医学影像图像处理(六)
医学影像处理中图像配准的使用教程
医学影像处理中图像配准的使用教程医学影像处理是指利用计算机科学和技术对医学图像进行处理和分析的过程。
图像配准是医学影像处理中一项非常重要的技术，它可以将不同时间、不同位置、不同模态的医学图像进行对齐，方便医生进行观察和分析。
本文将为您介绍医学影像处理中图像配准的使用教程。
一、图像配准的定义和作用图像配准是将不同图像的特征点进行对应，通过变换和调整，使得图像在空间上达到最佳的匹配，从而实现不同图像的对齐。
图像配准在医学影像处理中的作用主要有以下几个方面：1. 临床诊断：配准后的图像可以更好地显示病灶的位置、形状和大小，帮助医生更准确地进行病情评估和诊断。
2. 治疗规划：配准后的图像可以用于制定治疗计划，帮助医生精确确定手术切除范围、放疗区域等。
3. 病变监测：通过定期对配准后的图像进行对比，可以观察病变的生长和变化，评估治疗效果。
二、图像配准的基本原理图像配准主要包括特征提取、特征匹配、变换模型和优化算法等几个步骤。
下面我们将逐一介绍。
1. 特征提取：特征是指图像上具有一定代表性的点、线或区域，例如角点、边缘等。
特征提取是指从原始图像中抽取出具有代表性的特征点。
2. 特征匹配：特征匹配是将待配准图像的特征点与参考图像的特征点进行对应和匹配。
3. 变换模型：变换模型是指利用数学方法对待配准图像进行变换的模型，常用的变换模型有平移、旋转、缩放、仿射变换和非刚体变形等。
4. 优化算法：优化算法是为了找到最佳的变换参数，使得配准后的图像与参考图像在某种准则下最为接近。
常用的优化算法有最小二乘法、最大似然估计和梯度下降等。
三、图像配准的步骤和技术实现图像配准的具体步骤和技术根据不同的图像类型和配准要求可能会有所不同。
以下是一个常见的图像配准步骤和技术示例：1. 图像预处理：对待配准的图像进行预处理，包括去噪、增强和裁剪等操作，以提高后续步骤的配准效果。
2. 特征提取：从待配准图像和参考图像中提取特征点。
常用的特征点包括SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）等。
医学影像处理图像处理
通过对大量患者医学影像数据的分析和挖掘，可以建立预后预测模 型，为患者提供更加个性化的治疗建议。
05 医学影像处理挑战与前景
数据获取标准化问题
数据来源多样性
医学影像数据来自不同设备、不同参数设置，导致数据间存在差 异性。
数据标注准确性
医学影像数据标注需要专业医生进行，标注质量对模型训练效果 影响重大。
纹理特征
描述图像中像素灰度级或颜色的空间 分布模式，如灰度共生矩阵、Gabor 滤波器等。
03 医学影像处理核心技术
医学影像配准技术
基于特征的配准
提取医学影像中的特征点、线或 面，通过匹配这些特征来实现图
像的配准。
基于灰度的配准
利用医学影像的灰度信息，通过 优化算法使得两幅图像的灰度差
异最小化，从而实现配准。
数据隐私保护
医学影像数据涉及患者隐私，如何在保证数据可用性的同时保护 患者隐私是一个重要问题。
算法性能优化问题
算法精度提升
医学影像处理对算法精度要求较高，需要不断优 化算法以提高诊断准确率。
算法实时性
医学影像处理算法需要满足实时性要求，以便医 生能够及时获取诊断结果。
算法鲁棒性
医学影像处理算法需要具备鲁棒性，以应对不同 质量、不同来源的医学影像算机技术和图像处理算法的不断发展，医学影像处 理逐渐成为一个独立的研究领域，并在医疗诊断和治疗中发挥着越来越重要的 作用。
医学影像处理重要性
提高诊断准确性
通过对医学影像进行增强、分割 和识别等操作，可以更加准确地 提取病变信息，减少漏诊和误诊
的风险。
辅助医生决策
超声心动图影像处理案例
案例一
超声心动图影像质量增强。利用图像处理技术对超声心动图影像进行去噪、增强等处理，提高影像的清晰度 和对比度，为后续的分析和诊断提供高质量的图像数据。
影像技术学(第六章)
3）灰度量化（量子化）把模拟信号连续变化的灰度值转换成数 值上离散的有限个等级的整数量。
