基于B样条和互信息的多模态医学图像非刚性配准方法研究

发布时间：2020-05-21 11:57

【摘要】：伴随医学影像技术的发展和设备的革新,医学图像分辨率及成像精度不断提高,使得医学图像在临床以及医学研究中得到广泛应用。高精度的医学图像配准是诸多医学图像应用中不可缺少的重要技术,能够将多种类型的信息匹配到同一空间,便于疾病的分析和诊断。但目前对不同模态医学图像的非刚性配准缺少普适性的方法,而具有广泛适应性的刚性配准无法表现组织器官中非线性的形变,在配准质量上有所缺陷。因此,探索多模态图像的非刚性配准方法具有重要的现实意义,也是目前研究的热点之一。本文针对当前多模态图像非刚性配准技术中较为关键的变换模型和相似性测度两方面进行了深入研究,根据磁共振图像中T1和DTI两个模态数据的特点进行方法设计,改善了形变场的求解方法提高配准稳定性,并使用GPU并行处理方法提升相似性测度的计算速度。在研究基础上设计实现了配准的可视化软件。本文的主要工作和成果如下:(1)针对非线性形变图像选择B样条函数作为配准形变模型,互信息作为相似性测度对配准结果进行评价,使配准具有良好的局部形变效果;提出统一图像灰度的相似性测度方法,解决两幅图像灰度范围不统一导致基于灰度的相似性测度难以准确表达图像间关系的问题;(2)针对传统B样条方法网格大小对配准精度和效率的影响,使用层次B样条方法逐渐逼近合适网格大小,提高配准稳定性;针对均匀网格的层次B样条在差异过大区域形变精度低的问题,提出了一种基于分块互信息比较的局部B样条配准方法,提高了大形变区域的配准精度;(3)针对传统互信息不包含图像空间信息,相似性测度容易受局部孤立点影响的问题,使用包含邻域空间信息的区域互信息测度代替归一化互信息测度,减少了孤立点对配准的影响;并提出了基于GPU并行计算的区域互信息计算方法解决其计算复杂度高、耗时长的问题;(4)在研究基础上设计实现了一种多模态医学图像配准及可视化软件,能够对T1和DTI图像进行配准和可视化。
【图文】：

图 1-1 FSL 软件的配准模块 图 1-2 SPM 软件的配准模块多模态医学图像配准是对两幅或两幅以上从不同时间、设备、对象上获取的医学图像进行的图像处理。其基本原理是针对特定图像设计某种空间变换算法，求解方程获得其变换系数，使用该空间变换使得参考图像和浮动图像上所有具有医学意义的点在结构上对应。配准同时也是后续图像分割和可视化的基础，只有通过配准才能减小分割过程中产生的偏差，实现分割图像特征对齐，使分割结果具有医学意义。当前国内外的配准研究大多集中于解剖图像和功能图像的配准方法，以获得结合解剖图像结构信息和功能图像生理活动信息的综合图像为目的。之后通过解剖图像和功能图像进行分割、融合，能够获得多种图像的互补信息；通过可视化将三维图像从二维切片的组织转换为三维的几何结构图像显示，为使用者在视觉上呈现更为直观的人体组织结构信息，使图像数据具有更丰富的医学价值。配准所选取的对象可分为特征和灰度两种类型。基于特征的配准首先通过边缘提取等

图 1-1 FSL 软件的配准模块 图 1-2 SPM 软件的配准模块多模态医学图像配准是对两幅或两幅以上从不同时间、设备、对象上获取的医学图像进行的图像处理。其基本原理是针对特定图像设计某种空间变换算法，求解方程获得其变换系数，使用该空间变换使得参考图像和浮动图像上所有具有医学意义的点在结构上对应。配准同时也是后续图像分割和可视化的基础，只有通过配准才能减小分割过程中产生的偏差，实现分割图像特征对齐，使分割结果具有医学意义。当前国内外的配准研究大多集中于解剖图像和功能图像的配准方法，，以获得结合解剖图像结构信息和功能图像生理活动信息的综合图像为目的。之后通过解剖图像和功能图像进行分割、融合，能够获得多种图像的互补信息；通过可视化将三维图像从二维切片的组织转换为三维的几何结构图像显示，为使用者在视觉上呈现更为直观的人体组织结构信息，使图像数据具有更丰富的医学价值。配准所选取的对象可分为特征和灰度两种类型。基于特征的配准首先通过边缘提取等
【学位授予单位】：浙江工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：R318;TP391.41

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本文编号：2674256