虚拟中国人女性一号图像数据的配准

目的解决中国数字化女性虚拟人图像数据三维重建前的配准问题。方法根据图像数据特点,应用基于外置标记点和基于轮廓比较的最小二乘法两种方法进行参数计算,依参数对图像进行刚体变换处理完成配准。结果使用这两种方法对数据集图像进行配准处理,达到了预期效果。结论这两种方法能够实现此数据集图像的精确配准,而且具有运算量小且易于编程实现的特点。     

人正常离体子宫薄层切片数据集的自动配准

目的：通过改良及优化后的配准方法实现人正常离体子宫薄层切片数据集的自动配准。方法：在Photoshop中处理原始断层图像,获取定位杆图像和标本图像（子宫、双附件及部分阴道）;在Matlab中计算定位杆图像中四个定位杆的质心坐标值,将其作为定位杆坐标值,取所有定位杆图像定位杆坐标值的中均值作为基准世标;每张定位杆图像的定位杆坐标与基准坐标对比,获取每张定位杆图像的投影变换参数并根据该参数对相对应的标本定位杆图像及定位杆图像进行投影变换：将校正后的定位杆图像再在Photoshop中处理,获取只包含第二个定位杆的图像,同样在Matlab中计算其坐标值,并基于其坐标值将配准后的标本定位杆图像裁剪成大小一致图像：选取配准后两张大小相差较大的相邻图片,在Photoshop中将配准前的两张相邻图片及配准后的两张相邻图片分别进行重叠,调节其中一张图片的透明度,将合成的图片保存。结果：配准前两张相邻图片中的标本大小差距较明显,而配准后两张相邻图片中的标本差距很小。通过该配准方法,成功地实现了人正常离体子宫薄层切片数据集的自动配准。结论：基于Photoshop软件和Matlab软件的图像配准方法具有配准精度高,运算量小,易于编程实现等优点,通过改良及优化后,可用于人正常离体子宫薄层切片数据集的配准。     

基于Wasserstein Gan的无监督单模配准方法

本文提出一种基于Wasserstein Gan的无监督单模配准方法。与现有的基于深度学习的单模配准方法不同，本文的方法完成训练不需要Ground truth和预设的相似性度量指标。本文方法的主要结构包括生成网络和判别网络。首先，生成网络输入固定图像（正例图像）和浮动图像并提取图像间潜在的形变场，通过插值方式预测配准图像（负例图像）；然后，判别网络交替输入正例图像和负例图像，判断图像间的相似性，并将判断结果作为损失函数反馈，进而驱动网络参数更新；最后，通过对抗训练，生成网络预测的配准图像能欺骗判别网络，网络收敛。实验中随机选取30例LPBA40脑部数据集、25例EMPIRE10肺部数据集和15例ACDC心脏数据集用作训练数据集，然后将剩下的10例LPBA40脑部数据集、5例EMPIRE10肺部数据集和5例ACDC心脏数据集用作测试数据集。配准结果与Affine算法、Demons算法、SyN算法和VoxelMorph算法对比。实验结果显示，本研究算法的DICE系数（DSC）和归一化相关系数（NCC）评价指标均是最高，表明本文方法的配准精度高于Affine算法、Demons算法、SyN算法和目前无监督的SOTA算法VoxelMorph。     

基于数字化可视人数据集的医学图像配准研究

目的:采用医学图像配准技术,对中国数字化可视人数据集进行准确、高效的配准。方法:①图像Lab色度空间变换和二值化;②图像分割和特征量提取;③构造坐标变换矩阵;④图像序列配准变换。结果:配准后的图像序列中,人体解剖结构在空间和结构上实现了精确的匹配对应。进行三维重建后,几何模型外表面具有较高的光滑度,说明方法有效、可靠。结论:采用特征提取和快速坐标变换的配准方法可较好地应用于数字化可视人数据集的图像配准。     

基于轮廓的力矩主轴法在医学图像配准中的应用

目的 实现头部CT与MR图像的刚性配准,方法 不同模态的医学图像所能提供的解剖结构和功能住处各不相同。为了给医学诊断和治疗计划提供更加准确全面的图像依据。对多种模态的医学图像进行配准和融合就显得尤为重要,针对头部CT与MR图像轮廓清楚的特点,提出了一种基于轮廓的力矩主轴法配准方法,该方法通过提取图像的外围轮廓,计算出图像轮廓的质心及主轴,通过旋转和平移变换使两幅图像的质心及主轴对齐,从而达到配准的目的。结果 通过对实际图像进行配准。结果比较理想。结论 该方法具有速度快、无需人的参与、精度较高等特点。是一种较好的图像配准方法。     

