剛體醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)研究范文

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【摘要】

剛體醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)主要是針對(duì)頭顱或骨骼圖像進(jìn)行配準(zhǔn)的一種方法。本文對(duì)剛體醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)進(jìn)行了分類研究，基于外部標(biāo)記點(diǎn)的配準(zhǔn)方法實(shí)現(xiàn)起來相對(duì)簡(jiǎn)單，但是不能進(jìn)行回溯性配準(zhǔn);而基于內(nèi)部特征的剛體配準(zhǔn)方法，包括基于特征點(diǎn)、直線段、輪廓、主軸和矩陣以及基于灰度信息等的配準(zhǔn)方法則克服了該缺點(diǎn)，可實(shí)現(xiàn)回溯性配準(zhǔn)。

【關(guān)鍵詞】

剛體配準(zhǔn)；回溯性；特征點(diǎn)；灰度信息

1前言

隨著醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的快速發(fā)展，出現(xiàn)了多種類型的醫(yī)學(xué)影像設(shè)備，并且這些設(shè)備各有所長，采集到的醫(yī)學(xué)圖像差異也很大，圖像信息的融合就成為迫切的需求，因此圖像配準(zhǔn)作為醫(yī)學(xué)圖像融合的關(guān)鍵技術(shù)就成為了一個(gè)研究熱點(diǎn)。醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)是指對(duì)不同成像時(shí)間、不同人體或不同模態(tài)的多幅圖像進(jìn)行空間變換，使描述相同解剖結(jié)構(gòu)的體素在同一空間坐標(biāo)下匹配對(duì)應(yīng)，去除圖像之間的幾何不一致性。根據(jù)研究對(duì)象的不同，醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)主要分為剛體配準(zhǔn)和非剛體配準(zhǔn)兩種方法。剛體配準(zhǔn)主要是指針對(duì)頭顱區(qū)域和骨骼的圖像的一種配準(zhǔn)方法，非剛體配準(zhǔn)主要針對(duì)乳房、肝臟、腎、心臟等圖像的一種配準(zhǔn)方法。本文主要研究的是剛體醫(yī)學(xué)圖像的配準(zhǔn)，它分為基于外部標(biāo)記點(diǎn)的剛體配準(zhǔn)和基于內(nèi)部特征的剛體配準(zhǔn)，下面就對(duì)剛體圖像配準(zhǔn)進(jìn)行詳細(xì)的介紹和分析。

2基于外部標(biāo)記點(diǎn)的剛體配準(zhǔn)

基于外部標(biāo)記點(diǎn)的剛體配準(zhǔn)方法是最早出現(xiàn)的剛體圖像配準(zhǔn)方法。該方法的基本原理為:首先人為地在受試者體外或者體內(nèi)加入某些標(biāo)記，并使得在不同的成像模式中這些標(biāo)記可見，然后通過標(biāo)記點(diǎn)的位置進(jìn)行兩幅圖像的配準(zhǔn)。基于外部標(biāo)記點(diǎn)配準(zhǔn)方法中最常用的一種方法是立體定位框架法(FidutialStereotacticFrame)。基于外部標(biāo)記點(diǎn)的配準(zhǔn)方法的優(yōu)點(diǎn)是:計(jì)算簡(jiǎn)單，自動(dòng)化程度高，配準(zhǔn)結(jié)果相對(duì)較準(zhǔn)確，實(shí)現(xiàn)過程簡(jiǎn)單。缺點(diǎn)是:該方法不包含與病人相關(guān)的圖像信息，而且在圖像獲取前就要引入標(biāo)記點(diǎn)，因而該方法不具有回溯行。

3基于內(nèi)部特征的剛體配準(zhǔn)

內(nèi)部特征就是指圖像本身的可明顯識(shí)別的特征，主要包括醫(yī)學(xué)圖像中的解剖結(jié)構(gòu)點(diǎn)、幾何特征、統(tǒng)計(jì)特征或者某區(qū)域內(nèi)的像素強(qiáng)度特征。基于內(nèi)部特征的醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)方法具有可回溯性，不會(huì)對(duì)患者造成傷害，是當(dāng)今配準(zhǔn)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。

