肺癌是困扰人类健康的严重疾病,其致死率在所有癌症中占第一位,采用多模态医学图像融合的方法,可实现肺癌的早期诊断和治疗,有利于提高肺癌病人的5年生存率和生活质量。由于肺部具有曲面复杂、形变剧烈和存在滑移运动等特点,研究多模态医学图像非刚性配准、肺部运动场建模、肺部运动参数精确计算是实现多模态医学图像融合、病灶肿瘤跟踪以及肺部健康状态评估面临的难点问题。为此,本文研究了肺部点云精简方法,提出了一种新的非刚性图像配准相似性度量,采用基于非刚性点云配准的方法进行了肺部运动场建模,实现了基于肺部点云的曲面重建及参数计算,初步搭建了一个肺部模型图像处理软件平台-LungMed。本文主要研究内容如下:提出一种用于肺部模型点云精简的方法。该方法采用空间二分法聚类获取精简点云初值并使用基于Voronoi图的迭代方法对点云分布进行优化,定义了一种新的聚类单元代表点的计算方法,将聚类单元内的点集三角化并选择距离重心最近的点作为代表点,改善了点云分布不均匀情形下选取代表点会偏向高密度点云区域的问题,实验表明所提点云精简方法提高了精简点云的保形性和均匀性。提出一种用于非刚性医学图像配准的相似性度量准则。新度量将互信息离散到每个像素并添加一个由梯度构成的权值项,同时考虑了梯度的方向和幅值,提供了一个很强的梯度方向一致性约束,参考图像和浮动图像对应像素的梯度方向应相同或相反,能改善互信息在低对比度区域非刚性配准中误差较大的问题。提出一种基于非刚性点云配准的肺部运动场建模方法。该方法采用点-切面距离表示距离项,最终的目标函数表示为矩阵的Frobenius范数形式,可通过矩阵求导和梯度下降法计算最佳的局部仿射变换参数。实验结果表明点-切面距离降低了沿切面方向的运动约束,不需要浮动点云与参考点云具备严格的一一对应关系,改善了配准优化过程容易陷入局部最优解的问题,提高了肺部运动场的建模精度。研究基于肺部点云的曲面重建及运动场参数计算。采用基于柱坐标的NURBS曲线拟合方法完成肺部曲面重建,获得了比基于笛卡尔坐标系更高的曲面重建精度;提出一种适用于点云数据不封闭情形的潮气量计算方法,该方法将肺部曲面模型离散成三角网格并采用积分法计算三角面片的扫掠体积;计算了肺部运动场平均呼吸向量、空间运动XYZ方向百分比等适用于评估肺部健康状况的运动场参数。编写肺部图像数字处理软件平台-LungMed,该平台具备图像可视化、图像分割、点云精简、肺部运动场建模、运动场参数计算等功能,并采用DIR data的4DCT数据进行了实验测试,验证所提非刚性配准与运动场计算方法的有效性。