多模态医学图像配准技术的分类与研究进展

多模态医学图像配准技术是目前医学图像处理中的研究热点 ,对于临床诊断和治疗有重要意义。本文首先分析了图像配准的过程 ,并在此基础上对配准方法进行了反映其本质的分类 ,然后综述了目前的一些主要的多模态医学图像的配准方法 ,最后提出了医学图像配准研究中的几个主要问题。     

多模态医学图像配准技术的分类与研究进展

多模态医学图像配次技术是目前医学处理中的研究热点,对于核准 重要意义。本文首先分析了图像配准的过程,并在此基础上对配准方法进行了反映其本质的分类。然后综述了目前的一些主要的多模态医学图像的配准方法,最后提出了医学图像配准研究中的几个主要问题。     

虚拟中国人女性一号松质骨图像数据的配准与三维重建

目的：研究从虚拟人体数据集中松质骨连续切片图像的分割、配准、及三维重建的技术方法。方法：利用现有的虚拟中国人女性一号数据集中腰椎和股骨部分解剖连续切片数据集，用基于外置标记点和分割—计数法两种方法进行参数计算，依参数对图像进行刚体变换完成配准，将配准后的切片图像输入二维图像处理软件进行分割，提取感兴趣区域后输入三维重建软件进行三维重建。结果：重建后的松质骨三维立体图像呈均匀、致密的立体网状结构，骨小梁连接清晰可见。结论：利用现有软件及技术可重建虚拟人体的精细结构。     

基于互信息的人脑图像配准研究

近来利用互信息进行多模医学图像配准已成为医学图像处理领域的热点,人脑多模医学图像配准对研究神经组织的结构功能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,同时,我们还就归一化互信息、多分辨率策略,多种插值和优化算法对配准速度和精度的影响作了讨论,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,互信息法是一种稳健性强、可广泛应用于基于体素的多模医学图像的配准方法。     

多模态医学图像配准技术研究

目的:通过对CT和PET图像进行配准实验,得出CT和PET配准的最优插值搜索方法以及粗配准对二者配准结果的影响。方法:首先利用改进的力矩与主轴法对CT和PET图像进行粗配准,得到CT图像的平移量与旋转量。然后针对不同的插值和搜索方法实现互信息配准,并将所得平移量与旋转量作为Powell优化初值进行实验,与使用默认值的Powell优化方法进行对比。结果:实验结果表明:使用双线性插值算法时,两实验的结果基本一致;采用部分体积插值法时,基于粗配准的Powell优化配准效果优于基于默认值的方法;而使用立方卷积插值法时二者配准效果差别不大,但基于粗配准的方法时间更短。结论:基于粗配准的Powell优化方法(部分体积插值与Brent搜索)有更好的配准速度及效果。     

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。     

基于最大互信息的人脑多模图像快速配准算法

对脑图谱开发过程中来源于不同成像设备的多模图像进行配准。对预处理后的数码图像和MRI图像,首先提取图像的轮廓,采用基于轮廓的力矩主轴法计算初始平移量和旋转量,然后设定初始缩放系数,将此初始配准参数作为改进单纯形法的初始参数,以互信息作为相似性测度迭代搜索,使互信息最大,从而实现最佳配准。结果表明本算法不需要人为预调整待配准图像的分辨率,自动化程度高,配准速度快,精度较高,能够满足脑图谱开发过程中的多模图像配准要求。     

多模态医学图像配准技术研究进展

多模态医学图像配准技术是目前医学图像处理中的研究热点,对于临床诊断和治疗有重要意义.首先分析了图像配准的过程,然后根据待配准图像的特征,包括图像的外部特征和内部特征,系统且详细地介绍了多模态医学图像配准的常用方法,并对这些方法进行了比较.     

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。     

基于球形标记的多模态医学体配准

本文提出在医学多模态数据集（尤其是MRI和CT）中基于球形人造标记的体配准过程，此过程是半自动或是全自动完成的，半自动方法要求数据集中标出球形标记的近似点位置，再自动进行配准，全自动方法不需要用户的任何交互操作，即所有配准子任务（球体的分割，寻找两组球体的对应关系，最后把第一套球体映射成第二套球体的几何变换的计算）能由计算机自动执行，在全自动配准中，积聚器算法和迭代最近点算法的结合证明是一种有效的和鲁棒性好的点匹配方法。     

基于互信息与边缘梯度相结合的多模医学图像配准方法

针对传统互信息配准方法未利用图像空间信息的缺点,本文研究了图像边缘信息的梯度相似性.首先采用小波模极大值边缘检测提取出图像边缘,提出将边缘图像的梯度相似性系数与传统的互信息相乘作为图像配准的目标函数.然后通过使用Powell优化算法对目标函数进行寻优,得出配准变换参数.最后在互信息的基础上引入图像边缘梯度信息,突出了全局最优解.实验结果表明,该方法可以得到精确、有效的配准结果.     

