医学图像弹性配准中弹性模型的建立

医学图像配准是医学图像处理中的一个重要研究课题，它是图像融合、图像与标准图谱的匹配、显微图像的重建等研究的基础。图像的配准方法有多种，它们可以分为刚性和弹性配准两大类。相对于刚性配准，弹性配准有着更高的精确性，而对于变形大的图像的配准，它是必须的。因此弹性配准的研究有着广泛的意义。本文根据图像的特征，结合弹性力学的理论和方法，建立了一种用于精确配准的弹性数学模型，并用这一模型进行图像的弹性配准，取得了较好的效果。     

MRI图像中颅骨不连续外轮廓的多分辨率提取

目前,许多医学图像处理（例如图像三维重构,图像建模,图像配准和图像融合等）都需要进行图像的边缘提取,因此,边缘提取方法在医学图像处理中有极其重要的意义,轮廓闭合图像的边缘比较容易提取,而解剖和外伤等原因造成轮廓不连续时边缘提取比较复杂,美国和欧洲等发达国家从20世纪90年代后期开始着手医学图像不连续边缘提取方法的研究,国内的有关研究仍少见报道,本课题以脑图像为例,试图综合运用多分辨率法与八邻距离转换法来提取脑图像的不连续外轮廓,研究结果表明,此方法在提取不连续脑图像的连缘时快速有效,同时可以去掉高频干扰,有利于图像的配准。     

基于三次样条层间插值的多模态医学图像配准

我们从PET-CT多模态图像序列的特点出发,提出了一种全新的图像配准及融合方法,它采用三次样条插值法对PET-CT图像进行层间插值,然后再利用最大互信息法进行配准,最后应用改进的主成分分析(PCA)法融合PET-CT图像用以增强PET显像效果,从而得到满意的配准以及融合结果。用三次样条插值法进行层间插值并恢复层间缺失图像的信息,弥补了现有配准方法的不足,提高了配准精度,使融合后的图像更加接近实际的物理断层。该方法已经成功应用于三维适形放疗(3D-CRT)系统的开发中。     

融合图像放疗靶区定位精度的检验和初步临床结果

目的：探讨以图像融合技术为基础的肿瘤三维适形放疗靶区定位精度的检验及依据融合图像放疗靶区的确定与单纯CT影像放疗靶区确定的初步临床结果。方法：利用定制的模体分别行CT、MRI和PET成像，进行CT与MRI，CT与PET融合。检验融合后定制标记点的定位精度。对3例特殊病例分别以单纯CT图像为基础和融合图像为基础，进行三维适形放疗靶区认定，对不同医生之间和同一医生在不同时间，放疗靶区定义情况进行对照分析。结果：MRI／CT融合图像总定位精度小于2mm，PET／CT图像融合图像融合精度情况（包括同机融合和异机融合），采用不同的融合算法。定位精度有显著差异（P〈0．01，t=5．385）。单纯利用CT图像进行靶区的定义，不同医生之间，在不同的时间存在差异（P〈0．05），而采用融合技术可减少他们的争议和差异。结论：利用多模式图像融合可以提高靶区定义的准确性．有利于三维适形精确放射治疗。     

医学图像三维重建系统的研究进展

目前二维断层图像已无法满足临床诊疗的需求,而利用医学图像三维重建系统构建人体模型的方法可有效提高临床诊疗的效率。该综述首先对医学图像三维重建软件进行概述,然后介绍目前Mimics、3D Slicer、Simpleware及Amira这4款医学图像三维重建软件用于三维重建及辅助临床诊疗的主要功能,接着对比分析每个软件存在的优势与不足,最后总结医学图像三维重建软件辅助临床诊疗的可行性和有效性,并提出改进方法和未来展望。     

医学图像识别中多分类器融合方法的研究进展

计算机辅助医学图像分析识别对多种疾病的临床诊断有着重要的意义。由于医学图像自身的复杂性,单一分类器的识别性能常常难以满足临床上的要求,因此近年来,作为一种能有效改进单一分类器识别性能的方法,多分类器融合技术被逐步应用到包括乳腺X光片识别、肿瘤细胞识别以及内窥镜图像分析等领域,并取得了更为满意的识别结果。在参阅大量文献的基础上,对多分类器融合识别技术的理论分析及其在医学领域的研究及应用现状进行了综述,进而对其存在的问题进行了分析以及前景展望。     

