目前,对恶性肿瘤的治疗很大程度依赖于放射性治疗技术,但是在放疗过程中,由于摆位误差、器官形变等原因,导致其位置和形状在每次治疗的过程中都在发生变化,即使在微小的器官形变中,都可能产生靶区无法接受足够剂量而危及器官卷入高剂量区的现象,而自适应放射治疗技术通过结合分次影像信息对患者进行诊断,能够有效地解决上述情况,因此,精准放疗对影像配准技术提出了新的挑战,探索高精度的医学图像形变配准技术在临床上具有重要的现实意义。本文针对当前的形变配准技术中关键的相似性测度部分进行深入研究,利用头颈部CT图像的特点进行实验设计,对传统的配准算法进行改进,利用改进后的算法进行了剂量累积分析,明确了靶区和各重要器官的剂量变化。本文主要的研究工作如下:（1）针对头颈部CT图像的特点,选择归一化互信息作为相似性测度,多层次B样条模型作为配准的形变模型,在一定程度上减小了因图像重叠区域少而造成的灰度差值计算误差,对于形变较小的图像能够实现整体间保持良好的形变配准效果。（2）对于形变较大或局部扭曲程度高的图像进行配准时,容易出现陷入局部极值等问题,无法很好地模拟出平滑的形变场,甚至出现形变场折叠的现象,因此本文在原目标函数中引入了参数矩阵的Forbenius范数作为正则项,研究了一种引入正则项的归一化互信息形变配准方法,从而得到了更为平滑的形变场,增强了图像形变配准的鲁棒性。选择头颈部癌症患者的放疗影像数据图像进行配准实验,为配准前和配准后的靶区和危及器官进行三维建模,比较不同算法下配准前后的重叠度。经过实验几何评估所得的PTV靶区、左腮腺和右腮腺Dice相似性系数（DSC）在互信息配准、归一化互信息配准和本文的算法中分别为:0.88±0.04、0.68±0.07、0.65±0.07,其中在本文的算法下得到的Dice系数达到了最大值0.92;Hausdorff距离值也低于其他对比算法,表面偏差范围距离均在临床误差范围内。（3）最后进行了头颈部自适应放疗的累积剂量应用研究,选取头颈部癌症患者的放疗剂量数据进行实验,对放射治疗中各分次剂量体积直方图累积剂量参数与图像形变配准后累积剂量参数之间的差异进行研究,刚性配准后采用互信息配准算法和本文提出的配准算法进行剂量累积,使用3D Slicer软件对不同算法进行分析,在剂量评估中均匀性指数HI值在刚性配准、互信息配准算法和本文算法中分别为:1.157、1.149、1.123,本文的算法同样达到了最小值1.123;此外还利用伽马射线来量化了两幅图像间剂量体积的差异,本文的算法在伽马指数的差异中为52.73%,明显降低了剂量间的差异,为床环境下对配准质量的评估提供了一定的借鉴。