"虚拟中国人"建模的动脉灌注研究

目的 :为“虚拟中国人”建模提供动脉显示方案。方法 :将 10只大白兔随机分为 5组 ,每组 2只 ,1组为对照组 ,其余 4组麻醉后分别灌入淀粉、水、水彩颜料 ;蛋清、油画颜料、乙酸乙酯 ;香柏油、朱砂 ;明胶、朱砂、淀粉 4种不同配制的填充剂 ;每组中取 1只放入 -2 0℃冰箱中冻存 ,2d后锯切观察 ,另 1只直接打开胸腹腔观察。结果 :淀粉、水、水彩颜料组有渗出 ,锯切面动静脉颜色对比明显但动脉边界不清 ;蛋清、油画颜料、乙酸乙酯锯切面对比明显 ,但动脉管腔中留有“空泡” ;香柏油、朱砂组胸腹腔动静脉对比明显 ,但锯切面有填充物渗出 ;明胶、朱砂、淀粉组锯切面干净 ,颜色对比明显 ,胸腹腔动脉饱满无渗出。结论 :明胶 朱砂 淀粉是数字化虚拟人体较理想的动脉显示填充剂。     

Medical Image Registration Based on Phase Congruency and Regional Mutual Information

In this paper, a new approach of multimodality image registration is represented with not only image intensity, but also features describing image structure. There are two novelties in the proposed method. Firstly, instead of standard mutual information ( MI ) based on joint intensity histogram, regional mutual information ( RMI ) is employed, which allows neighborhood information to be taken into account. Secondly, a new feature images obtained by means of phase congruency are invariants to brightness or contrast changes. By incorporating these features and intensity into RMI, we can combine the aspects of both structural and neighborhood information together, which offers a more robust and a high level of registration accuracy.     

"虚拟中国人男性一号"高精度骨骼系统的三维建模

目的：建立人体整体骨骼系统的高精度三维模型，为解剖教学、生理模拟等应用提供三维数据集。方法：采用虚拟中国人男性一号（Virtual Chinese Human Male No．1）的2000万像素的高分辨率切片数据，使用半自动交互方法对全身骨组织进行分割和标识，使用并行三维重建算法对海量的全身骨骼数据进行快速的三维建模。结果：建立了高质量的全身骨骼三维模型；通过初步的细分，实现了单块骨骼的单独与任意组合显示。结论：在高分辨率的切片数据基础上，通过精细分割，建立了高精度的骨骼系统三维模型。     

"虚拟中国人"建模动脉灌注液浓度的选择

目的 :为“虚拟中国人”建模的动脉灌注液选择适宜浓度。方法 :以明胶、朱砂、淀粉为灌注液 ,分别配制为低浓度组 (按 2 0 %、10 %、10 %比例配制 )、中浓度组 (比例为 3 0 %、10 %、10 % )和高浓度组 (比例为 3 0 %、10 %、2 0 % ) ,通过对大白兔的动脉灌注 ,观察动脉显示的效果。结果 :低浓度组的动脉显示过密 ,腹腔脏器红染 ,影响清晰度 ;中浓度组动脉显示良好 ;高浓度组灌注不顺畅 ,动脉显示不全。结论 :按 3 0 %明胶、10 %朱砂和 10 %淀粉的比例 ,是“虚拟中国人”动脉灌注建模的适宜浓度。     

Fast Mutual Information Registration Method of 3-D Medical Image

INTRODUCTION　　Multimodal registration,which brings images from different modality into spa-tial correspondence,is of importance in many clinical applications.Over the years,research of multimodal registration has produced a lotof differentmethods.Surveysof medical image registration with a classification have been made〔1,2〕.The registra-tion methods can be classified as frame- based,point- landmark- based,surface- basedand voxel- based.Voxel- based methods achieve registration by iden…     

混合遗传算法在医学图像配准中的应用

针对遗传算法和梯度算法各自的优点和缺陷,提出了遗传算法和梯度算法相结合的松散耦合和紧密耦合两种混合遗传算法,并利用基于排挤的小生境技术对其性能进行了改进,使其在搜索能力和收敛速度上都有了较大提高。利用此算法成功实现了以互信息为相似性测度的医学图像配准。计算实例结果表明,本算法能够有效克服局部极值的影响,具备较强的抗噪能力,是一个精度高、稳定性好的医学图像配准算法。     

基于互严格凹函数测度的医学图像配准新方法

为了提高医学图像配准的运算速度和增大配准的稳定区域，提出用严格凹函数取代互信息中的香农熵函数的方法，形成了互严格凹函数测度（NMi，i=1，2，…，6）。互信息只是互严格凹函数测度的一个特例。并提出一种新的判断配准好坏的标准——稳定区域和稳定区域宽度。通过试验比较得NM2、NM4、NM5互严格凹函数测度比互信息好，比Ⅰ0.2和R0.2测度更好，即这三个测度的配准时间比互信息少，比Ⅰ0.2和R0.2测度更少；三个测度配准的平均稳定区域宽度比互信息宽，比Ⅰ0.2和R0.2测度更宽。最后用NM2测度进行多模态医学图像的非刚体配准试验，结果表明效果良好。     

基于数据库的交互式人体解剖三维图谱系统

目的:基于虚拟中国人男性一号三维结构模型数据库,采用Browser/Server结构,构建交互式多用户人体解剖三维图谱系统,发布和共享三维模型数据。方法:根据用户交互表单,系统从数据库获取模型信息,以虚拟中国人模型数据为材料,在服务器端动态组合,生成需要的VRML人体模型,并在客户端浏览器中交互显示;以MeSH为基础,按照人体生理结构的命名体系和层次,建立模型数据库,并以XML的形式发布。结果:实现了三维模型在线交互式浏览,直观地发布结构数据;构建了数据中间层,实现标准化的数据共享和扩展。结论:图谱系统提供了直观的数据可视化,构建了符合MeSH标准的模型数据体系,为人体解剖结构的学习和研究带来了方便,为远程解剖教学提供了重要平台。