CN105023276B - 一种医用微波热疗天线sar图与肿瘤ct图像的匹配方法 - Google Patents

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Abstract

本发明属于微波热疗技术领域，涉及一种医用微波热疗天线SAR图与肿瘤CT图像的匹配方法。本发明通过肿瘤CT图像和微波SAR图像的数字化处理和检索匹配，可以根据不同形状的肿瘤CT图像检索寻找的相似的微波SAR图，并确定所需微波阵列天线的功率、相位、阵列数量、频率的参数。

Description

一种医用微波热疗天线SAR图与肿瘤CT图像的匹配方法
技术领域
本发明属于医用成像技术领域，特别是涉及一种医用微波热疗天线SAR图与肿瘤CT图像的匹配方法。
背景技术
微波热疗已逐渐成为治疗肿瘤的一种重要的技术，而微波热疗技术中最关键的环节就是在热疗过程中杀死肿瘤细胞的同时降低对正常细胞的损伤。目前微波热疗中常采用微波热疗天线在体外进行热疗,一般针对的是浅表层的肿瘤,位置大约为皮下2～3cm,如皮肤癌、乳腺肿瘤、软组织肉瘤等。微波能量作用于肿瘤组织时，其在肿瘤组织中产生的高热效果能抑制肿瘤细胞的DNA和RNA的复制、蛋白质合成和肿瘤细胞的繁殖，能使肿瘤骨架散乱，细胞的许多重要功能受损，直接导致肿瘤细胞的死亡。
但是在微波热疗中，在长时间均匀加热的基础上，由于靠近辐射器的组织温度较高，所以对于除表浅肿瘤外，极有可能损伤到正常组织。另外一种肿瘤只采用一种辐射器，辐射器产生的热量分布范围与肿瘤并不能完全匹配，导致完全杀死肿瘤的概率降低。
现有的电磁仿真软件HFSS(High Frequeney Strueture Simulator)是Ansoft公司开发的可用于任意三维无源器件的高性能电磁场仿真软件，通过HFSS可以得到天线的微波辐射SAR图。国际上多采用比吸收率SAR描述生物组织对电磁场能量的吸收特性。SAR的定义是单位质量生物组织对电磁场能量的吸收率(单位时间内单位体积吸收的电磁能量)。生物组织吸收电磁波能量后产生热量，温度上升，因此SAR图可以近似的看作为生物组织受到微波辐射后的温度分布图。对于不同微波热疗天线或者天线阵列通过调节辐射频率、天线相位、辐射功率等参数可以产生不同的SAR图。
发明内容
本发明的目的在于提供一种医用微波热疗天线SAR图与肿瘤CT图像的匹配方法，该方法通过对微波热疗天线SAR图和肿瘤CT图像的匹配，可以有效地轮廓覆盖不同形状的肿瘤组织，降低对正常组织损伤。
本发明所采用的技术方案是：
本发明采用的微波热疗天线是微波阵列天线。
一种医用微波热疗天线SAR图与肿瘤CT图像的匹配方法，其特征在于，方法步骤如下：
1）建立图像库：在HFSS中进行微波SAR图像的采集，确定微波阵列天线参数，根据微波阵列天线参数确定SAR图像，通过数据处理构成图像库，所述微波阵列天线参数包括：功率、相位、频率和阵列数量；
2）图像匹配搜索：根据肿瘤CT影像，通过数据处理后，在图像库中找到与肿瘤CT影像完全匹配的SAR图像，再确定微波阵列天线参数；若在图像库中找到SAR图像与肿瘤CT影像低于相似度阈值时，则通过位移填充完成匹配，直到SAR图像与肿瘤CT影像符合设定的相似度后，再来确定微波阵列天线的功率、频率、相位和阵列数量参数值。
所述的相似度阈值为多个参数：1.SAR图和肿瘤CT面积相差的百分数（可设定1%-10%），2.SAR图和肿瘤CT周长相差的百分数（可设定1%-20%），3 SAR图和肿瘤CT长宽比相差的百分数（可设定1%-10%）。
所述微波阵列天线功率为0-100W。
所述微波阵列天线频率433MHz、915MHz或2450 MHz。
所述微波阵列天线的阵列数量为1-5个，阵列排列方式有1、1*1、1*3、2*2或2*3。
所述微波阵列天线的相位为0°-360°。
本发明图像数据处理包括下列步骤：1）图像转换：采用阈值将肿瘤CT图像和SAR图像转换为二值图像；
2）噪声消除：为了消除在边界或边界内部的“空洞”，先用填充函数将“空洞”进行填充，然后进行噪声消除，噪声消除采用均值滤波，用滤波函数滤波之后得到底图；
3）多边形近似：取滤波后底图，根据底图调用函数，把边界提取出来，呈现出一个多边形图片，最后通过这个多边形图片进行匹配，所述函数是根据最小周长多边形近似原理确定。
