基于Demons算法的變形圖像配準技術的研究.pdf

1、南方醫(yī)科大學2 0 0 9 級碩士學位論文基于D e m o n s 算法的變形圖像配準技術的研究T h e R e s e a r c h A l g o r i t h mo f D e f o r m a b l e I m a g eR e g i s t r a t i o nB a s e d o nD e m o n s A l g o r i t h m課題來源：國家自然科學基金項目( 項目編號：3 0 9 7 0 8

2、6 6 )專 業(yè) 名 稱學位申請人指 導 教 師答辯委員會主席答辯委員會成員生物醫(yī)學工程周露周凌宏教授吳效明教授袁衡新教授張書旭主任技師盧廣文教授呂慶文教授論文評閱人 陳仲本教授江貴平教授2 0 12 年4 月2 0 日 廣州摘要技術，在四維放療計劃的設計過程中，可以利用變形配準進行各時相間解剖結構的映射，實現(xiàn)靶區(qū)的自動勾畫，能夠節(jié)省大量的人力和時間。而且通過變形配準也可以將不同時相的累積劑量映射到參考時相上，從而評價四維放療計劃中所有

3、時相的合成劑量分布。利用變形配準技術實現(xiàn)圖像引導放療，可以有效地提高腫瘤放射治療的精確度。圖像配準( 或圖像匹配) 實質上是評價兩幅或多幅圖像的相似性以確定同名點的過程，圖像配準算法則是設法建立兩幅圖像之間的對應關系，確定相應幾何變換參數(shù)，對兩幅圖像中的一幅進行幾何變換的方法。隨著醫(yī)療影像設備的飛速發(fā)展，醫(yī)學圖像配準技術也得到了廣泛的應用和快速的發(fā)展，新的技術和方法不斷涌現(xiàn)。圖像配準算法按照特征空間可分為基于特征的方法和基于灰度的方法，

4、由T h i r i o n 提出了的D e m o n s 算法是一種基于圖像灰度的非剛性配準方法，該算法利用參考圖像的梯度信息來驅動圖像變形，配準精確度和計算效率高。但是，當參考圖像的梯度信息不足，對于大變形的圖像其有效性就大大降低了。2 0 0 5 年，W a n gH e 等人提出了一種改進的“A c t i v eD e m o n s ”算法，將浮動圖像的梯度信息也加入到光流場方程中，作為一種正內力，同時將參考圖像的梯度信息

5、作為負內力，利用這兩種力同時驅動形變實現(xiàn)了更加準確和高效的配準。2 0 0 6 年，R o g e l j 等提出了對稱梯度的D e m o n s 配準算法并應用在基于相似性測度的變形配準中，該方法把參考圖像和浮動圖像的梯度平均化，在原始D e m o n s 算法的基礎上將形變的內力改進為對稱梯度，從而提高了配準結果的有效性。后來，V e r c a u t e r e n 等人提出了一個標準的非剛性配準模型，即由一個相似性測度函數(shù)

6、，一個變形誤差函數(shù)和一個規(guī)則化項組成的目標能量函數(shù)，從而使基于圖像灰度的D e m o n s 配準算法可以看成是一個能量函數(shù)的最小化過程。A d d i t i v eD e m o n s 算法就是通過優(yōu)化目標能量函數(shù)來實現(xiàn)醫(yī)學圖像的非剛性配準，并且通過向量加法的方式來更新變形場。除此之外，V e r c a u t e r e n 等人還利用微分同胚上的李群結構特點來替代“交替優(yōu)化’’過程中D e m o n s 算法的變形場更新