基于互信息和模拟退火算法的多模式医学图像配准

目的 实现CT－MR多模式医学图像配准。方法 提出了一种基于互信息和模拟退火算法的医学图像配准方法,对多模式医学图像,运用信息论的基本概念：互信息（MI）”作为匹配标准,使用改进的模拟退火算法作为优化准则,通过求解两幅图像的最大互信息量搜索最佳匹配参数,对待配准图像进行变换,从而到配准的目的。结果 我们把此方法应用于CT和MR图像的三维刚性配准,取得了较好的配准效果。结论 该方法匹配精度和鲁棒性比较高,其中模拟退火算法克服了其他搜索算法容易陷入局部极大值的弊病,是一种比较有效的配准方法。     

虚拟中国人女性一号宫颈的任意剖面显示的研究

目的:研究中国数字化女性虚拟人宫颈的剖面显示问题.方法:根据图像数据特点,从所获得的女性骨盆数据中提取出女性宫颈数据,然后通过计算机相邻两层图像之间像素对的相同程度来对其进行平移配准,最后利用C Builder语言编程实现剖面显示.结果:使用文中提及的方法对图像进行配准处理,我们发现在配准搜索过程中出现局部相似性最大的情况,从而使得搜索提前结束.结论:我们建议采用基于最大互信息量配准的方法,通过统计方法来表达图像像素的相似性特征,并利用优化算法有效克服局部极值,以便提高图像显示的精度,从而较好地应用于虚拟人体的其他部位的剖面显示.     

用Multiquadric方法实现医学图像的弹性配准

目的改进医学图像弹性配准的精确度和配准方法的稳定性，并简化配准操作。方法 利用Multiquadric插值方法的可平滑性质，将其与一种半自动标记点选择方法结合。建立一种新配准方法。结果 运用此方法进行医学图像的弹性配准，实现了标准图像与变形图像的快速，准确配准，结论 我们建立的配准方法是一种准确。简便和稳定的方法。     

基于主成分分析的三维医学图像快速配准算法

本文提出了一种新的基于主成分分析的三维医学图像快速配准算法.传统的基于灰度的方法需要考虑整个三维数据的灰度信息,计算复杂度大,无法满足临床需要.而本算法利用数据的轮廓特征,通过主成分分析计算出图像的质心和主轴,通过对齐质心和主轴完成配准.实验结果表明此方法能准确,快速地处理图像刚性配准问题,特别适用于三维医学图像的配准.     

一种基于三维重建的医学图像融合方法

医学图像融合是医学图像处理的一项重要技术.传统的融合技术在严格配准的基础上,对于两个具有不同扫描和成像参数的影像具有极大的局限性,针对此,本文研究了一种基于三维重建的医学图像融合方法.该方法以三维重建为基础,对重建后的三维体数据,按照解剖学结构,设置任意的解剖面进行截取,可以得到具有空间和几何上完全匹配的两幅图像,最后进行融合.研究证明,使用该方法不仅融合的结果更加准确有效,而且无需配准,适用于任意的医学成像设备的影像融合.     

Retinal image registration and comparison for clinical decision support

Background

For eye diseases, such as glaucoma and age-related macular degeneration (ARMD), involved in long-term degeneration procedure, longitudinal comparison of retinal images is a common step for reliable diagnosis of these kinds of diseases.

Aims

To provide a retinal image registration approach for longitudinal retinal image alignment and comparison.

Method

Two image registration solutions were proposed for facing different image qualities of retinal images to make the registration methods more robust and feasible in a clinical application system.

Results

Thirty pairs of longitudinal retinal images were used for the registration test. The experiments showed both solutions provided good performance for the accurate image registrations with efficiency.

Conclusion

We proposed a set of retinal image registration solutions for longitudinal retinal image observation and comparison targeting a clinical application environment.     