基于深度学习的多模态医学图像融合方法研究进展

医学图像融合方法可以将有用的信息整合到一张图上，提高单张图像的信息量。对多模态医学图像进行融合时，如何对图像进行有效的变换，提取到不同图像中独有的特征，并施以适当的融合规则是医学图像融合领域研究的重点。近年随着深度学习的快速发展，深度学习被广泛应用于医学图像领域，代替传统方法中的一些人工操作，并在图像表示、图像特征提取以及融合规则的选择方面显示出独特优势。本文针对基于深度学习的医学图像融合进展予以探讨，介绍了卷积神经网络、卷积稀疏表示、深度自编码和深度信念网络这些常用于医学图像融合的框架，对一些应用于融合过程不同步骤的深度学习方法进行分析和总结，最后，分析了当前基于深度学习的融合方法的不足并展望了未来的研究方向。     

基于MRI和CT图像配准的颅内电极定位方法

目的应用多模医学图像配准,在颅内电极埋置术后对颅内电极进行精确定位。方法通过对颅内电极埋置前的头颅MRI图像和埋置后头颅CT图像进行配准,利用医学影像配准与分割工具包(ITK),将颅内电极位置准确地定位在MRI图像上,以建立电极位置与大脑解剖结构的联系。结果经过对10组断层图像进行配准定位,差值图像显示匹配程度较好,专家目测融合效果较为精确。在普通PC机上,以笔者所采用的数据为例,设定优化器初始步长为1,松弛因子为0.6,最小步长为0.000 2,最大迭代次数为100,整个电极定位的操作过程时间不超过1 min。结论多模医学图像配准对颅内电极定位较为准确,为医生提供了更加直观和完善的信息。     

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C型臂2D投影的3D模型重建

背景：基于C型臂2D投影的3D模型重建是一种以XRII图像作为基础,经过校正后的运用一定数值函数进行3D模型重建的技术,可在手术过程中提供给手术者丰富的图像信息,方便手术的进行。 目的：探讨基于C型臂2D投影的3D模型重建技术诸多方面的问题。 方法：由第一作者检索1990/2010 PubMed数据库、CNKI系列数据库及万方数据库有关图像引导手术技术、C型臂2D投影图像校正与重建、基于2D图像的3D模型重建以及医学图像配准等方面的文献。 结果与结论：基于C型臂2D投影图像的3D模型重建是指以C型臂获取的2D投影图像为基础,实现骨骼3D模型的术中重建。3D重建模型不仅含有更为丰富的骨骼外部形状等解剖结构信息,而且还可包含骨密度及强度等骨骼内部多元有用信息。该技术可分为两条主线：有限角度锥形束X射线摄影合成方法;基于统计可变模型的非刚性配准方法。未来的研究可将该技术与手术导航相关技术进行结合从而建立手术导航系统。 关键词：数字化医学;C型臂;2D投影;工作原理;关键技术;重建 doi:10.3969/j.issn.1673-8225.2012.13.036      

一种用于医学图像配准的图像外边界的提取方法

医学图像配准是医学图像融合的第一步,而基于图像边界的配准方法对刚性物体图像（如人头颅骨的CT、MRI图像）来讲是一种较好的配准方法。本文给出了一种医学图像外边界的提取方法,它能够快速、准确地提取出CT、MRI等图像的外边界,为用边界法进行图像配准提供了保证。     

医学图像信息融合技术的发展

医学图像信息融合是医学图像处理、放射医学及医学影像学领域近几年兴起的一种新技术。应用医学图像信息融合技术 ,可以把不同模态的医学图像有机地结合起来 ,为临床诊断和治疗提供更完善的图像信息 ,从而使医学图像能更好地为现代医学服务。本文对医学图像信息融合技术及其研究现状作了详细的介绍和综述 ,并对其研究前景作了预测。     

Technique of semiautomatic surface reconstruction of the visible Korean human data using commercial software

This article describes the technique of semiautomatic surface reconstruction of anatomic structures using widely available commercial software. This technique would enable researchers to promptly and objectively perform surface reconstruction, creating three-dimensional anatomic images without any assistance from computer engineers. To develop the technique, we used data from the Visible Korean Human project, which produced digitalized photographic serial images of an entire cadaver. We selected 114 anatomic structures (skin [1], bones [32], knee joint structures [7], muscles [60], arteries [7], and nerves [7]) from the 976 anatomic images which were generated from the left lower limb of the cadaver. Using Adobe Photoshop, the selected anatomic structures in each serial image were outlined, creating a segmented image. The Photoshop files were then converted into Adobe Illustrator files to prepare isolated segmented images, so that the contours of the structure could be viewed independent of the surrounding anatomy. Using Alias Maya, these isolated segmented images were then stacked to construct a contour image. Gaps between the contour lines were filled with surfaces, and three-dimensional surface reconstruction could be visualized with Rhinoceros. Surface imperfections were then corrected to complete the three-dimensional images in Alias Maya. We believe that the three-dimensional anatomic images created by these methods will have widespread application in both medical education and research.     

