基于互信息的多模態(tài)醫(yī)學圖像非剛性配準研究.pdf

1、醫(yī)學圖像非剛性配準技術是醫(yī)學影像處理的基礎,在圖像信息融合、輔助診斷、手術規(guī)劃、手術導航以及醫(yī)學基礎理論研究等領域發(fā)揮著十分重要的作用。特別是隨著醫(yī)學影像技術的快速發(fā)展,多種模態(tài)的醫(yī)學影像在臨床上發(fā)揮著越來越重要的作用。因此,對多模態(tài)圖像非剛性配準技術的研究具有十分重要的理論意義和實用價值。本文從相似性測度和正則化技術兩個方面對非剛性配準技術進行了研究,以獲得快速、高精度的非剛性配準算法。
　　互信息相似性測度是多模態(tài)圖像配準的最

2、重要的相似性測度。然而,估計圖像互信息的計算量大,使得圖像配準耗時很長。針對這個問題,提出了基于快速高斯變換的圖像互信息估計算法,分析了快速高斯變換的截斷誤差,并證明了一個新的截斷誤差上限。該算法具有線性時間復雜度,在加快圖像互信息估計的同時并不影響估計的精度。
　　針對互信息相似性測度沒有充分利用圖像固有的空間信息和假定圖像灰度具有全局一致的統(tǒng)計關系的不足,提出了局部互信息相似性測度。該方法將圖像空間劃分為多個子空間,每個子空間

3、各自獨立地估計互信息,再將各個子空間的互信息的加權和作為相似性測度。實驗結果表明局部互信息測度在具有灰度不均勻的單模態(tài)和多模態(tài)非剛性配準情況下具有更好的魯棒性,獲得了更好的配準精度。為加快局部互信息測度的估計,提出了基于熵的自適應局部互信息測度。該方法利用局部熵作為選擇準則,僅僅選擇具有高熵的區(qū)域用于圖像配準。實驗結果表明,自適應方法對圖像配準的精度影響很小,但節(jié)約了近50％的計算時間。此外,還根據(jù)不同區(qū)域對圖像配準的貢獻度不同,提出了

4、局部互信息的加權策略。
　　非剛性圖像配準是一個病態(tài)問題,必須使用正則化方法。然而,現(xiàn)有的多種基于物理模型的正則化方法都采用全局一致的正則化方法,求得的形變不符合物理實際,在圖像某些區(qū)域過度平滑,丟失了形變細節(jié)。針對這個不足,提出了基于非線性擴散的自適應正則化非剛性配準算法。該方法能根據(jù)圖像的內容白適應地調整擴散系數(shù),在圖像的內部區(qū)域和邊界區(qū)域采用不同的平滑策略,以便保留形變細節(jié),反映真實的形變。實驗結果表明,自適應正則化方法能處

5、理較大的形變,運算速度快,改進了配準的精度。另外,還利用非線性擴散濾波方法對demon非剛性配準算法進行了改進。
　　由于通常的正則化方法只能保證形變的連續(xù)性,不能保證形變的可逆性,且在某些情況下形變域會出現(xiàn)折疊、撕裂等不符合物理實際的現(xiàn)象。為解決這個問題,提出了同胚映射非剛性配準算法。從連續(xù)域和離散域分析了滿足同胚映射的條件,并將這個條件嵌入非剛性配準模型中,將非剛性配準問題轉變?yōu)榧s束最優(yōu)化問題,并采用內點罰函數(shù)法對其進行求解。