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。     

大鼠小脑外形数据集三维重建方法的探索

目的 建立大鼠小脑外形三维重构的可视化数据集. 方法 采用小脑连续切片,同时建立采集切片后的图像数据,切片经尼氏染色后,用数码相机采集图像,尼氏染色后的图像与切片时采集的图像配准,进行图层合并,获取原始图像数据库,并对数据库中的数据进行人工配准及分割,应用Amira 4.1.1软件对分割后的数据库进行三维重建. 结果获得大鼠小脑外形微细结构信息的数据库. 结论 本法是将传统的由组织切片进行三维重建技术与用于虚拟人研究的机床铣切及同步数据采集系统相结合的新方法,适用于组织微细结构的三维重建.     

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。     

基于引导滤波的多图谱医学图像分割

目的为了有效的利用图谱的先验信息和待分割图像的灰度信息,并在融合标号图像的过程中校正配准引起的误差,得到
光滑、准确的分割结果,提出了一种新的基于引导滤波的多图谱医学图像分割方法。方法本文将多图谱配准与引导滤波相结
合。该方法包含4个部分：第一部分为多图谱配准,通过配准将图谱中存储的形状先验信息映射到待分割图像;第二部为标号融
合,利用配准的相似性作为权重,将形变后的标号图像融合在一起;第三部分为引导滤波,利用引导滤波引入待分割图像的灰度
信息,可以校正配准引起的误差;最后通过阈值处理,得到最终的分割结果。结果对15例脑部MR图像数据中的海马体进行分
割实验,左、右海马体分别达到了86%及87.4%的分割精度,与传统的标号融合算法相比,平均分割精度提升了2.4%。结论本
文方法结合多配谱配准与引导滤波的优势,提高了海马的分割精度,并得到光滑有效的分割精度。
     

基于图像分割的MRI、CT脑图像自动配准的探讨

图像配准是图像融合等医学图像处理过程的关键技术,本文探讨的CT与MRI脑图像配准方法,采用自动分割两种图像的颅骨区域及用数学形态学方法修正,以此区域进行匹配.研究结果表明,该方法对原始图像的质量要求较低,其预处理过程可有效地提高搜索效率.     

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。     

基于连续切片的成年SD大鼠红核三维重建

为利用三维重建工具软件对成年SD大鼠部分脑干、中脑导水管及红核结构进行三维重建,并对重建的红核进行观察和测量,探索了一种方法,即：制作大鼠脑干连续冰冻切片,Nissl染色后进行分步显微摄像并进行拼接;扫描大鼠脑定位图谱相关红核切面图像;利用PhotoshopCS3软件将上述获得的连续图像分别进行图像后处理,并利用3D-DOCTOR4．0软件分别对上述连续切片图像进行配准、分割和三维重建,对两种不同方式重建的红核进行比较。结果显示,利用大鼠脑干连续冰冻切片和大鼠脑定位图谱可以对SD大鼠红核等结构进行三维重建,重建出的结构具有立体感。可以在PC机中自由观察和测量,两种重建方法得到的红核形状大小基本类似。因此,得出结论：利用大鼠脑干的连续冰冻染色切片可以对大鼠红核进行三维重建。     

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。     

基于数字虚拟人体血管的三维重建

[目的]探讨使用切片技术建立虚拟人体图库,重建人体血管三维图像的表面形状的方法．[方法]在目前的计算机装备基础上,结合计算机视觉、图像分割及图像配准等技术,重建人体血管的三维模型．[结果]通过滤镜除去噪点,提取边界,确定可见边界点,利用基于表面的三维重建方法重建后构成血管图像.     

