医学图像融合技术在肿瘤放射治疗中的应用

　　摘要:由于常规医学图像的有效信息量较少，参考常规医学图像会影响肿瘤病情的判断，导致肿瘤放射治疗临床效果较低，为此提出医学图像融合技术，并将其应用到肿瘤放射治疗工作当中。利用医学设备采集患者的初始医学图像，通过灰度化、负像化和直方图预处理医学图像。经过医学图像的配准空间变换，将参考图像与浮动图像导入配准空间内，保证映射点与像素原点重合，实现多模态医学图像的配准处理。采用融合算子融合医学图像的各个级别及系数，得到重构的医学融合图像。输出医学图像融合结果，将医学图像融合结果应用到肿瘤放射治疗中，确定靶区位置并调整放射剂量，实现患者肿瘤放射治疗。实验结果表明，将医学图像融合技术应用到实际的肿瘤放射治疗工作中，可以有效地提高肿瘤的临床治疗效果，具有较高的应用价值。

　　关键词:医学图像;图像融合技术;肿瘤治疗;放射治疗

　　0引言

　　肿瘤是指机体在各种致瘤因子作用下，具有组织细胞增生所形成的新生物。肿瘤组织无论在细胞形态还是组织结构上，都与其发源的正常组织有不同程度的差异，异型性的大小是诊断肿瘤和确定肿瘤的良、恶性的主要组织学依据。良性肿瘤细胞的异型性不明显，而恶性肿瘤常具有明显的异型性［1］。当前肿瘤疾病的发病率较高，病例数相当庞大，有资料显示占全世界病例数的55%。肿瘤疾病在本质上其实属于一种基因性疾病，不同的环境和遗传因素在协同或序贯的作用下导致DNA损害，从而激活原癌基因和灭活肿瘤抑制基因，进而导致表达水平的异常，使得人体中的靶细胞发生转化，从而形成恶性肿瘤［2］。现阶段肿瘤疾病可以分成良性肿瘤和恶性肿瘤2种类型，其中良性肿瘤暂时不会对人体健康和生命产生威胁，但存在向恶性肿瘤转移的风险，而恶性肿瘤会直接危及人体健康乃至生命安全［3］。

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　　1应用医学图像融合技术的肿瘤放射治疗方法设计

　　传统的肿瘤放射治疗流程分为多个步骤，首先结合患者的病史与病情明确肿瘤诊断，确定治疗方案为根治性治疗或姑息性治疗［8］。其次选择并固定患者的治疗体位，在保证方便治疗的基础上，选择患者感觉舒适、易坚持、易重复的体位。接着采集患者的医学图像信息，主要采集医学图像信息包括CT扫描图像、核磁共振图像等［9］。在放射治疗计划工作站上以采集的图像信息为参考，确定肿瘤的治疗位置以及放射靶区，通过放射医师进行照射和虚拟模拟，计算放射的强度和剂量，在实际的放射治疗过程中，实时观察肿瘤的大小变化和位置变化。通过一个放射治疗后，进行完整的质量保证和控制，保证放射治疗计划的顺利实施。最后对完成放射治疗的患者进行定期寻访，根据患者的恢复情况，制定个性化的治疗方案，从而取得良好的治疗效果［10］。

　　2性能测试实验分析

　　为了验证医学图像融合技术在肿瘤放射治疗实际工作中的应用效果，设置性能测试分析实验。此次实验主要对比医学图像融合技术应用前后，肿瘤患者的放射治疗的临床效果，结合临床统计结果验证医学图像融合技术的应用性能。

　　2．1病例样本选择

　　选取2019年1月-2020年1月某医院收治的肿瘤患者作为研究对象，经医院伦理委员会批准实施，选择的病例样本共90例，其中男性病例55例，女性病例35例，男女比例为11∶7。肿瘤患者的年龄分布在39～72岁之间，患者的平均年龄为54岁左右。所有患者经医学图像及病理学检查符合肿瘤的临床诊断标准。肿瘤患者入院后，首先采集其初始肿瘤医学图像，并统计肿瘤特性、位置以及大小等基本信息。其中初始医学图像采集的部分结果如图4所示。