灰度值的总和称为灰阶。图像可以由灰阶中任何一个灰度值组成。
2.图像处理及输出 根据需要选用某种图像 处理技术，立即进行相 应的图象数据处理，从 而重建图像。 计算机接收数据采 集系统的数字信号 将接收到的图像数据 进行存储，以备随时 调用、显示或重建。
三、数字化影像的形成
数字化
图像数据采集
被照体
模拟信号
标 本 分 割
像 素 采 样
灰 度 量 化
数字信号
数字影像
图像处理
1.图像数据采集 借助探测器、CCD摄像管、探头、IP板、硒探测器等各种辐射接 收器件，通过曝光或扫描等形式后将收集到的模拟信号经A/D转 换器（模数转换器）转换成数字信号。——共计三个步骤 1）标本分割（标本化） 就是把图像分割成若干个相等的小单元。 它是一个图像行和列格栅化（矩阵的过程），矩阵大小通常决定 了像素的数量。行和列对像素而言又起到识别和定位的作用。 2）像素采样 一副图像被分割后，要对该图像中每一个像素所表 现的两点进行亮度采样，每一像素的光量子通过探测器（光电倍 增管）转换成相应大小的电信号（模拟信号）。
2.灰度级数与数字图像之间的关系 灰度级数用二进制表示，量化后灰度级数的数量由2n决定。 例如：一幅影像中的密度为0.2～3.0，其密度范围为2.8，若用 8bit量化，28=256,即为0～255灰阶，每一灰阶密度差为 2.8/256≈0.01，若用4bit量化，24=16,即为0～15灰阶，每一灰 阶的密度差为2.8/16≈0.18 。
4.后处理工作站的作用 后处理工作站能进行影像的谐调处理、空间频率处理和减影处理 等，并显示经处理前、后的影像。影像经过后处理能提高诊断的 准确性并扩大诊断范围。 5.存储装置 采用磁带、磁光盘、硬盘、激光打印胶片等方式将数据（影像） 存贮起来。光盘的储存方式大大地减小了影像储存的空间。用一 张2G容量的5英寸光盘，可以存储800幅CR影像，若采用不可逆 数字压缩技术可使存储量达到7500幅。一张磁盘（2G）可存储2： 1压缩的影像1000 幅。
医学图像处理概论
第一章医学图像处理概论医学图像处理是一门综合了数学、计算机科学、医学影像学等多个学科的交叉科学，是利用数学的方法和计算机这一现代化的信息处理工具，对由不同的医学影像设备产生的图像按照实际需要进行处理和加工的技术。
医学图像处理的对象主要是X射线图像，CT(Computerized Tomography)图像，MRI(Magnetic Resonance Imaging)图像，超声(Ultrasonic)图像，PET(Positron emission tomography)图像和SPECT(Single Photon Emission Computed Tomography)图像等。
医学图像处理的基本过程大体由以下几个步骤构成：首先，要了解待处理的对象及其特点，并按照实际需要利用数学的方法针对特定的处理对象，设计出一套切实可行的算法；其次，利用某种编程语言（C语言，Matlab或其他计算机语言）将设计好的算法编制成医学图像处理软件，最终由计算机实现对医学图像的处理；最后，利用相关理论和方法或对处理结果进行检验，以评价所设计处理方法的可靠性和实用性。
因此，要正确掌握医学图像处理技术，除了具备算法设计（高等数学基础）和计算机程序设计能力外，对所要处理的对象及其特点的了解也是非常重要的，以下就对医学影像技术的发展及相关成像技术做简要的介绍。
第一节医学影像技术的发展现代医学影像技术的发展源于德国科学家伦琴于1895年发现的X射线并由此产生的X线成像技术(Radiography)。
在发现X射线以前，医生都是靠“望、闻、问、切”等一些传统的手段对病人进行诊断。
医生主要凭经验和主观判断确定诊断结果，诊断结果的正确与否与医生的临床经验直接相关。
X射线的发现彻底改变了传统的诊断方式，它第一次无损地为人类提供了人体内部器官组织的解剖形态照片，由此引发了医学诊断技术的一场革命，从此使诊断正确率得到大幅度的提高。
