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醫學圖像融合技術思考范文

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醫學圖像融合技術思考

1醫學圖像融合的方式

一個完整的醫學圖像融合系統應該是各種醫學成像設備、處理設備與融合軟件的總和。下面是幾種常用的分類方法。按照成像設備的組成,可將系統分為同類多源融合系統與異類多源融合系統。同類多源圖像融合系統如:SPECT圖像融合系統,MRI圖像融合系統等等;異類多源融合系統如:SPECT與MRI圖像融合系統,SPECT與CT圖像融合系統,CT與MRI圖像融合系統等等。按照融合對象分,有單樣本時間融合系統、單樣本空間融合系統以及模板融合系統。單樣本時間融合:跟蹤某個病人,將其一段時間內對同一臟器所做的同種檢查圖像進行融合,以助于跟蹤病理發展和研究該檢查對該疾病診斷的特異性。單樣本空間融合:將某個病人在同一時期內(臨床上視1~2周內的時間為同時)對同一臟器所做的幾種檢查的圖像進行融合,以便綜合利用這幾種檢查提供的信息(如MRI/CT可以提供臟器的結構信息,ECT可以提供臟器的功能信息),對病情做出更準確的診斷。模板融合:從許多健康人的研究中建立一系列模板,將病人的圖像與模板圖像融合,有助于研究某種疾病的病理和診斷標準。按照處理方法,則有數值融合法和智能融合法。數值融合法:將來源于不同成像設備的圖像做空間歸一化處理(確保不同圖像中的像素表達同樣大小的空間區域),獲得一致性描述后,直接應用。智能融合法:將來源于不同成像設備的圖像做空間歸一化處理,根據研究的需要,選擇不同圖像中的所需信息進行融合。如:提取MRI的顱骨輪廓作為先驗知識用于SPECT腦的重建。

2醫學圖像融合需要解決的問題

由于不同醫學成像設備的成像機理不同,其圖像質量、空間與時間特性有很大的差別。因此,要實現醫學圖像的融合,圖像數據轉換、圖像數據相關、圖像數據庫和數據理解都是要解決的關鍵技術。圖像數據轉換包括不同圖像的格式轉換、三維方向調整、尺度變換等,其目的在于確保多源圖像的像/體素表達同樣大小的實際空間區域,確保多源圖像對臟器在空間描述上的一致性。圖像數據相關主要是完成相關圖像的對位(也稱圖像配準,imageregistration)。理想情況下,圖像融合應能夠實現所研究圖像精確的點到點對應,然而在實際應用中,圖像分辨率越高(結構圖像分辨率較高,通常為毫米級[4]),圖像細節越多,實現點到點的一一對應也就越困難;并且,事實上由于各種客觀或人為因素,用醫學圖像獲得100%真實的臟器信息是不可能的,醫學圖像設備總是在不斷地完善以求所得圖像能更接近臟器的真實情況。圖像配準技術的實現是醫學圖像融合的難點。圖像數據庫完成典型病例和典型圖像數據的建檔、管理和信息提取,它是圖像融合的數據支持。數據理解是醫學圖像融合的最終目的。圖像融合的潛力在于綜合處理應用各種成像設備所得信息以獲得新的有助于臨床診斷的信息。由于圖像融合技術目前還是一個全新的研究領域,因此,如何理解和利用這些新的綜合信息,還需要不斷的實驗和證明。

3醫學圖像融合面臨的難點

3.1圖像配準及其研究現狀

圖像配準是公認難度較大的圖像處理技術,也是制約著醫學圖像融合技術的發展和醫學圖像融合軟件實用化的技術難關。近年來,發展了許多圖像配準方法[5~7],分類介紹如下。

