利用相关比相似性测度多分辨率配准MR和CT医学图像的方法

本文提出了有效的、能被临床应用所接受的磁共振（MR）和CT医学图像配准方法。在基于体素灰度的医学图像配准领域。本文采用了全新的相关比相似性测度作为配准的测度准则。具体设计时，采用了加速的多分辨率配准方案，对方案中涉及的几何变换选取、重采样、多分辨率体数据表达及最优化方法进行了设计分析。最后，利用本文提出的多分辨率配准方法，对MR和CT临床医学图像进行配准，给出了令人满意的效果。     

医学图像配准方法分类

医学图像配准是医学图像融合的前提，具有重要的临床诊断和治疗价值，它可以把来自不同模态、不同人或不同时间的多幅图像进行配准。本文依据九个标准对医学图像配准的方法进行了总结。     

多模式医学图像的融合和配准技术

医学影像工程不断发展,出现了很多先进的成像设备,有力地支持了医学诊断和治疗。而以计算机技术为基础的成像后处理技术进一步提高了诊疗的可靠性。我们着重介绍了多模式医学图像融合和配准的技术内容和应用。     

利用数学形态学工具配准人脑MR-PET图像

数学形态学是以形态为基础对图像进行分析的数学工具。我们利用简单的形态学操作从PET和MR图像中提取对应的解剖结构--皮质层，以归一化互信息为相似性测度，进行医学PET/MR图像的几何对准。评估结果证明，该方法的配准精度达到亚像素精度，并能极大地节省运行时间，是一种稳健性强、精度高、全自动的多模医学图像配准新方法。     

基于区域相似性测量的CT/PET图像配准

图像配准在临床诊断中有重要意义,针对这一问题已经提出了许多方法.本文以区域相似性匹配测度,运用改进的分割方法,结合Powell寻优算法实现了CT/PET多模医学图像配准.实验结果表明,该算法易于实现,配准速度快、精度高,鲁棒性较好.     

医学图像配准技术

医学图像配准是医学图像分析的基本课题,具有重要理论研究和临床应用价值。本文较全面地介绍了医学图像配准的概念、分类、配准原理、主要的配准技术及评估方法。     

基于互信息的多分辨率三维脑图像配准方法

在3D多模医学图像的配准方法中，最大互信息法精度高，鲁棒性强，使用范围广，本文将归一化互信息作为相似性测度，采用不同的采样范围和采样子集，使用Powell多参数优化法和Brent一维搜索算法对3DCT，MR和PET脑图像进行了刚体配准，为了加快配准速度，使用了多分辨的金字塔方法，对PET图像采用基于坐标的阈值选取方法对图像进行分割预算法，消除了大部分放射状背景伪影，美国万德贝尔大学对结果进行的评估证明配准精度可达亚体元级。     

医学图像配准技术

本文较全面地介绍了医学图像配准的概念,分类,配准原理,主要的配准技术及评估方法。     

基于关键点的超声图像与磁共振图像多分辨率离散优化配准方法

脑肿瘤手术规划及术中,术前磁共振（MR）图像与术中超声（US）图像的配准甚为关键。考虑到两种模态图像具有不同密度范围及分辨率,且超声图像存在较多的斑点噪声干扰,采用一种基于局部邻域信息的自相似性上下文（SSC）描述子定义图像之间的相似性测度。将超声图像作为参考,使用三维微分运算提取其中角点作为关键点,并采用密集位移采样离散优化算法实施配准。整个配准过程分为仿射配准和弹性配准两个阶段,在仿射配准阶段,对图像进行多分辨率分解,在弹性配准阶段,采取最小卷积和均值场推理策略对关键点的位移向量进行正则化处理。对22名患者的术前MR和术中US图像进行配准实验,仿射配准后的误差为（1.57±0.30）mm,每对图像配准平均耗时1.36 s;弹性配准后的误差为（1.40±0.28）mm,平均用时1.53 s。实验结果证明本文采用的方法具有良好的配准精度和速度。     