本发明图像匹配：利用特征匹配中的面特征，对肿瘤图像和SAR图进行提取，在两者的面特征即轮廓提取出来后，计算面特征的二值特征，然后根据二值特征设定检索条件把符合条件的SAR图呈现出来，并显示出它所标注的微波阵列天线类型，所述二值特征包括：面积、偏心率、周长、重心、长宽比。
本发明图像库内的每个SAR图上都标注出所对应的微波阵列天线具体参数。
本发明根据肿瘤CT影像，在SAR图像库中找到和肿瘤CT影像相匹配的SAR图像，并根据SAR图像来确定微波阵列天线的功率、频率、相位和阵列数量。
本发明采用的微波阵列天线的体积小，容易搭配，对不规则的肿瘤通过图像匹配拼接填充，有效地轮廓覆盖不同形状的肿瘤组织，达到参数选取的最佳范围，降低对正常组织损伤。
附图说明
图1 经过数据处理的SAR图；
图2 肿瘤图像；
图3经过处理的肿瘤图像；
图4图库中检索出来的最相似的SAR图像
图5图库中检索出来的较相似的SAR图像
图6是本发明的工作流程图；
图7是本发明的图像处理流程图；
图8是本发明的匹配检索流程图。
具体实施方式
现结合附图和具体实施方式对本方法作进一步描述。
实例1：首先进行的是在HFSS中采集微波SAR图像，在不同的参数（如功率20W、相位（0°、90°、180°、270°、360°）、频率（915MHz或2450MHz）和阵列数量（1或2）的微波阵列天线的SAR图像按一定的顺序进行采集，可采集到大量的SAR图，在采集SAR图的同时要对其进行标注，如果SAR图是由功率20W、相位90°、频率915MHz、阵列数量2的天线产生，则在其经过数据处理形成的图像库中也标注出来，只要满足匹配图片的要求，就可确定微波热疗所需天线的参数为功率20W、相位90°、频率915MHz、阵列数量2。功率20W、相位90°、频率915MHz、阵列数量2的天线产生的SAR图经过数据处理后得到如图1。
采用阈值把肿瘤CT图像图2，通过数据处理成为二值图像，为了消除在边界或边界内部的“空洞”，先用填充函数将“空洞”进行填充，然后进行噪声消除，噪声消除采用均值滤波，用滤波函数滤波之后得到底图首先要做的就是取滤波后图像的大小，然后提取边界得到边界，再以边界为根据，调用根据最小周长多边形近似原理编好的函数得到图像边界的顶点和连接边界的顶点，最后把边界提取出来，呈现在我们面前的就是一个多边形图3。最后通过这个多边形来进行匹配。通过对面特征的计算，利用特征匹配中的面特征，对多边形进行提取，在面特征即轮廓提取出来后，计算面特征的二值特征，所述二值特征包括：面积、偏心率、周长、重心、长宽比。图3的面积为47512、周长为881.09、偏心率为0.6963、宽高比为0.8383、重心（行，列）为【285.79 212.33】，通过对SAR图像库的检索出最相近的SAR图像图4的面积为48956、周长为900.17、偏心率为0.7512、宽高比为0.9031，满足预先设定的相似度范围，即SAR图和肿瘤CT面积相差的3%小于预设的10%，SAR图和肿瘤CT周长相差的2%小于预设的10%， SAR图和肿瘤CT长宽比相差的7.7%小于预设的10%。然后根据图像的标注找到所需微波天线的功率20w、相位90°、阵列数量1*1、频率915MHz，最终确定选用这种参数的天线针对图2所示的肿瘤进行热疗。
如若图像库中最相近的图像为图5，其面积为34968、周长为650、偏心率为0.5042、宽高比0.7321，其天线参数为（20W、相位180°、阵列数为1、频率为2450MHz），经搜索比对没有其他的图像与肿瘤图像更相似，则需要对图片进行覆盖填充处理，覆盖填充的过程需要将图5经过平移、放大或缩小处理，使得SAR图能够完全覆盖肿瘤图像，通过计算的结果显示将图5放大1.3倍再进行平移，平移量（x轴）138.4245、（y轴）0.1961，满足预先设定的相似度范围，则可选定此天线，在天线辐射时，需根据平移量和放大倍数来进行相对的移动和提高辐射功率为26W来满足热疗要求。
本发明通过对肿瘤CT图像和微波SAR图像的数字化处理和检索匹配，可以根据不同形状的肿瘤CT图像检索寻找相似的微波SAR图，并确定所需微波阵列天线的功率、相位、阵列数量、频率的参数，对不规则的肿瘤通过图像匹配拼接填充，达到参数选取的最佳范围，实现最佳匹配。