　　在选择的病例样本中，24例为脑部肿瘤、30例为淋巴瘤、21例为胸腺瘤、15例为肝肿瘤，初始肿瘤的平均体积为75．42mm2，细胞中的肿瘤细胞初始浓度为0．3pg/m。

　　2．2实验测试过程描述

　　将90名肿瘤患者平均分成3组，其中一组选择常规的治疗方式，放射治疗的总剂量控制在DT40～50Gy，治疗次数为20～25次，治疗时长为4～5周。另一组在放射治疗的过程中应用医学图像，通过医学图像的实际情况，调整放射治疗的总剂量，并尽量保证治疗次数与治疗时长与常规组别相同。最后一个组别为实验组，在实际的肿瘤放射治疗工作中，应用医疗图像融合技术，得出的医学图像融合结果如图5所示。

　　参考图像融合结果实现对放射总剂量的调整，同时为了保证实验变量的唯一性，尽量控制治疗次数与时长。经过为期8周的放射治疗与恢复，利用相关的医学设备按照相同的方式重新采集肿瘤医学图像，并记录相应的病理学数据，通过与治疗前后肿瘤数据的对比，从而确定放射治疗的临床效果。

　　2．3医学图像融合效果评估

　　为了保证医学图像融合技术在肿瘤放射治疗中的应用性能，在实际应用之前需要对医学图像的融合效果进行评估，当评估结果达到设定阈值时，可以应用到治疗工作中，否则需要重新融合。设置医学图像融合效果的评估指标为图像均值、图像标准差、均方根误差和清晰度，并判断医学图像融合结果是否达到应用标准。通过数据统计以及评估指标计算得出医学图像的融合效果评价结果如表1所示。

　　肿瘤放射治疗对医学融合图像的要求为清晰度达到18dpi以上，均方根误差在50以下，均值和标准差分别在120和50以上。从表1中的数据结果可以看出，应用的医学图像融合技术的融合效果满足肿瘤放射治疗的参考标准，因此可以应用到实际的治疗工作当中。

　　2．4放射治疗临床效果比较

　　将收集的一系列临床数据输入到SPSS23．0软件中处理，通过检验与对比，得出对应的放射治疗临床效果数据，如表2所示。

　　从表2中的数据可以看出，与初始肿瘤大小相比，常规组与对比组的肿瘤大小平均减小了3．845mm2和10．72mm2，而实验组肿瘤大小平均减小了23．6mm2。另外从肿瘤细胞浓度指标来看，3种放射治疗方法均未导致肿瘤细胞的扩散。综合上述实验结果，在肿瘤的放射治疗工作中应用医学图像融合技术，具有较高的临床效果。

　　3结束语

　　肿瘤疾病是现阶段较为普遍的疾病类型，对于肿瘤的治疗方法也逐渐升级，当前放射治疗方法中，适形放射治疗、IGＲT、螺旋断层放射治疗以及射波刀放射治疗方法均应用于实际的治疗工作中。但由于常规医学图像的有效信息量较少，影响肿瘤病情的判断，导致肿瘤放射治疗临床效果较低，本文通过医学图像融合技术的应用，为医生的诊断与治疗提供更加精准的数据参考，能够有效提升肿瘤的临床治疗效果。

　　参考文献:

　　［1］吴凌云，严丹方，严森祥．磁共振弥散张量成像在脑肿瘤放射治疗中的应用［J］．中华放射医学与防护杂志，2019，39(3):236-240．

　　［2］陈思楷，周青，宋宏宁，等．多模态医学影像融合技术3D打印心脏模型方法学及精准度研究［J］．中华超声影像学杂志，2018，27(11):924-930．

　　［3］王长福，王斌杰，王智，等．磁共振多模态成像及融合技术在脑胶质瘤术后放疗剂量优化中的应用［J］．实用神经疾病杂志，2019，22(11):1179-1185．

　　［4］张武，庄晓曌，王奋，等．精确放射治疗技术在老年肿瘤患者治疗中的应用［J］．中华老年医学杂志，2018，37(6):680-682．

　　［5］徐远志，薛亚军，林绍坚，等．多模态影像融合技术在神经内镜经鼻手术治疗前颅底肿瘤中的应用［J］．中华神经外科杂志，2020，36(1):17-20

　　李文裕，周凌宏

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