至今放射诊断学仍是医学影像学中的主要内容，应用普遍。
医学影像的图像处理技术
医学影像的图像处理技术一、前言医学影像学是一门应用广泛而又不断发展的学科，医学影像的图像处理技术应用十分广泛，它们不仅可以为临床医生诊疗提供重要的辅助手段，而且也可以用于多领域的研究。
在医学影像学的实践中，图像处理技术已经成为一项不可或缺的技术。
二、数字图像处理技术数字图像处理技术是处理数字图像的技术，它将数字图像转换为数字信号，再利用数字信号处理技术对图像进行处理和分析。
数字图像处理技术可分为以下几类：1. 信号处理技术信号处理技术是数字图像处理的基础，主要用于处理图像的亮度、对比度、平滑度等特征。
常用的信号处理技术有空域滤波、频域滤波等。
2. 图像压缩技术图像压缩技术是将数字图像经过压缩算法处理，达到减小文件大小的目的。
常见的图像压缩技术有JPEG、PNG、GIF等。
3. 形态学图像处理技术形态学图像处理技术是用于提取图像的形态学特征的一种处理技术，常用于边缘检测、形态学滤波等。
4. 分割图像处理技术分割图像处理技术是将图像分成不同的部分或区域的处理技术，常用于医学影像中对人体组织、器官的分割。
5. 三维图像处理技术三维图像处理技术是处理医学影像中三维模型的技术，其主要方法包括体绘制、表面绘制、投影法等。
6. 人工智能技术人工智能技术在医学影像处理中也越来越常见，主要包括机器学习、深度学习两种方法。
三、医学影像的处理在医学影像学中，可以应用以上数字图像处理技术，包括形态学处理、直方图均衡化、二值化、边缘检测、基于特征的分析等方法，实现对图像的增强、分割和分析。
以下是介绍几种较为常见的处理方法：1. 直方图均衡化直方图均衡化是医学影像中应用较广泛的一种图像增强技术。
图像直方图是指统计图像中各像素强度的数量分布情况。
通过直方图均衡化，可以增强图像的对比度，使得图像细节更加清晰，更易于观察和分析。
2. 空域滤波空域滤波技术是医学影像处理中最基础的滤波方法之一。
常用的空域滤波方法包括平滑滤波、锐化滤波、边缘检测滤波等。
(完整版)医学影像后处理
优点：帮助医生在短时间内观 察和研究血管组织。
缺点：重建路径的偏差对较小 病灶容易遗漏或造成假性狭窄。
SSD是提取组织结构边缘的体素信息，把容积数据转换为一 系列多边形表面片拟合的等值面，然后根据光照、明暗模型 进行消隐和渲染。
用途：胸腹大血管、肺门及肺 内血管、肠系膜血管、肾血管 及骨与关节的三维显示。
医学图像后处理是通过综合运用计算机图像处理技术，医学 知识，将由各种数字化成像技术所获得的人体信息按照一定 的需要在计算机上表现出来，使之满足医疗需要的一系列技 术的总称。
✓ 弥补影像设备成像不足 ✓ 提供解剖学信息和病理生理学信息 ✓ 打破传统的医学获取和观察方式 ✓ 提供包括三维可视化、图像分割、病变检测和图像融合配
配准
融合：将两幅(或两幅以上)来自不同成像设备或不同时刻获 取的已配准图像，采用某种算法把各个图像的优点或互补性 有机结合起来，获得信息量更为丰富的新图像技术。
准的高级应用
医学影像后处理功能 医学影像后处理应用 医学影像后处理的其它应用和发展
医学影像后处理功能 医学影像后处理应用 医学影像后处理的其它供更多的观察方式，给医生更多的参考， 有利于医生更加快速做出正确的诊断。
➢ 辅助诊断
提供给医生一些诊断的建议，包括测量得到的数据、分 割和检测的结果，以及融合配准后新图像的信息。
• 多平面重建(Multi-Planar Reformation, MPR) • 曲面重建(Curved Planar Reformation, CPR) • 表面遮盖(Surface Shaded Display, SSD) • 最大密度投影(Maximum Intensity Projection, MIP) • 最小密度投影(Minimum Intensity Projection, MinIP) • 容积重现(Volume Rendering, VR) • 虚拟内窥镜(Virtual Endoscopy, VE)
