基于CUDA的2D-3D醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)技術(shù)研究.pdf

1、醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)是指對一幅醫(yī)學(xué)圖像尋求一種空間變換,使它與另一幅醫(yī)學(xué)圖像上的對應(yīng)點達(dá)到空間位置上的一致。配準(zhǔn)過程本質(zhì)上是一個多參數(shù)最優(yōu)化問題,它是圖像分析的基礎(chǔ),是圖像融合的前提。自動快速的剛性醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)可以將多組醫(yī)學(xué)影像通過剛性變換擺放到同一個坐標(biāo)空間中,是醫(yī)學(xué)影像診斷的一種常用方法。醫(yī)學(xué)圖像的配準(zhǔn)技術(shù)在手術(shù)導(dǎo)航、放射治療、評估治療效果等方面有著廣泛的應(yīng)用。
　　 2D-3D醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)因其在臨床輔助診斷、手術(shù)導(dǎo)航等應(yīng)用中的重要

2、作用,越來越受到人們的重視。在計算機(jī)輔助外科手術(shù)和圖像導(dǎo)航外科手術(shù)中,圖像配準(zhǔn)是重要的一環(huán),2D圖像與3D體數(shù)據(jù)的配準(zhǔn)為臨床診斷和治療提供實時信息,輔助手術(shù)的進(jìn)行。一般是在術(shù)前獲得3D體數(shù)據(jù),術(shù)中獲得2D圖像,雖然2D圖像缺乏空間信息,但是它獲取速度快而且能夠減少患者和醫(yī)生暴露在射線中的時間,因此,我們將術(shù)中獲得的2D圖像和術(shù)前的3D體數(shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn),補(bǔ)償2D圖像的一些空間信息。
　　 目前,2D-3D圖像配準(zhǔn)研究主要集中在剛性配

3、準(zhǔn)方面。由于其配準(zhǔn)時間較長,一般難以滿足臨床應(yīng)用中的實時性要求,本文是在學(xué)習(xí)了圖形硬件-GPU編程技術(shù)的基礎(chǔ)上,采用當(dāng)前流行的并行編程語言-CUDA來加速配準(zhǔn)的進(jìn)程,以期該技術(shù)下的配準(zhǔn)能夠滿足臨床應(yīng)用的要求。
　　 數(shù)字影像重建(DRR,Digitally Reconstructed Radiograph)在基于灰度的2D-3D醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)中具有重要的作用,它是利用光線投射算法從3D體數(shù)據(jù)如CT中獲得2D虛擬X線圖像(DRR圖像

4、)。影像重建的質(zhì)量和速度直接影響到配準(zhǔn)的精度和速度,本文對數(shù)字影像重建技術(shù)作了一定的探討,實現(xiàn)了對CT體數(shù)據(jù)的并行化數(shù)字影像重建?；贑UDA并行加速的技術(shù)大大提高了DRR圖像的生成速度,為后續(xù)2D-3D配準(zhǔn)研究作了必要的準(zhǔn)備。
　　 2D-2D,3D-3D配準(zhǔn)是最基本的配準(zhǔn)操作,為了驗證基于CUDA技術(shù)加速配準(zhǔn)的可行性,本文首先對這兩項操作進(jìn)行了相關(guān)研究,取得了不錯的實驗結(jié)果。然后,我們在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了基于CUDA的2D-3D

5、加速配準(zhǔn)的研究。
　　 以3D CT體數(shù)據(jù)為例,在2D-3D醫(yī)學(xué)配準(zhǔn)過程中,本文通過建立合理的坐標(biāo)系,來模擬2D臨床X線圖像的生成環(huán)境,以單模圖像配準(zhǔn)中常用的對應(yīng)像素灰度值差的絕對值之和作為相似性測度函數(shù),結(jié)合Powell優(yōu)化方法,與實際的臨床X線圖像進(jìn)行配準(zhǔn)。為了提高系統(tǒng)的配準(zhǔn)效率,本文采用了壓縮圖像數(shù)據(jù),壓縮像素灰度級等方法。
　　 為驗證基于CUDA的2D-3D醫(yī)學(xué)配準(zhǔn)技術(shù)的準(zhǔn)確性,用已知位置的DRR圖像作為參考圖