连续组织切片图像的配准

目的　解决生物组织连续切片计算机三维重建中的图像配准问题。方法　采用自动图像配准的分割－计数法,通过 对图像做简单的阈值分割,将优化的准则函数定义为图像的联合直方图特定区域上的计数值,通过优化搜索,得到配准 参数。结果 将该方法用于小鼠胚胎的连续切片图像配准,大大加快了配准速度。结论 使用自动图像配准分割－计数法 能够实现连续组织切片图像的准确配准,并且具有计算简单,速度快的优点。     

儿童股骨三维立体模型的构建

目的：探讨利用CT和MRI数据,结合MIMIcs和Geomagic软件构建儿童完整的股骨三维立体模型的方法。方法：采集一名儿童志愿者的股骨CT和HMRI数据,通过MIMICS软件分别重建出CT数据的股骨和MRI数据的软骨模型,并通过逆向工程软件Geomagic进行配准,构建完整的股骨骨骼与软骨的模型。结果：通过MIMICS成功将MRI数据中的软骨分割建模,并在Geomagic中与CT生成的股骨骨骼模型进行配准,然后将复合模型返回CT中进行逐层图像修饰,并验证MRI软骨图像分割的效果,最后生成骨一软骨的三维立体股骨模型。结论：MIMICS的图像分割以及Geomagic图像配准技术完美结合,使得重建的股骨复合模型更为真实,为股骨精确的形态学测量以及临床治疗方案的选择提供了参考。     

Accuracy Validation for Medical Image Registration Algorithms:a Review

Accuracy validation is essential to clinical application of medical image registration techniques. Registration validation remains a challenging problem in practice mainly due to lack of ’ground truth’. In this paper, an overview of current validation methods for medical image registration is presented with detailed discussion of their benefits and drawbacks. Special focus is on non-rigid registration validation. Promising solution is also discussed.     

4D CBCT在胸部肿瘤影像引导下自动配准精度及其影响分析

  目的  研究胸部肿瘤患者进行放射治疗时,使用4D 锥形束CT（CBCT）作为图像引导策略,选用自动配准方式进行图像配准,分析其针对胸部不同种类肺部肿瘤的精度,为临床使用4D CBCT提供指导。  方法  使用呼吸运动模体及两种肺插件模拟胸部两种肿瘤（肺内孤立性肿瘤和粘连性肿瘤）及其运动,对每种模拟肿瘤扫描4D CT,在各种人为摆位误差下扫描4D CBCT,使用手动和自动配准方式对各组4D CBCT进行配准。  结果  肺内粘连性肿瘤组出现较多明显误配情况,以靶区大小创建蒙片及靶区外扩0.5 cm创建蒙片的自动配准方式与手动配准方式结果差异有统计学意义;肺内孤立性肿瘤组明显误配情况偶发,各种自动配准方式与手动配准方式结果差异均无统计学意义。  结论  在使用4D CBCT作为胸部肿瘤患者图像引导策略时,对于与胸壁、纵隔等粘连的肿瘤不宜使用其自动配准程序;对于肺内孤立性肿瘤,自动配准方式与手动配准方式具有相似的配准精度,但仍需审核排除明显误配的情况。     

图像配准方式对宫颈癌后装自适应放射治疗图像配准精度的影响

目的研究不同配准范围大小和不同图像质量对宫颈癌后装自适应放射治疗不同分次之间CT图像配准精度的影响,为临 床的应用提供指导。方法随机选取15例已完成三维后装放疗的宫颈癌患者,将患者的最后一次治疗计划CT图像（CT1）和第 一次治疗计划CT图像（CT2）导入Varian 公司的Velocity软件,分别以不同图像质量（保留施源器和去除施源器两种）和不同配 准范围[配准靶区（S组）/配准器官结构（M组）/配准体廓（L组）]进行图像配准,以靶区和危及器官相似性指数（DSC）来评价不同 配准方式的配准精度,并采用配对T检验比较不同配准方式的配准精度。结果使用Velocity软件基于CT阈值自动分割金属施 源器,CT值选择1700~1800 HU时分割的体积最接近真实体积值。去除施源器组中各器官结构的相似性指数DSC优于或等效 于保留施源器组,且直肠的DSC值得到明显提高,差异具有统计学意义（P<0.05）。不同配准框大小之间比较,配准靶区组（S 组）的高危靶区体积（HRCTV）和低危靶区体积（IRCTV）的相似性指数最高,优于配准器官组（M组）和配准体廓组（L组）,差异 具有统计学意义（P<0.05）。配准器官组（M组）有较好的靶区体积配准精度和最优的危及器官配准精度,膀胱和直肠的DSC值 明显优于其他两组,差异具有统计学意义（P<0.05）。结论在宫颈癌后装自适应放疗中,使用Velocity软件对0.24 cc的金属施 源器进行自动分割时应选择CTHU=1700~1800 HU。对施源器进行自动分割并屏蔽可以提高图像质量,图像配准时建议选用 配准器官范围进行图像配准。