｔｈｅ
ｐｒｏｏｆｒｅａｄ ｂｙ ｔｈｅ ＣＴ ｓｉｍｕｌａ—
ａｒｅ
ｔｉｏｎ ｍａｃｈｉｎｅ ｃｏｍｐａｒｅｄ ｂｙ ｕｓｉｎｇ ｉｍａｇｅ ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ ｉｓ ｉｎ ｔｈｅ ａｃｃｅｐｔａｂｌｅ ｒａｎｇｅ（ｔｈｅｙ ｉｎ ｔｈｒｅｅ—ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ），ａｎｄ ｉｔ ｉｓ ｆｅａｓｉｂｌｅ
ｅｒｒｏｒ
ｉｎ Ｘ，Ｙ，Ｚ ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ ｗｅｒｅ（一０．７６６ ７
ｅｒｒｏｒ
±３．１３８ ６２）ｍｍ，（一１．１００ ０±２．５５５ ３９）ｍｍ ａｎｄ（一０．１１３ ３±２．０４６ １）ｍｍ ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ，ｗｉｔｈ ｔｈｅｉｒ
ｒａｎｇｅ ０．０＂－一５．００
ｍｍ，０．１～６．０ ｍｍ，０．１～３．２ ｍｍ ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎｓ：Ｔｈｅ
放射治疗计划设计及中心确定
ｔ维调强
差间的差异无统计学意义（Ｆ一１．９１０，Ｐ一
适形方案采用５～６个固定照射野设计，等中心点为０．１６１），见表１。
表１
序号
ｌ ２ ３ ４ ５ ６ ７ ８ 盯一２ １ ５ ５ ５ ０ Ｏ ３ １ ｌ Ｏ ｎ—Ｏ ３ Ｏ Ｏ Ｏ ２ Ｏ ０ ０ Ｏ ２ Ｏ Ｏ Ｏ ０
１５例患者测量后３个方向误差结果（ｒａｍ｝
Ｘｉｎｊ ｉａｎｇ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｕｒｕｍｑｉ ８３００ １ １，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ：Ｔｏ ａｎａｌｙｓｉｓ ｔｈｅ
ｒａｄｉｏｔｈｅｒａｐｙ ａｎｄBiblioteka ｔｈｅｃｅｎｔｅｒ ｅｒｒｏｒ
ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｈｅ ｇｅｏｍｅｔｒｉｃ
ｃｅｎｔｅｒ
ｏｆ ｔｈｅ ｔｈｒｅｅ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ ｃｏｎｆｏｒｍＭ
ｃｅｎｔｅｒ
Ｅｃｌｉｐｓｅ７．０ ａｎｄ ｄｅｖｉｓｅｄ ｍａｒｋｅｄ ｃｏｒｄｉｎｇ
ｏｎ ｔｏ
ｔｈｅ ｒａｄｉｏｔｈｅｒａｐｙ ｐｌａｎ，ｐｒｏｏｆｒｅａｄ ｔｈｅ
ｂｙ ｔｈｅ ＣＴ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｍａｃｈｉｎｅ ａｎｄ ｂｅｉｎｇ ｆｉｘｅｄ
ｏｎ，ｓｃａｎ
ｔｈｅ ｂｏｄｙ
ｃｏｖｅｒ
ａｆｔｅｒ ｔｈｅ ｐｌａｎ ｆｉｎｉｓｈｅｄ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｇｅｏｍｅｔｒｉｃ ａｎｄ ｉｎｐｕｔ ｉｔ
ＧＴＶ几何中心。
１．２．４校对中心
使用ＣＴ模拟机激光定位系统
进行中心校对，依照校对后中心重新放置金属标记 并进行图像扫描；将扫描结果通过Ｖａｒｉａｎ网络系统 传到Ｅｃｌｉｐｓｅ ７．０三维治疗汁划系统。
１．２．５
图像融合
将两次扫描Ｉ冬ｌ像接收至同一１Ｔ）
号下，按校对中心后扫描图像建立三维图像ＣＴ一２ 与原扫描图像所建移三维图像ＣＴ一１进行比较，在 Ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ模式下进行调整灰度一致，选择骨性标 记进行相关点匹配后融合，融合时平均误篮控制在 １ｍｍ以内，比较两个中心在二维方向上的差距，并 进行定量。
