MR序列腦圖像配準(zhǔn)算法研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、人腦是人類生命機(jī)理的核心部分，任何細(xì)微的病變都可能導(dǎo)致一個(gè)人部分生理功能的缺陷或者喪失，甚至危及生命。研究表明，近幾十年來，隨著環(huán)境影響及生活壓力加大，人類腦部疾病的發(fā)病率驟然上升，腦部疾病正越來越受到關(guān)注，但是由于人腦復(fù)雜而使檢查診斷困難。隨著醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的發(fā)展，醫(yī)學(xué)影像設(shè)備已經(jīng)能夠獲取高分辨率的三維序列腦圖像，在臨床診斷中如何充分利用腦部醫(yī)學(xué)影像為病灶檢測(cè)及定位、手術(shù)計(jì)劃、手術(shù)導(dǎo)航、定位放射治療等提供參考信息的關(guān)鍵技術(shù)是腦部醫(yī)學(xué)圖像

2、配準(zhǔn)，因此不斷提高腦部圖像配準(zhǔn)的精度與實(shí)時(shí)性、拓展匹配應(yīng)用具有重要的理論與現(xiàn)實(shí)意義。
　　本文對(duì)MR序列腦圖像的配準(zhǔn)算法進(jìn)行了研究，將MR序列腦圖像配準(zhǔn)分為興趣點(diǎn)提取、局部特征描述子構(gòu)造、特征匹配對(duì)查詢及空間變換三個(gè)步驟:(1)研究了腦溝、腦回、前后聯(lián)合等具有解剖表征意義的組織都位于圖像強(qiáng)度梯度較大的區(qū)域，尤其是各組織的邊界曲面中曲率極大位置。本文利用三維空間下的二項(xiàng)式函數(shù)與橢球方程的關(guān)系，在Harris算子的基礎(chǔ)上推導(dǎo)出3D-H

3、arris算法，檢測(cè)三維空間下的曲面極值，成功實(shí)現(xiàn)檢測(cè)具有解剖意義的點(diǎn)作為興趣點(diǎn)。(2)通過在球坐標(biāo)系下利用方位角與仰角兩個(gè)量表征三維圖像的局部梯度方向，將SFIT算法拓展到三維空間，實(shí)現(xiàn)3D-SIFT算法，構(gòu)造2×2×2×8×4維具有尺度、旋轉(zhuǎn)、光照等不變性，對(duì)視角、仿射也有一定程度不變性的特征矢量。(3)研究了Kd-tree匹配對(duì)查詢算法及薄板樣條算法，提出了基于確信度的層次薄板樣條算法，按照確信度高低分組匹配對(duì)并實(shí)現(xiàn)多層次薄板樣條