医学影像图像处理（课程）教学大纲
医学影像图像处理（课程）教学大纲「供成人医学影像学专升本（业余）专业使用」前言本课程教学大纲是按照成人高等教育医学影像学专升本（业余）专业培养方案编写。
本大纲供成人高等教育医学影像学专升本（业余）专业医学影像图像处理课程教学用,是对教学提出的基本要求。
其内容可通过讲课、实验或其他方式进行教学,讲授时不一定按此顺序，可根据情况作些调整。
本大纲既供教师备课使用,也供学生预习复习使用,以明确学习的基本要求及重点内容。
本课程教学目的是通过本课程的学习让学生掌握医学影像图像的开窗显示、线性灰度变换、空间变换、运算、滤波、锐化、分割、计算机辅助诊断、分子影像学、虚拟人体计划、二维和三维重建的基本原理。
熟悉各种医学影像图像处理软件的操作。
对医学影像图像处理的定义、研究内容、应用、研究现状、发展趋势、学习医学影像图像处理的意义有一个总体了解。
一、学时分配表：二、教学内容：第一章绪论第一节医学影像图像处理概论掌握：医学影像图像处理的研究内容和应用。
熟悉：医学影像图像的数据获取。
了解：医学影像图像处理的研究现状和发展趋势。
第二章医学影像图像的数据存放格式第一节DICOM标准的制定和应用掌握：DICOM标准的应用。
熟悉：DICOM标准制定的原因。
了解：DICOM标准发展的历史。
第二节DICOM标准的总体框架和主要内容掌握：DICOM标准的主要内容。
熟悉：DICOM标准的总体框架。
了解：DICOM标准的发展趋势。
第三节医学影像图像文件的存放格式掌握：DICOM文件格式和位图格式。
熟悉：JPEG格式。
了解：GI F、TIFF和PNG格式。
第三章医学影像图像的增强第一节医学影像图像的灰度变换掌握：医学影像图像处理的线性和非线性灰度变换。
熟悉：医学影像图像的开窗显示。
了解：医学影像图像灰度变换的应用。
第二节医学影像图像的灰度直方图掌握：医学影像图像灰度直方图均衡。
熟悉：医学影像图像灰度直方图的获得。
了解：医学影像图像灰度直方图的应用。
医学影像处理常见算法介绍
医学影像处理常见算法介绍医学影像处理是指将医学图像通过计算机技术进行处理和分析，以研究和诊断患者的病情。
医学影像处理算法类别繁多，本文将针对常见的算法进行介绍。
一、图像增强算法图像增强算法用于提高图像的视觉效果，使图像更具有清晰度和对比度。
其中，灰度拉伸技术是最为常见的图像增强算法之一，其基本原理是通过调整图像像素的灰度级别来增强图像的对比度和亮度。
图像的灰度值是非常重要的一个指标，可以通过调整灰度值的分布范围来使图像具有更高的视觉可分性。
二、图像分割算法图像分割算法用于将医学图像中具有特定生物学意义或特征的区域单独提取出来。
其中，阈值分割是最常用的分割算法之一，其基本原理是通过设定一定的灰度值阈值，将图像中的像素分为两组，一组大于或等于阈值，另一组小于阈值。
此外，还有区域生长分割、水平线分割等算法。
三、图像配准算法图像配准算法是将不同的图像进行对齐的一种处理方法。
医学图像在不同时间、不同视角或不同成像设备下获取可能会产生不同位置或大小的误差，这时需要对图像进行配准。
其中，基于特征点匹配的配准算法是最为常用和有效的方法之一。
四、形态学处理算法形态学处理算法可以对医学图像进行腐蚀、膨胀、开操作、闭操作等处理，进而实现对图像的分割、增强等功能。
形态学变换的基本原理是通过基于结构元素进行像素运算，改变图像的形状和结构。
五、滤波算法滤波算法是用于去除图像中噪声、减少图像细节等目的的算法。
其中，中值滤波是最为常见的滤波算法之一，其基本思想是将图像中每一个像素的邻域灰度值进行排序，然后取中间值作为该像素的新灰度值。
六、特征提取算法特征提取算法是从医学图像中提取出具有特定形态、大小、密度等特点的区域或者特征点。
其中，常见的算法包括主成分分析、小波变换等。
七、神经网络算法神经网络算法可以通过对大量训练数据的学习，自动地提取出医学图像中的特征，并输出正确的医学图像诊断结果。