ｔｏ
ｓｍａｌｌｅｒ ｔｈａｎ ５ ｍｍ
ｍａｋｅ ｔｈｅ
ｅｒｒｏｒ
ａｎａｌｙｓｉｓ ｂｙ ｕｓｉｎｇ ｉｍａｇｅ ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ．
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｉｍａｇｅ ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ；ＣＴ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ；ｒａｄｉｏｔｈｅｒａｐｙ；ｃｏｎｆｏｒｍａｌ；ｅｒｒｏｒ
作者简介：王义海（１９７５一）．男。在读硕十．丰治医师，研究方向：胸腹肿瘤放射治疗。 通讯作者：张瑾熔（１９６０一），女，主任医师，副教授，研究方向；胸腹肿瘤放射治疗。Ｅ—ｍａｉｌ：ｚｊｒ８０４３＠ｙａｈｏｏ．ｃｏｍ．ｃａ。
ｅｒｒｏｒ
ｐｒｏｏｆｒｅａｄ
ｂｙ ｔｈｅ ＣＴ
ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｍａｃｈｉｎｅ，ｖｅｒｉｆｙ ｔｈｅ
ｃａｓｅｓ
ｒａｎｇｅ
ａｎｄ ｉｍｐｒｏｖｅ
ｔｈｅ ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ ｏｆ ｒａｄｉｏｔｈｅｒａｐｙ ｂｙ ｕｓｉｎｇ ｉｍａｇｅ ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ．Ｍｅｔｈｏｄｓ：Ｆｉｆｔｅｅｎ ｔｈｅｒａｐｙ，ｈａｄ ａｌｒｅａｄｙ ｂｅｅｎ ｆｉｘｅｄ，ｒｅｃｅｉｖｅｄ ｔｈｅ ｆｏｒ ｅｘｃｌｕｓｉｖｅ
ｔｏ
ｃｅｎｔｅｒ
ｉｍａｇｅ
ａｃ—
ｔｈｅ ｐｒｏｏｆｒｅａｄ
ｃｅｎｔｅｒ
ｔｈｒｅｅ—ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ ｔｒｅａｔｍｅｎｔ ｐｌａｎｎｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ Ｅｃｌｉｐｓｅ７．０，
ｅｒｒｏｒ
ａｎｄ ｔｈｅｎ ｄｅａｌ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｉｍａｇｅ ｂｙ ｕｓｉｎｇ ｉｍａｇｅ ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ．Ｔｈｅ ｓｉｏｎａｌ ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ ｗｅｒｅ ｆｏｕｎｄ
１．３
ｌ材料和方法
１．１
临床资料
收集新疆肿瘤医院２００６年１月～
２００６年７月首次做二维适形调强放疗的肺癌患者 １５例，男性１１例，女性４例，年龄３７～６８岁。
１．２
１．２．１
统汁学处理
采用ＳＰＳＳｌ３．０统计软件进行
分析，３个方向平均误层问的差异采用单囚素方差 分析；方向精度和准确度按照文献Ｉ－３］中给出的公式 进行计算。
ｍｍ；Ｚ方向准确度为２．４５ ｍｍ，Ｚ方向精度为３．１９３
吸状态下以层距３ ｍｍ进行增强扫描。将扫描图像 通过Ｖａｒｉａｎ网络系统传剑Ｅｃｌｉｐｓｅ ７．０三维治疗汁 划系统。
１．２．３
ｍｍ，平均误差（一０．７６６ ７±３．１３８ ６２）ｍｍ，洪差范
围０．０～５．００ ｍｍ；总的准确度为４．３３８ ｍｍ，精度 为１．４２９ ｍｍ。经瞥凶素方差分析，３个方向平均误