基于最大互信息的人脑MR-PET图像配准方法

利用最大互信息法进行多模医学图像配准近来成为医学图像处理领域的热点。MR和PET图像配准对研究神经组织的结构关系和引导神经外科手术有着重要的指导意义。本文描述了一种基于互信息的人脑MR－PET图像配准方法。我们将这种方法应用于图像的几何对准并给出了初步的评估结果。由于不需要对不同成像模式下的图像灰度间的关系作任何假设,最大互信息法是一种稳健性强,可广泛应用于基于体素的多模图像的配准方法。     

基于互信息的多光谱图像配准

研究了多模态医学图像配准的一种，即多光谱图像的配准，分析了该配准存在的困难：运算量巨大，速度较慢，占用内存多，提出了用parzen窗口函数来估计概率密度，以及用样本平均来估计熵；在搜索策略上采用了快速有效的模拟退火算法。实验证明，本文的方法很好地解决了多模态配准中存在的问题，能够快速稳定地实现多光谱图像的配准。     

3D Elastic Registration of Ultrasound Images Based on Skeleton Feature

INTRODUCTION The development of3D imaging has attracted great attention in the field of med-ical imaging by recent years.A majority of investigations in ultrasound imaging sys-tem have also focused on3D ultrasound image reconstruct system.All those recon-struct system based on recombination of2D images has a same condition that spatialposition of object being scanned remains unchanged as time passed by.Only in thisway,3D figure of human’s organ can be reconstructed by2D images obtained…     

Rigid Registration of Medical Images Using 1D and 2D Binary Projections

Image registration is a necessary procedure in everyday clinical practice. Several techniques for rigid and non-rigid registration have been developed and tested and the state-of-the-art is evolving from the research setting to incorporate image registration techniques into clinically useful tools. In this paper, we develop a novel rigid medical image registration technique which incorporates binary projections. This technique is tested and compared to the standard mutual information (MI) methods. Results show that the method is significantly more accurate and robust compared to MI methods. The accuracy is well below 0.5° and 0.5 mm. This method introduces two more improvements over MI methods: (1)for 2D registration with the use of 1D binary projections, we use minimal interpolation; and (2) for 3D registration with the use of 2D binary projections the method converges to stable final positions, independent of the initial misregistration.     

一种射野图像和参考图像的自动配准方法

目的:及时纠正放射治疗过程中患者的摆位误差,提高放射治疗效果.方法:本文对放疗中射野图像和参考图像的进行配准,应用Canny算子进行两幅图像的边缘提取,将提取的图像边缘作为配准的基准点,以射野图像与参考图像的最大互信息为配准准则,应用模拟退火法优化配准参数,搜索图像最大互信息.结果:本文对29例宫颈癌和前列腺癌患者的射野图像与参考图像进行了配准,结果表明该方法配准精度高,提高了配准的速度.结论:该配准方法适用于放疗临床摆位误差的在线分析.     

锥形束CT图像与计划CT图像配准方法分析

目的:通过我院开展图像引导放射治疗(IGRT)技术以来,治疗的头颈部、胸部及腹部等不同位的肿瘤的配准结果比较分析影响图像配准的各种因素及图像配准时应注意的问题,并对患者体模的制作及技术员的摆位提出改进意见。方法:病人采用平卧位,塞块式体板或颈肩板加热塑膜固定,行KVCBCT扫描,在VARIAN4DITC工作站上采用自动和手动图像配准,对于同一病例由不同人员来进行配准。结果:头颈部图像配准结果好于胸腹部配准结果,不同人员配准结果不同。结论:头颈部配准中采用自动配准一般就可达到要求,胸腹部配准采用自动和手动两种配准方法;采用人工配准方法时人员是影响配准结果的重要因素之一,图像配准最好由临床医生来确定;患者位置重复性是决定配准结果的另一重要因素,要求定位、摆位时保证患者体位姿势尽量保持一致;图像配准中最好以骨性标识或变化不大的器官作为配准点。     