3.1.1外部定位裝置法方法是:在病人顱骨嵌入螺釘,或在皮膚上做記號,或放置其他在2幅圖像都可檢測到的附加標記物,例如充有硫酸銅的管子、玻璃珠、鉻合金珠、明膠球等。這方面的例子有:Shukla等[8]將3個小模型分置于雙側外耳道和眉間作為定位標志,融合腦SPECT與MRI;SPECT采集時模型內放入Co,MRI采集時放入CuSO4,取同樣的切面厚度重建橫切面圖像,以出現3個標志點的切面作為參考平面定位2種成像方式的對應層面。Malison等[9]將一尼龍膠帶固定在患者頭部,膠帶上固定數個中空的小球,在進行不同方式采集時,球內注入不同的顯像劑或增強劑,利用計算機程序計算腦ECT和MRI各層面上標記點的位置信息,確定出配對層面。原則上外部定位法可用于配準任何模式的圖像,而且配準精度很高,在CT/MRI中,定位精度大約在1~2mm[10]以內,并且外部標志在醫學圖像中比較容易識別,通過比較圖像中標志的位置對配準結果也易于視覺檢測,因此,這種方法配準效果比較理想;缺點是在使用這些標志時,受試者都要在掃描裝置內嚴格保持不動,有些還是介入性的,對病人帶來一定的痛苦。

3.1.2曲線法Batler[11]對二維投影放射照片首先用人工的方法在2幅圖像中尋找對應的開曲線,再在2條曲線局部曲率最佳擬合的線段用相同的采樣率找出一組對應點來,然后用對應點來匹配2幅圖像。Gueziec和Ayache[12]配準CT體積圖像系列時,用圖像強度的導數自動提取脊線。然后,用連續的樣條近似這些離散的曲線并計算曲率和扭矩。曲線的對應關系是用幾何散列表檢索和表決技術確定的。對應曲線及圖像間的配準是通過剛體變換實現的。

3.1.3表面法基于表面的配準技術典型的例子是Pelizzari和Chen研究的“頭帽法”。從一幅圖像輪廓提取的點集稱作帽子,從另一幅圖像輪廓提取的表面模型叫作頭。一般用體積較大的病人圖像,或在圖像體積大小差不多時用分辨較高的圖像來產生頭表面模型。Powell探索算法被用來尋求所需的幾何變換,即使帽點和頭表面間的距離平均平方值最小。許多學者對該算法作了重要改進,例如用多分辨金字塔技術克服局部極值問題;用距離變換擬合兩幅圖像的邊緣點,斜面匹配技術可有效地計算距離變換。

3.1.4矩和主軸法借用經典力學中物體質量分布的概念,計算2幅圖像像素點的質心和主軸,再通過平移和旋轉使2幅圖像的質心和主軸對齊,從而達到配準的目的[14]。這方面的例子有東南大學的汪家旺、舒華忠、羅立民等用基于Legendre矩的方法融合CT和MR醫學圖像[15]。該方法對數據的缺失較敏感,即要求整個物體必須完整的出現在2幅圖像中,此外,該方法還對神經醫生感興趣的某些病案效果不佳。例如,PET圖像中大的周邊低代謝腫瘤可能引起較大的MR—PET配準誤差。學者們更多地是使用主軸變換法作粗配準,使2幅圖像初步對齊,可以減少后續主要配準方法的搜索步驟。

3.1.5相關法對于同一物體由于圖像獲取條件的差異或物體自身發生的小的改變而產生的圖像序列,采用使圖像間相似性最大化的原理實現圖像間的配準,即通過優化2幅圖像間相似性準則來估計變換參數,主要是剛體的平移和旋轉。對照相序列,考慮到棱鏡系統的使用,還要作必要的尺度變換。還須對曝光時間不同引起的強度差異作修正。對核醫學圖像也要作強度換算來修正因獲取時間、注入活性及背景等因素產生的影響。所使用的相似性測度可以是多種多樣的,例如相關函數、相關系數、差值的平方和或差的絕對值和等。由于要對每種變換參數可能的取值都要計算一次相似性測度,相關法的計算量十分龐大,一些學者在這方面做出了努力。例如,用相位相關傅里葉法估算平移和旋轉參數;用遺傳算法和模擬退火技術減少搜索時間和克服局部極值問題,及用傅里葉不變性和對數變換分解變量的互相關技術。值得注意的是相關法主要限于單模圖像配準,通過改進算法,也可用于多模圖像配準。