"虚拟中国人男性一号"多模态图像配准

目的：解决“虚拟中国人男性一号”CT图像、MRI图像与断层切削图像之间的多模态图像配准问题。材料和方法：根据这三种图像的特点，选择CT图像为基准图像，在对MRI图像进行配准时，通过求解两幅图像梯度特征的最大互信息，搜索出最佳配准参数；在对断层切削图像进行配准时，采用基于解剖结构特征提取的配准方法获取最佳配准参数：最后．根据所得配准参数对待配图进行变换，从而达到配准目的。结果：对头部三种模态图像数据集进行了配准，与高精度手工分割图像数据集进行对比，配准正确率达到95．8％。结论：配准结果准确，解决了“虚拟中国人男性一号”多模态图像配准问题，为数字化虚拟人多模态图像配准提供了参考。     

图像融合技术及其在癫痫患者中的应用

癫痫灶的准确定位是决定癫痫外科疗效的关键步骤。利用多模态医学图像融合技术将MR与PET的影像融合能明显地提高癫痫病灶定位诊断的准确率，为癫痫外科手术治疗和立体定向放射外科治疗提供更准确的信息。将融合技术应用到临床数据，对20例癫痫疾病患者的影像数据作了融合研究，并由临床专家作了验证。     

3D medical volume reconstruction using web services

We address the problem of 3D medical volume reconstruction using web services. The use of proposed web services is motivated by the fact that the problem of 3D medical volume reconstruction requires significant computer resources and human expertise in medical and computer science areas. Web services are implemented as an additional layer to a dataflow framework called data to knowledge. In the collaboration between UIC and NCSA, pre-processed input images at NCSA are made accessible to medical collaborators for registration. Every time UIC medical collaborators inspected images and selected corresponding features for registration, the web service at NCSA is contacted and the registration processing query is executed using the image to knowledge library of registration methods. Co-registered frames are returned for verification by medical collaborators in a new window. In this paper, we present 3D volume reconstruction problem requirements and the architecture of the developed prototype system at http://isda.ncsa.uiuc.edu/MedVolume. We also explain the tradeoffs of our system design and provide experimental data to support our system implementation. The prototype system has been used for multiple 3D volume reconstructions of blood vessels and vasculogenic mimicry patterns in histological sections of uveal melanoma studied by fluorescent confocal laser scanning microscope.     

一种基于感兴趣点旋转不变性特征的图像配准新方法

目的:图像配准是图像处理领域重要的研究方向,是图像融合、图像重建和图像分析等研究的基础。在图像配准的主要方法中,基于图像特征的配准方法和基于图像灰度的配准方法各有优缺点,通过结合这两种方法的优点,我们提出了一种基于感兴趣点的旋转不变性特征图像配准的新方法。方法:首先利用Harris角点检测技术,提取模板图像和目标图像的感兴趣点。然后把感兴趣点的旋转不变形特征和灰度值组成图像的特征描述向量,并提出新的代价函数。最后采用分级优化的策略优化代价函数,在配准初期,采用显著的特征点进行配准,以保证配准的速度与鲁棒性,随后通过逐步增加特征点的数量,则保证了配准的精度。结果:为显示本文方法的优越性,实验利用本文方法和基于互信息的B样条方法分别对标准测试图像进行配准,实验结果表明,本文方法较基于互信息的B样条方法在配准精度上有明显提高。结论:本文方法在保持配准鲁棒性的前提下,获得了较高的配准精度。     

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…     

生物组织连续切片图像的计算机三维重建研究的进展

８０ 年代末至９０ 年代初,最新计算机图像处理技术与生物技术的发展使生物组织的三维图像真实再现成为可能。现在,计算机图像三维重建技术已越来越广泛地应用于生物学领域。本文介绍了生物组织连续切片图像的计算机三维重建研究进展,着重于三维图像的定位、重建与显示和图像数据压缩,图像自动分割的研究进展。     

多模态医学图像融合技术的研究与进展

医学图像融合技术是影像学技术在医学上极具特色的应用,它将解剖影像与功能影像两者有机的结合起来,实现了从单一的形态学诊断进入到功能与形态相结合的综合影像诊断。重点介绍了多模态医学图像融合的意义、融合技术的分类以及各实现方法的原理,主要包括加权平均法、多分辨金字塔法、小波变换法等常用技术,并分析了当前该领域存在的技术难点以及发展前景。