影像导航手术中2D/3D图像配准

发布时间:2021-04-12 17:33
  影像导航手术(Image-guided Surgery,IGS)是一种具有病灶定位准、术中创伤小、及手术成功率高等众多优点且应用广泛的临床手术。它通常需要在手术前获取高分辨率的三维(three-dimensional,3D)人体病灶图像帮助临床医生了解病人病情和制定手术规划,同时还需要在手术中获取二维(two-dimensional,2D)人体图像以便引导临床医生在手术中实时跟踪和校正手术器械相对病人病灶的空间位置,从而达到准确切除病灶或者精确施药的目的。因此,手术成功的关键就在于准确地建立高分辨率术前3D图像和术中实时2D图像间的空间位置关系,即配准术前3D图像与术中2D图像。准确的2D/3D图像配准不仅是精确导航、疗效评估、病理跟踪、辅助医疗诊断和放射治疗规划等方面必需的,而且是图像融合等处理算法所必需的前期处理算法。本文主要针对2D/3D配准算法中图像信息的不同对配准的准确性、稳定性、时效性、以及配准成功率等方面的影响开展影像导航手术中2D/3D图像配准相关算法的研究工作,着重研究了一种新的2D/3D图像刚性配准信息、基于灰度距离的互信息配准测度、以及形态膨胀的3D区域生长气管分... 

【文章来源】:中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所)吉林省

【文章页数】:142 页

【学位级别】:博士

【文章目录】:
摘要
Abstract
目录
第1章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 2D/3D配准问题描述
    1.3 2D/3D图像配准研究现状
        1.3.1 基于特征的 2D/3D图像配准
        1.3.2 基于灰度的 2D/3D图像配准
        1.3.3 基于混合的 2D/3D图像配准
    1.4 2D/3D图像配准中的挑战
    1.5 论文创新与结构安排
        1.5.1 论文工作与创新
        1.5.2 论文结构安排
第2章 2D/3D图像配准基础
    2.1 2D/3D配准框架
    2.2 2D/3D配准基本组件
        2.2.1 图像投影渲染
        2.2.2 空间变换模型
        2.2.3 相似性测度
        2.2.4 配准最优化
    2.3 配准参考图像
        2.3.1 图像标定
        2.3.2 配准参考图像
    2.4 配准评价指标
        2.4.1 目标配准误差
        2.4.2 配准时间
        2.4.3 配准成功率
第3章 一种新的 2D/3D图像刚性配准信息
    3.1 引言
    3.2 图像灰度距离
        3.2.1 像素欧式距离
        3.2.2 图像灰度距离
    3.3 基于灰度距离的配准测度
    3.4 实验与结果
        3.4.1 配准数据处理
        3.4.2 配准评价指标
        3.4.3 配准结果
    3.5 结果分析与讨论
    3.6 本章小结
第4章 基于灰度距离的互信息配准测度
    4.1 引言
    4.2 互信息
        4.2.1 互信息配准基础
        4.2.2 互信息存在问题
    4.3 基于灰度距离的互信息
        4.3.1 基于乘的改进
        4.3.2 基于加的改进
    4.4 实验结果与分析
        4.4.1 实验结果
        4.4.2 结果分析与讨论
    4.5 本章小结
第5章 基于肺气管树特征的图像配准
    5.1 引言
    5.2 形态膨胀的区域生长算法
        5.2.1 区域生长算法
        5.2.2 图像形态学分析
    5.3 基于气管树特征的配准
    5.4 实验与结果
        5.4.1 图像分割实验
        5.4.2 图像配准实验
    5.5 结果分析与讨论
    5.6 本章小结
第6章 总结与展望
    6.1 工作总结
    6.2 未来展望
参考文献
在学期间学术成果情况
指导教师及作者简介
致谢


【参考文献】:
期刊论文
[1]基于灰度距离融合的2D/3D刚性配准[J]. 王雷,高欣,崔学理,梁志远.  光学精密工程. 2014(10)
[2]形态膨胀的3D区域生长气管分割算法[J]. 王雷,高欣,张桂芝.  生物医学工程学杂志. 2013(04)
[3]A refined coherent point drift(CPD)algorithm for point set registration[J]. WANG Peng , WANG Ping, QU ZhiGuo, GAO YingHui & SHEN ZhenKang Auto Target Recognition key Laborotary, National University of Defense Technology, Changsha 410073, China.  Science China(Information Sciences). 2011(12)
[4]基于CUDA的2D-3D配准技术的研究[J]. 徐建,秦安,卜祥磊,冯前进.  计算机工程与应用. 2010(11)

博士论文
[1]医学图像非刚性配准算法研究[D]. 王伟.大连理工大学 2012
[2]影像引导下计算机辅助介入手术导航关键技术的研究[D]. 翟伟明.清华大学 2010
[3]医学图像配准算法研究[D]. 金晶.哈尔滨工业大学 2008
[4]医学图像配准算法研究[D]. 张红颖.天津大学 2007



本文编号:3133696

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