3.1.6最大互信息配準法互信息是信息論的一個基本概念,是2個隨機變量統計相關性的測度。Woods[16]使用給出參考像后測試圖像的條件熵作為配準的測度。他研究的AIR是一種廣泛應用于PET到MR圖像配準的算法,但缺點是依賴對MR圖像的預處理,這通常涉及很費功夫的剔除非腦組織的手工編輯工作。Collignon[17]、Viola和Wells[18]、Studholme[19]等人用互信息作為多模醫學圖像的配準的測度。如果兩幅圖像幾何上對齊的話,它們對應體素對的強度值的互信息最大。由于該方法不需要對2種成像模式中圖像強度間關系的性質作任何假設,也不需要對圖像作分割或任何預處理,所以被廣泛地用于CT/MR、PET/MR等多種配準工作。最大互信息法幾乎可以用在任何不同模式圖像的配準,特別是當其中一個圖像的數據部分缺損時也能得到很好的配準效果。

3.1.7圖譜法圖譜方法作為圖像匹配的一個重要應用,特別是對研究工作而言,對來自不同個體的圖像進行匹配是有重要意義的。而通過醫學圖像和醫學圖譜之間的匹配,可以把來自醫學圖譜的語法的和/或語義的信息映射到不同病人個體的圖像上去。圖譜匹配方法的一個直接的應用就是實現醫學圖像的自動識別和正確地分割。值得注意的是,醫學圖像匹配是一項正在快速發展中的技術。到目前為止,已經提出了許多種醫學圖像匹配的算法,但應用于臨床的報道還不多,大部分文獻中的算法都只是對少數的幾個或幾十個病人的研究結果。為了解決圖像配準,理論上可以構造一種成像設備以同時獲得多種模態的圖像,但這存在很大的技術困難。另外較實際的辦法是對不同的成像設備,要求對病人進行嚴格準確的定位,這可以通過記錄定位位置、機械定位裝置、激光定位裝置或其它一些定位方法實現[6]。

3.2圖像信息融合

圖像融合就是要將同一對象的2個或更多的圖像合成到一幅圖像中,以便它比任何原來的一幅都更容易為人們所理解。因此,圖像配準以后,還要進行圖像的融合。在進行醫學圖像信息融合之前,一般要根據醫學專家的意見,對已配準的圖像進行預處理,分別從2幅圖像中提取所需信息而融合得到一幅新圖像。融合目的和成像設備不同,融合方式都不太一樣。比如文獻[15]在CT圖像中顯示MR病灶,其方法是:根據MR圖像中病變區域的灰度范圍與正常組織的灰度范圍的不一致,首先采用灰度閾值分割技術進行閾值處理;再對經過閾值處理后的圖像進行中值濾波,以消除邊緣附近的噪音;再用邊緣追蹤技術提取出病變的邊緣,將病變部分識別出來,然后在CT圖像上融合顯示。也有應用小波變換的方法,直接實現圖像信息融合,即是先將2幅圖像進行小波正變換,2副圖像都在變換域中通過取各自坐標中幅度最大的系數進行組合,然后再對所得系數使用逆變換重建出融合的圖像,使的結果圖像同時融合了2幅圖像的清晰[20]部分。例如,把MRI圖像的構造信息與PET掃描的功能信息結合在一起產生一個更方便的結果[21]。下面簡單介紹一下小波變換的方法。

4結束語

醫學圖像融合技術是90年代中期發展起來的一項高新技術,也是當前國內外研究的熱點之一。本文詳細的介紹了醫學圖像融合的意義、方式,特別重點介紹了醫學圖像融合的難點:圖像配準和圖像信息融合的方法及其研究現狀,使得從整體上對醫學圖像融合技術有一個比較清楚的理解。

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