基于深度学习框架的肺4D-CT图像配准方法及性能优化研究

一、绪论

1.1研究背景与意义

肺癌作为全球范围内发病率和死亡率极高的恶性肿瘤，严重威胁着人类的生命健康。放射治疗是肺癌综合治疗的重要手段之一，在提高患者生存率和生活质量方面发挥着关键作用。然而，肺部在呼吸运动、心脏搏动等生理因素的影响下，其位置和形态会发生复杂的动态变化，这给放射治疗的精准实施带来了巨大挑战。精准的肺部组织配准是确保放射治疗效果的重要前提，它能够实现不同时间、不同模态肺部图像的空间对齐，准确追踪肿瘤和正常组织的位置变化，从而为放疗计划的制定提供可靠依据，最大限度地减少对正常组织的损伤，提高肿瘤的局部控制率。

4D-C