多模態(tài)腦影像配準算法設計與實現(xiàn).pdf

1、近年來PET作為核醫(yī)學成像領域重要的臨床檢查影像技術已得到廣泛應用，成為腦神經系統(tǒng)疾病檢查的重要手段。PET腦影像多模配準技術通過在腦影像與標準圖譜之間建立匹配關系，使原始腦影像向參考腦圖譜影像對齊，獲得不同腦分區(qū)信息，實現(xiàn)輔助診斷神經系統(tǒng)疾病的目的。Talairach圖譜是目前國際上公認的標準腦圖譜，在該圖譜中，腦組織各個分區(qū)被予以不同標記用于臨床進行考察研究。迄今為止，Talairach圖譜已被廣泛應用于神經系統(tǒng)疾病的輔助診斷中。P

2、ET-Talairach圖譜配準可獲得較原始PET影像更為準確的腦功能分區(qū)數(shù)據(jù)結構信息，對于如腦卒中、癲癇等神經系統(tǒng)疾病的診斷具有重要價值。但PET影像自身組織分辨率較差，與標準圖譜配準時，PET影像腦部特征位置點難以準確選擇因而易造成較大誤差。而作為解剖結構成像的CT技術具有較好的空間分辨率和極高的密度分辨率，如以CT為中介，并在結構影像上標注腦部位置特征點，通過PET-CT-標準圖譜變換來實現(xiàn)PET腦影像與腦圖譜的配準則可以彌補PE

3、T影像分辨率較差的局限性，對于提高神經系統(tǒng)疾病的診斷準確性具有重要意義。
　　本文以Talairach圖譜作為標準腦圖譜，設計并實現(xiàn)了PET-Talairach圖譜和PET-CT-Talairach圖譜多模影像配準算法。首先，本文設計并實現(xiàn)了一種基于仿射變換的PET-Talairach腦圖譜配準算法，該算法利用腦皮層標志點建立PET影像和Talairach圖譜的矛盾方程組計算仿射變換矩陣完成PET影像與Talairach圖譜的配準

4、。然后，結合PET-CT配準技術，在CT腦影像上實現(xiàn)腦組織自動提取、腦組織OBB包圍盒計算、基于信息熵的中位矢狀面提取等算法，在此基礎獲取CT腦影像的位置特征點，隨后通過基于互信息的PET-CT變換矩陣將CT標志點映射至PET影像，再由仿射變換矩陣實現(xiàn)PET-Talairach圖譜的多模態(tài)影像配準。最后，本文通過臨床數(shù)據(jù)對算法的精度及配準結果進行了驗證。實驗結果證明，本文提出的多模態(tài)腦影像配準算法能夠得到較好的配準效果，配準精度和時間性