一种改进的基于互信息的3-D MRI图像配准方法

基于互信息的全局配准算法是近年来图像配准研究的热点之一.该方法具有精度高、鲁棒性强的特点.但目标函数由于插值算法的影响会陷入局部极值,引起误配准.本文实现了一种结合图像滤波预处理进行插值计算的方法,得到更加平滑的目标函数,有效的克服了"插值假像"问题.对标准数据库中的3-D MRI图像进行了刚性配准,实验结果表明该配准方法具有较高的精确度,具有很强的实用性.     

Active Demons可变形图像配准算法研究

在介绍Active Demons可变形图像配准算法的基础上,重点分析该算法中弹性系数σ和均化系数α对配准过程的影响.实验表明,σ和α较小时算法收敛速度快,较大时配准精度高.因此,通过在配准过程中调整二者的值可以实现即快又准的图像配准.     

医学图像配准技术及其研究进展

目的:对近年来的医学图像配准技术及其研究进展情况进行详尽地综述和讨论,从而为开展医学图像配准技术在医学图像三维重建、医学图像可视化和定量分析方面的研究提供参考.方法:首先,查阅国内外近年来医学图像配准技术研究的权威文献;然后,深入分析和研究这些文献所介绍方法的特点、存在的问题,并针对存在的问题提出可能的解决方案.结果:通过对近年来医学图像配准算法的最新研究进展情况进行深人细致地分析和讨论,在比较了一些典型算法的特点及其应用的基础上,对医学图像配准技术的发展进行了展望.结论:使用最优化策略改进图像配准质量以及对非刚体图像配准的研究是今后医学图像配准的发展方向.     

基于互信息医学刚性图像配准方法的研究

目的:基于互信息的配准方法是医学图像配准领域的重要方法,具有鲁棒性,精度高等优点。本文探究医学刚性图像配准的有效算法和关键技术。方法:基于互信息配准方法,利用Powell多参数算法和改进的PV插值算法,得到两幅图像之间的最大互信息和最佳配准参数。结果:二维磨牙CT图像配准实验表明,配准速度快,精度提高,验证了插值方法的有效性。结论:方法和算法可提高配准速度,能有效抑制互信息目标函数的局部极值。     

利用边缘和表面特征实现脑图像CT-MR的自动配准

应用基于CT和MR图像等值特征表面的配准算法对多模医学图像进行了配准研究.在CT、MR图像中提取等值特征表面,进行图像的几何对准,并对结果进行初步评估,同时对该算法的稳健性,搜索最近点策略和插值策略进行了研究.结果表明:这种方法能够达到亚象素级的配准精度,是一种稳健、高精度、全自动的配准方法.     

亚像素断层图像配准数据集的建立

目的针对数字化冰冻铣切断层图像的特点,探讨一种实用的高精度图像配准方法,建立基于数字化断层图像的亚像素级配准数据集。方法采用冰冻铣切技术获取成年男性头颈标本的冰冻连续断层图像,在M atlab软件中自动提取定标点图像特征,采用基于2点的刚体变换算法实现图像的自动配准。结果配准后图像定标点与基准配准点的误差小于1个像素,达到亚像素水平。结论采用外定标的图像配准算法可建立亚像素级的配准数据集,定位标记物的准确识别是获得亚像素级配准数据集的保证。     

Image registration algorithm in CT and cone beam CT based on Contourlet transform

目的提出一种基于Contourlet变换,用于放射治疗定位的CT与锥形束CT(cone beam CT,CBCT)图像配准的方法.方法 利用Contourlet变换多尺度多方向的分辨特性,将待配准图像进行Contourlet变换分解,分解后的高频方向子带合成梯度图像,采用归一化互信息作为相似性测度,把梯度图像与低频方向子带以加权函数结合,进行临床医学图像的刚性配准,有效弥补了互信息配准中缺少空间信息的不足.结果 通过已知空间变换参数图像的配准结果验证了算法的准确性.配准后10幅图像变换参数的误差极小,且均方根误差接近于0.结论 该图像配准算法精确度高,并具有很好的鲁棒性,有助于提高图像引导放射治疗(image guided radiation therapy,IGRT)中解剖组织结构和靶区的定位精度.     

医学图像配准在手术导航中的应用

目的：针对外科手术导航中的需求，研究实现了二维医学图像和三维体数据的配准。方法：利用DRR模拟图像与真实图像比较，互信息量作为目标函数，参数寻优采用Powell算法，实现2D～3D医学图像的刚性配准。结果：配准误差在0．1～5度之间。结论：DRR图像影响配准精度，误差难以避免。     

使用Radon变换进行二维MRI图像配准

使用了一种基于Radon变换的技术来进行二维的MRI图像配准.MRI的图像配准一般使用灰度配准,而Radon变换一般用于CT图像的重建,虽然现已经存在使用Radon变换进行图像配准,但是比较繁琐,我们对这一配准算法进行了简化.     

基于B样条的医学图像弹性配准

为解决医学图像上的形变和偏移,本研究采用基于B样条自由形变的配准方法.建立一个由控制点组成的网格,并将其套用在待配准图像上,得到初始控制网格参数.以梯度下降法为优化算法,以SSD测度为相似性测度,不断修正该参数,参数的改变将引起控制点最近邻4×4控制网格内所有的像素点发生移动,移动后的坐标位置由B样条拟合得到.以双线性插值为插值算法,计算出该位置的灰度值,该位置相对于配准后图像,等同于像素点移动前的位置映射到参考图像相对应的位置,当配准后图像与参考图像对应位置的灰度差异度达到最小时,就达到图像的最佳配准.实验结果表明,该算法配准结果满意,从而验证了本研究算法的有效性.