3．1基于點(diǎn)特征的配準(zhǔn)方法基于點(diǎn)特征的配準(zhǔn)方法就是在原始圖像中提取一定數(shù)目具有代表意義的點(diǎn)作為圖像配準(zhǔn)的對(duì)象，與原始圖像信息量相比，這些特征點(diǎn)是稀疏的，因此對(duì)于目標(biāo)函數(shù)的搜索速度比較快。目前基于特征點(diǎn)的配準(zhǔn)方法層出不窮。Savi等［1］實(shí)現(xiàn)了心臟PET圖像和超聲圖像之間的剛性配準(zhǔn)。Ryan等［2］利用這種方法實(shí)現(xiàn)了視網(wǎng)膜圖像的配準(zhǔn)，主要是通過計(jì)算平移和旋轉(zhuǎn)的相似性變換系數(shù)來匹配特征點(diǎn)。Betke等實(shí)現(xiàn)了肺部CT掃描圖像的配準(zhǔn)。

3．2基于直線段和輪廓的配準(zhǔn)方法目前，基于邊緣、輪廓的圖像配準(zhǔn)方法也是圖像配準(zhǔn)領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。直線段是圖像中相對(duì)易于提取的一個(gè)特征。因此許多人都對(duì)直線段的配準(zhǔn)方法做了一些研究。比如，Medioni和Nevaria通過分割直線段的方法來實(shí)現(xiàn)剛體圖像配準(zhǔn)。對(duì)于輪廓特征，HuiLi提出了一種基于輪廓的圖像配準(zhǔn)方法。該方法首先采用拉普拉斯———高斯算子，進(jìn)行圖像中輪廓特征的提取，然后采用鏈碼的方式來表示輪廓，再找出圖像中輪廓的對(duì)應(yīng)關(guān)系，從而得到兩幅圖像的變換關(guān)系。

3．3基于主軸和矩的配準(zhǔn)方法基于主軸和矩的配準(zhǔn)方法，簡(jiǎn)單來說，就是利用圖像間像素灰度的統(tǒng)計(jì)關(guān)系進(jìn)行配準(zhǔn)的方法，該方法主要應(yīng)用于多模圖像的配準(zhǔn)中應(yīng)用較多。吳鋒等提出了一種基于輪廓的力矩主軸配準(zhǔn)方法。葛云等提出了Legendre正交矩，該方法的優(yōu)點(diǎn)是具有重建特性，且可在一定程度上提高配準(zhǔn)精度。但是整體來看，基于主軸和矩的配準(zhǔn)方法具有一定的使用局限性，主要表現(xiàn)在計(jì)算結(jié)果不夠準(zhǔn)確，因此主要適用于一些圖像的粗配準(zhǔn)中。

3．4基于灰度信息的配準(zhǔn)方法該方法利用圖像的像素灰度信息，計(jì)算兩幅圖像對(duì)應(yīng)像素對(duì)的統(tǒng)計(jì)關(guān)系來實(shí)現(xiàn)圖像配準(zhǔn)的，目前主要廣泛應(yīng)用于多模圖像的配準(zhǔn)中。該方法最初是由Woods等提出的。Hill等對(duì)Woods的方法進(jìn)行了改進(jìn)，他通過建立聯(lián)合直方圖來描述灰度對(duì)應(yīng)關(guān)系，進(jìn)而進(jìn)行圖像配準(zhǔn)。Collignon和Studholme用熵作為配度，后來Collignon等又將“熵”的概念延伸到了互信息，并在多模醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)中進(jìn)行了成功應(yīng)用。

4結(jié)語

目前，剛性醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)的方法多種多樣，各有優(yōu)缺點(diǎn)。基于外部標(biāo)記點(diǎn)的剛體配準(zhǔn)方法雖然計(jì)算簡(jiǎn)單，自動(dòng)化程度高，配準(zhǔn)結(jié)果也比較準(zhǔn)確，但是不可實(shí)現(xiàn)回溯性配準(zhǔn)，因此實(shí)用性大大受限。而基于內(nèi)部特征的剛性配準(zhǔn)能很好的解決這一問題，可實(shí)現(xiàn)回溯性配準(zhǔn)，因此基于特征點(diǎn)(如直線的交點(diǎn)、角點(diǎn)等)、特征直線段、輪廓、主軸和矩以及灰度信息的配準(zhǔn)方法，得到了很大的發(fā)展和廣泛的應(yīng)用。

參考文獻(xiàn):

［1］馮林，管慧娟，孫燾，滕弘飛．醫(yī)學(xué)圖像非剛性配準(zhǔn)研究進(jìn)展［J］．北京生物醫(yī)學(xué)工程，2006(04)．

［2］李雄飛，張存利，李鴻鵬，臧雪柏．醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)技術(shù)進(jìn)展［J］．計(jì)算機(jī)科學(xué)，2010(07)．

作者：趙夫群 單位：咸陽師范學(xué)院