基于卡尔曼滤波和4D CT图像配准的肺部呼吸运动估计方法

摘要

本发明属于医学图像处理领域，具体为一种基于卡尔曼滤波和4D CT图像配准的肺部呼吸运动估计方法，其包括以下步骤：(1)在肺部4D CT图像序列中，选取初始最大吸气相位作为参考相位并初始化参考相位的肺部运动状态；(2)将前一相位的最优运动状态估计作为基于高阶马尔可夫配准方法先验值，分别利用isoPTV和基于高阶马尔可夫随机场两种配准方法对当前相位图像与参考图像进行配准，并利用配准结果分别求取卡尔曼滤波算法的观测向量与预测向量；(3)根据观测向量与预测向量逆向求取的观测矩阵与预测矩阵获得当前相位最优运动状态。本发明能有效地避免依赖外部指标的间接测量方式对肺部带来的侵入性损伤，具有较高的估计精度与稳定性。