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。     

建立数字化虚拟中国男性一号膝关节的有限元模型

目的 针对数字化虚拟中国男性一号的膝关节断面切片图像，建立可供有限元结构仿真分析的膝关节三维模型。方法 将中国数字化虚拟人体男性一号膝关节部位的薄层切片数码图像输入PC机，经过分割、配准等处理后，利用三维重建软件Mimics建立三维图像，然后通过自由造型系统进行表面光滑处理，再对表面图像矢量化，存储为有限元仿真分析可以接受的格式。结果 建立了人体膝关节的三维计算机模型，并转换为IGES格式，可以提供膝关节的有限元生物力学仿真分析。结论 利用Mirnics重建后的三维计算机模型，可经自由造型系统FreeForm plus转换后应用于有限元仿真分析。     

建立数字化虚拟中国男性一号膝关节的有限元模型

目的针对数字化虚拟中国男性一号的膝关节断面切片图像,建立可供有限元结构仿真分析的膝关节三维模型。方法将中国数字化虚拟人体男性一号膝关节部位的薄层切片数码图像输入PC机,经过分割、配准等处理后,利用三维重建软件Mimics建立三维图像,然后通过自由造型系统进行表面光滑处理,再对表面图像矢量化,存储为有限元仿真分析可以接受的格式。结果建立了人体膝关节的三维计算机模型,并转换为IGES格式,可以提供膝关节的有限元生物力学仿真分析。结论利用Mimics重建后的三维计算机模型,可经自由造型系统FreeForm plus转换后应用于有限元仿真分析。     

Registration of whole immunohistochemical slide images: an efficient way to characterize biomarker colocalization

Background and objective Extracting accurate information from complex biological processes involved in diseases, such as cancers, requires the simultaneous targeting of multiple proteins and locating their respective expression in tissue samples. This information can be collected by imaging and registering adjacent sections from the same tissue sample and stained by immunohistochemistry (IHC). Registration accuracy should be on the scale of a few cells to enable protein colocalization to be assessed.Methods We propose a simple and efficient method based on the open-source elastix framework to register virtual slides of adjacent sections from the same tissue sample. We characterize registration accuracies for different types of tissue and IHC staining.Results Our results indicate that this technique is suitable for the evaluation of the colocalization of biomarkers on the scale of a few cells. We also show that using this technique in conjunction with a sequential IHC labeling and erasing technique offers improved registration accuracies.Discussion Brightfield IHC enables to address the problem of large series of tissue samples, which are usually required in clinical research. However, this approach, which is simple at the tissue processing level, requires challenging image analysis processes, such as accurate registration, to view and extract the protein colocalization information.Conclusions The method proposed in this work enables accurate registration (on the scale of a few cells) of virtual slides of adjacent tissue sections on which the expression of different proteins is evidenced by standard IHC. Furthermore, combining our method with a sequential labeling and erasing technique enables cell-scale colocalization.     

人体坐骨神经连续组织切片三维重建研究

 目的 探索一种人体坐骨神经连续组织切片计算机三维重建的实用方法。方法 新鲜人体坐骨神经标本1例，采用人发作为定位材料，连续冰冻切片后进行乙酰胆碱酯酶染色。切片经高分辨率扫描仪扫描后获取神经断面的数码信息，最后输入计算机进行三维重建。结果 三维重建真实地再现坐骨神经内部各神经束的三维立体结构，并可显示坐骨神经中神经束的任意断面及其全长的解剖结构与相互关系，形象地展示坐骨神经内部神经束的复杂重组过程。重建结构均能单独或搭配显示，还能以任意角度显示。结论 采用人发作为定位材料，同时借助计算机软件辅助定位的方法，人体坐骨神经内部神经束三维结构的重建取得较好的效果，因而是一种较为实用的周围神经内部神经束三维重建的方法。     

肝脏管道灌注后数字化虚拟肝脏及其手术

目的:肝脏管道灌注后进行数字化虚拟肝脏及其手术的研究. 方法: 用四种颜色的灌注材料对肝脏的四种管道分别进行灌注和固定,然后进行包埋、冰冻和铣切,获取连续肝脏断面图像数据集. 再将数据集的图像经配准和分割后在VTK的基础上,使用面绘制和体绘制相结合的方法,进行三维重建和虚拟切割实验. 结果: 获取肝脏连续肝脏断面图像910张,且四种管道颜色不同. 三维重建肝脏模型形态逼真,能随意旋转、放大和缩小,通过设定肝脏及其各管道结构的透明度和颜色能单独或组合显示各结构. 并且在模型上能行虚拟肝脏切割实验. 结论: 不同颜色灌注材料对肝脏管道灌注后铣切获取连续断面数据集有益于肝实质及其内部各管道的识别. 以此进行三维重建和虚拟手术的研究,有益于肝脏解剖学和肝脏外科的研究.     