基于自适应微分同胚多分辨率Demons算法的多模态磁共振图像配准

微分同胚Demons能保证变形场的光滑可逆性,避免不合理形变的产生,但迭代次数需手动设定,且对配准结果影响较大。为解决此问题,提出自适应微分同胚的多分辨率Demons算法。首先利用非刚性配准的优化理论框架和多分辨率的策略,引入基于灰度的相似度能量函数,并设置配准终止条件,最终实现迭代次数的自适应。用check board图像,相同模态和不同模态的磁共振图像进行测试,采用配准评价指标进行定量分析,并分析不同驱动力和参数对配准结果的影响。实验结果表明:对于相同模态的磁共振图像,均方误差为514.796 5,归一化互相关系数为0.999 3,结构相似度为0.994 8;对于不同模态的磁共振图像,均方误差为1 354.1,归一化互相关系数为0.593 5,结构相似度为0.511 6;该算法均方误差最小,归一化相关系数、结构相似度最高;该算法具有高效性和鲁棒性,可用于磁共振图像的非刚性配准。     

HIFU治疗中基于呼吸和脉搏信号的B超图像配准

目的：超声引导的HIFU治疗系统在临床治疗中,在同一治疗层面上,医生需要移动B超探头对比不同位置的图像定位靶区,本研究提出了一种基于呼吸和脉搏信号的动态B超图像配准方法。方法：根据呼吸和脉搏信号周期出现的特点,探头先运动到理想位置连续采集大概10 s的B超图像作为参考图像,同时记录每帧参考图像采集时刻的呼吸和脉搏信号作为参考信号。探头再返回到治疗位置通过DTW算法配准实时的呼吸和脉搏信号,找到配准信号对应的参考图像再补偿B超探头移动导致的图像位移,最终实现实时图像与参考图像的配准。结果：在实验中,通过调节B超探头与人体皮肤的距离,找到理想位置采集B超图像和呼吸脉搏信号作为参考数据,再回到治疗位置开始B超图像的配准,配准结果发现该技术具有很高的准确性和稳定性。结论：该技术能有效实现动态B超图像配准,也解决了模糊图像无法配准的难题。     

基于多分辨率GMI Demons算法的18F-FDG PET-CT图像配准在食道癌病例中的应用

18F-FDG PET和CT图像的精确配准在肿瘤的放射治疗中具有重要的临床研究意义,本研究采用全局刚性粗配准对食道癌病例中的PET和CT图像进行预处理,尽可能地减小摆位误差,然后使用基于互信息梯度的Demons算法(GMI Demons)进行局部形变配准,有效弥补内部器官误差,另外为了加快配准过程,保持图像的鲁棒性的同时避免局部极值,在形变配准前使用多分辨率图像金字塔结构。通过对10例食道癌病例的定量分析,最大互信息值结果说明经GMI Demons算法配准之后的图像精度比基于MI算法要提高8.046%±0.041%,配准前后临床上肿瘤靶区(GTV)大小的变化,说明经GMI Demons算法配准之后的GTV大小比基于MI算法配准之后的精度提高8.022%±0.044%。两种定量结果的一致性和通过对图像的定性分析,说明该配准策略可以快速地精确肿瘤靶区位置,在制定精确的放疗计划和实际的临床应用中具有研究意义。     

基于小波变换的多分辨率医学图像融合

多模医学图像融合在医学图像分析和诊断上具有极为重要的应用价值。本文采用了基于小波变换的多分辨率分析对人脑MRI PET图像进行了融合。结果表明此方法能够充分有效地将解剖信息与功能信息集成在一起 ,并保留原始图像的边缘和纹理特征 ,具有广阔的应用前景