Claims (1)

1.一种医用微波热疗天线SAR图与肿瘤CT图像的匹配方法，其特征在于，方法步骤如下：
1）建立SAR图像库：在HFSS中进行微波SAR图像的采集，选择不同微波阵列天线参数，在不同的加热时间下产生不同形状的SAR图像，所述微波阵列天线参数包括：微波阵列天线功率为0-100W，微波阵列天线频率为433MHz、915MHz或2450 MHz，微波阵列天线的相位为0°-360°，微波阵列天线的阵列数量为1-5个，阵列排列方式有1、1*1、1*3、2*2或2*3；所述图像库内的每个SAR图上都标注出所对应的微波阵列天线具体参数；
2）图像匹配：根据肿瘤CT影像，通过数据处理后，得到肿瘤形状，在图像库中搜索与肿瘤CT影像匹配的SAR图像，如果找到，给出微波阵列天线参数和加热时间；如果没有搜索到与治疗肿瘤相似的SAR图，则需要对肿瘤图片进行覆盖填充处理，覆盖填充的过程需要将图经过平移、放大或缩小处理，使得SAR图能够完全覆盖肿瘤图像，再来确定微波阵列天线的功率、频率、相位和阵列数量参数值以及加热时间；对不规则的肿瘤通过图像匹配拼接填充，有效地轮廓覆盖不同形状的肿瘤组织；所述图像数据处理包括下列步骤：a）图像转换：采用阈值将肿瘤CT图像和SAR图像转换为二值图像，b）噪声消除：为了消除在边界或边界内部的“空洞”，先用填充函数将“空洞”进行填充，然后进行噪声消除，噪声消除采用均值滤波，用滤波函数滤波之后得到底图；c）多边形近似：取滤波后底图，根据底图调用函数，把边界提取出来，呈现出一个多边形图片，最后通过这个多边形图片进行匹配，所述函数是根据最小周长多边形近似原理确定；所述的图像匹配：利用特征匹配中的面特征，对肿瘤图像和SAR图进行提取，在两者的面特征即轮廓提取出来后，计算面特征的二值特征，然后根据二值特征设定检索条件把符合条件的SAR图呈现出来，并显示出它所标注的微波阵列天线类型，所述二值特征包括：面积、偏心率、周长、重心、长宽比。
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