连续断层图像立体重采样评估

目的 提供连续薄层断层标本的任意方位重采样方法.方法 用Amira软件对连续冰冻断层标本三维数据场进行任意方位剖切,观察并评测断层图像.结果 重采样断面图像清晰,采样间隔越小,即采样频率越高,重采样图像质量越高,与原始图像差别越低.结论 连续薄层断层数据重采样的图像可为断层解剖和影像研究提供形态学资料.     

基于标记点使用Photoshop和Matlab软件实现中国数字人连续断层图像的自动配准

使用Photoshop和Matlab软件,基于标记点自动配准中国数字人连续断层图像。中国数字人标本在包埋时加入了4根定位杆,在整个冰冻标本内呈直线状态,且均与标本垂直轴平行。4个定位杆在每一断层切面上的相对空间位置是固定不变的,由于照相机与断层切面相对位置的改变,导致图像产生射影失真,从而使得在每一断层图像上4个定位杆的相对空间位置发生改变。首先在Photoshop中处理原始断层图像,获取每一层的4个定位杆图像,在Matlab中计算4个定位杆图像的质心坐标值作为定位杆坐标值,取所有断层图像定位杆坐标值的平均值为基准坐标。其次依据每一层定位杆的坐标值确定二维射影变换参数,对断层图像进行射影变换,消除其射影失真。纠正失真后的断层图像再在Photoshop中处理,获取其4个定位杆中第一个定位杆图像,同样在Matlab中计算其坐标值．基于定位杆坐标值将断层图像裁剪成大小一致的断层图像。使用Photoshop和Maflab进行连续断层图像配准,具有配准精度高、运算量小、易于编程实现等优点。     

Feature and Intensity Based Medical Image Registration Using Particle Swarm Optimization

Image registration is an important aspect in medical image analysis, and kinds use in a variety of medical applications. Examples include diagnosis, pre/post surgery guidance, comparing/merging/integrating images from multi-modal like Magnetic Resonance Imaging (MRI), and Computed Tomography (CT). Whether registering images across modalities for a single patient or registering across patients for a single modality, registration is an effective way to combine information from different images into a normalized frame for reference. Registered datasets can be used for providing information relating to the structure, function, and pathology of the organ or individual being imaged. In this paper a hybrid approach for medical images registration has been developed. It employs a modified Mutual Information (MI) as a similarity metric and Particle Swarm Optimization (PSO) method. Computation of mutual information is modified using a weighted linear combination of image intensity and image gradient vector flow (GVF) intensity. In this manner, statistical as well as spatial image information is included into the image registration process. Maximization of the modified mutual information is effected using the versatile Particle Swarm Optimization which is developed easily with adjusted less parameter. The developed approach has been tested and verified successfully on a number of medical image data sets that include images with missing parts, noise contamination, and/or of different modalities (CT, MRI). The registration results indicate the proposed model as accurate and effective, and show the posture contribution in inclusion of both statistical and spatial image data to the developed approach.     

雌性猪尿道的显微组织结构与空间形态学研究

目的描述正常雌性猪尿道的显微组织结构及其空间构象，为正确理解其控尿机制提供形态学资料。方法取6头正常成年未生育雌性猪的完整尿道，常规固定包埋切片后做Masson’s trichrome染色，观察和描述尿道的显微组织结构和空间构象特点，并运用计算机图像分析系统对尿道各组织成分进行定量分析。结果在全尿道标本的切面上可以清楚地识别尿道横纹肌、平滑肌、致密结缔组织和黏膜等4种基本成分及其特殊的空间构象。横纹肌纤维层呈马蹄形覆盖80％的尿道最外层，在中、远段尿道明显增厚，具有括约肌形态。平滑肌从内到外共有3层，分别是内纵层、中间环形层和外纵层。致密结缔组织分布广泛，并在尿道壁内形成尿道独特空间构象的基本框架和一些特殊结构。结论从尿道独特的空间构象可以看出横纹肌和平滑肌的收缩将使尿道腔缩窄和关闭，致密结缔组织构成尿道括约肌特殊空间构象的基本框架，黏膜层犹如橡胶衬垫具有密封尿道腔隙的作用。