在医学图像文献分类、疾病诊断等方面，已经得到了广泛的应用。
医学图像处理知识题库及答案
医学图像处理知识题库及答案1. 引言1.1 医学图像处理的重要性医学图像处理作为生物医学工程领域的一个重要分支，对于疾病的诊断、治疗及研究具有至关重要的作用。
随着医学影像设备的不断发展，医学图像已成为医生诊断疾病的重要依据。
通过对医学图像进行处理与分析，可以更准确、更高效地辅助医生进行病情评估，为患者提供个性化治疗方案。
1.2 题库建设的背景与意义医学图像处理技术在我国得到了广泛的应用，然而，针对这一领域的知识体系尚不完善。
为了提高医学影像专业人才的综合素质，培养具备实战能力的医学图像处理技术人才，建设一套系统、全面的医学图像处理知识题库具有重要意义。
题库的建立可以为医学影像专业的学生、从业人员提供丰富的学习资源，帮助他们巩固基础知识，提高实际操作能力。
1.3 文档结构简介本文档共分为六个章节，分别为：引言、医学图像处理基础理论、医学图像处理方法及算法、医学图像处理题库设计、答案解析与技巧以及结论。
以下将对各章节内容进行简要介绍：•引言：介绍医学图像处理的重要性、题库建设的背景与意义以及文档结构；•医学图像处理基础理论：阐述医学图像的基本概念、图像处理技术概述；•医学图像处理方法及算法：分析传统图像处理方法、机器学习与深度学习在医学图像处理中的应用；•医学图像处理题库设计：探讨题库构建原则与要求，展示题库内容；•答案解析与技巧：分析常见问题，提供解题技巧与方法；•结论：总结全文，展望未来改进方向。
本文旨在为广大医学影像专业学习者提供一个全面、实用的医学图像处理知识题库，助力我国医学影像事业的发展。
2.1 医学图像的基本概念2.1.1 图像类型与特点医学图像主要分为结构图像和功能图像两大类。
结构图像如X射线摄影、CT （计算机断层扫描）和MRI（磁共振成像），能够显示人体内部的解剖结构；功能图像如PET（正电子发射断层扫描）和SPECT（单光子发射计算机断层扫描），则能反映人体内部的代谢和功能状态。
医学图像处理知到章节答案智慧树2023年山东第一医科大学
医学图像处理知到章节测试答案智慧树2023年最新山东第一医科大学第一章测试1.下列各项中，属于数字医学图像数据存放格式的是（）。
参考答案:JPEG格式 ;DICOM格式;位图格式2.下列各项中哪项不是数字医学图像数据的获取方式（）。
参考答案:传统X光机3.数字医学影像具有高分辨率的特点，因此可以观察微小病变。
参考答案:对4.下列各项中, 哪些项属于医学图像处理的应用（）。
参考答案:远程医疗;制订手术规划;PACS5.医学图像处理的研究内容非常广泛，下列各项中, 哪项不属于医学图像处理的研究内容（）。
参考答案:虚拟人体计划6.数字医学影像数据获取后，需要进行存储，在影像科中最常见的数据存放格式是（）。
参考答案:DICOM格式7.在医院影像科，可以通过多种成像设备获得数字医学影像数据，下列哪些设备可以直接获得数字医学影像（）。
参考答案:DR;CT;磁共振8.数字医学影像是通过数字成像设备或其它成像设备所获得的像素点坐标值离散化的医学影像（）。
参考答案:对9.数字医学影像在临床中，具有广泛的应用，下列各项中, 哪项不属于医学图像处理的应用（）。
参考答案:三维重建10.下列各项中, 哪些项不属于医学图像处理的研究内容（）。
参考答案:远程医疗第二章测试1.DICOM标准的英文全称是（）。
参考答案:Digital Imaging and Communications in Medicine2.下列各项中, 哪些项属于DICOM格式医学图像文件结构的组成部分（）。
参考答案:数据集;前缀;文件导言3.医学图像数据获取后，通常需要进行存储，有很多种医学图像数据的存储格式，在下列各项中，哪一项是常见的数字医学图像数据存放格式（）。
参考答案:DICOM格式4.DICOM标准规定了文本信息在不同的成像实体间进行传输时的通信协议。
参考答案:错5.下列各项中，不是NIFTI格式的数字医学图像数据文件后缀的是（）。
