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。