参考答案:nif6.DICOM标准的中文名称是（）。
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三、医学图像配准的基本过程
初始变换T 参考图像I1
待配准图像I2 几何变换T
变换后的图像I*=T(I2) 相似性测度评价
更新T
N T最优？
Y 最优T
图像配准的流程图
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四、医学图像配准方法的分类
到目前为止，图像配准方法的分类始终没有一个统 一的说法。目前比较流行的是1993年Van den Elsen等 人对医学图像配准进行的分类，归纳了七种分类标准。
（三）根据变换性质分类
刚性变换：只包括平移和旋转。 仿射变换：将平行线变换为平行线。 投影变换：将直线映射为直线。 曲线变换：将直线映射为曲线。
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四、医学图像配准方法的分类
（四）根据用户交互性的多少分类
四、医学图像配准方法的分类
（二）根据医学图像的模态分类
单模态医学图像配准：是指待配准的两幅图像是用同一 种成像设备获取的。一般用在生长监控、减影成像等。 多模态图像配准：是指待配准的两幅图像来源于不同的成 像设备，主要应用于神经外科的诊断、手术定位及放疗 计划设计等。
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四、医学图像配准方法的分类
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二、医学图像配准在临床上的应用
临床应用举例
2、在癫痫病的治疗中，一方面需要通过CT，MRI等图像 获得病人的解剖信息，另一方面又需要通过SPECT或PET 等得到病人的功能信息，这两方面的结合将有助于对病人 的精确治疗。
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二、医学图像配准在临床上的应用
临床应用举例
3、放射治疗中，应用CT和MR图像的配准和融合来制定 放疗计划和进行评估，用CT图像精确计算放射剂量，用 MR图像描述肿瘤的结构，用PET和SPECT图像对肿瘤的 代谢、免疫及其他生理方面进行识别和特性化处理，整合 的图像可用于改进放射治疗计划或立体定向活检或手术。
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四、医学图像配准方法的分类
（一）按图像维数分类
按图像维数分为2D/2D，2D/3D，以及3D/3D配准。 2D/2D配准通常指两个断层面间的配准；2D/3D配准 通常指空间图像和投影图像（或者是单独的一个层面） 间的直接配准；3D/3D配准指2幅三维空间图像间的配 准。
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精品资料
• 你怎么称呼老师？
• 如果老师最后没有总结一节课的重点的难点，你 是否会认为老师的教学方法需要改进？
• 你所经历的课堂，是讲座式还是讨论式？ • 教师的教鞭
• “不怕太阳晒，也不怕那风雨狂，只怕先生骂我 笨，没有学问无颜见爹娘 ……”
• “太阳当空照，花儿对我笑，小鸟说早早早……”
7.1 应用背景介绍
最有效的解决方法：以医学图像配准技术为基础，利用信息 融合技术，将这两种图像结合起来，利用各自的信息优势，在 一幅图像上同时表达来自人体的多方面信息。 更加直观地提供了人体解剖、生理及病理等信息。其中配准 技术是图像融合的关键和难点。
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7.2 医学图像配准概述
一、医学图像配准的概念 二、医学图像配准在临床上的应用 三、医学图像配准的基本过程 四、医学图像配准方法的分类
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一、医学图像配准的概念
医学图像配准示意图
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二、医学图像配准在临床上的应用
医学图像配准具有很重要的临床应用价值。对使用各 种不同或相同的成像手段所获得的医学图像进行配准不仅 可以用于医疗诊断，还可用于手术计划的制定、放射治疗 计划的制定、病理变化的跟踪和治疗效果的评价等各个方 面。
根据医学图像所提供的信息内涵，分为两大类： 解剖结构图像（CT、MRI、B超等） 功能图像（SPECT、PET等） 解剖图像以较高的分辨率提供了脏器的解剖形态信息（功能 图像无法提供脏器或病灶的解剖细节），但无法反映脏器的 功能情况。 功能图像分辨率较差，但它提供的脏器功能代谢信息是解剖 图像所不能替代的；
第七章 医学图像的配准与融合
7.1 配准与融合的应用背景介绍 7.2 医学图像配准概述 7.3 图像配准的理论基础 7.4 常用的医学图像配准方法 7.5 图像配准的评估
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第七章 医学图像的配准与融合
7.6 图像融合概述 7.7 常用的图像融合方法 7.8 图像融合效果的评价pt课件2ppt课件
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7.1 应用背景介绍
目前这两类成像设备的研究都已取得了很大的进步，图像的 空间分辨率和图像质量有很大的提高，但由于成像原理不同所 造成的图像信息局限性,使得单独使用某一类图像的效果并不理 想。 因此，为了提高诊断正确率，需要综合利用患者的各种图像 信息。
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7.1 应用背景介绍
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二、医学图像配准在临床上的应用
临床应用举例
1、计算机辅助手术中，外科医生根据配准的 CT/MR/DSA图像精确定位病灶及周围相关的解剖结构信 息，设计出缜密的手术计划。在手术过程中，利用三维空 间定位系统使术前计划的虚拟病人、手术台上的真实病人 和手术器械三者精确联系起来进行手术跟踪。
随着计算机技术的高速发展，医学成像技术日新 月异，为临床医学提供了各种形态和功能的影像信 息。
但是各种成像技术和检查方法都有它的优势与不 足，并非一种成像技术可以适用于人体所有器官的 检查和疾病诊断，也不是一种成像技术能取代另一 种成像技术，而是相辅相成、相互补充。
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7.1 应用背景介绍
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三、医学图像配准的基本过程
1、根据待配准图像（浮动图像）I2与参考图像（基准图 像）I1，提取出图像的特征信息组成特征空间； 2、根据提取出的特征空间确定出一种空间变换，使待配 准图像I2经过该变换后与参考图像I1能够达到所定义的 相似性测度； 3、在确定变换的过程中，还需采取一定的搜索策略也就 是优化措施以使相似性测度更快更好地达到最优值。
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一、医学图像配准的概念
医学图像配准是指对于一幅医学图像寻求一种（或一 系列）空间变换，使它与另一幅医学图像上的对应点达到 空间上的一致。这种一致是指人体上的同一解剖点在两张 匹配图像上有相同的空间位置（位置一致，角度一致、大 小一致）。
配准的结果应使两幅图像上所有的解剖点，或至少是 所有具有诊断意义的点及手术感兴趣的点都达到匹配。