医学图像配准和融合PPT课件
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医学图像的配准与融合.ppt
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；
8.1 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。
数，如二次、三次函数及薄板样条函数。有时也使用指数
函数。非线性变换多用于使解剖图谱变形来拟合图像数据 或对有全局性形变的胸、腹部脏器图像的配准。
二、空间变换——非线性变换
1. 二阶多项式变换
2 2 x 2 a00 a01 x1 a02 y1 a03 z1 a04 x1 a05 xy a06 xz a07 y1 a08 yz a09 z 2
0 sin y 1 0 0 cos y
cos z Rz sin z 0
sin z cos z 0
0 0 1
θx
θy
θ z 分别表示围绕
X Y Z 坐标轴的旋转角度
二、空间变换-仿射变换
仿射变换：将直线映射为直线，并保持平行性。
：
a11 x1 a12 y1 a13 x2 a 31 x1 a 32 y1 a 33
y2
a 21 x1 a 22 y1 a 23 a 31 x1 a 32 y1 a 33
aij 是依赖于图像本身的常数。
二、空间变换——非线性变换
非线性变换是把直线变换为曲线。它反映的是图像中组织 或器官的严重变形或位移。典型的非线性变换是多项式函
图像拼接和图像融合ppt课件
%格式转换
f=double(imm);
g=double(imm1);
% 第二幅图的第一列
g1=g(:,1);
%第一幅图的每一列与第二幅图的第一列求距离，此处用的是列各点差的和
for i=1:size(g,2)
d(i)=sum(abs(f(:,i)-g1));
end
%求出最小距离者，即为对应最为相似的列
PMin = sqrt(2);
PI = zeros(PMax,361);
for i = 1:M2
for j = 1:N2
p = sqrt(i^2+j^2);
theta= atan(j/i);
Hale Waihona Puke p = round(p)+1; %360* /PMax
theta = round(theta*180/pi)+1;
%图像矫正——旋转
for i=1:m
for j=1:n
A(i,j)=round(abs(i*cos(z)-j*sin(z)));
B(i,j)=round(abs(i*cos(z)-j*sin(z)));
end
end
%旋转后的拼接过程
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for i=1:m
for j=1:n
识别。
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1. 图像增强
◦ 空间域增强
点运算：线性变换，非线性变换，直方图均衡化，归一化。 邻域运算：图像平滑，锐化
◦ 频域增强
塔式分解增强，Fourier变换增强，滤波
◦ 彩色增强
伪彩色增强，假彩色增强，彩色变换
◦ 图像代数运算
插值法，比值法，混合运算法，分辨率融合
医学图像配准和融合
基于变换的方法
通过估计图像之间的刚性或非刚性变换，将一幅图像变换到另一幅图像的空间中。
基于深度学习的方法
利用深度学习算法自动提取图像中的特征并进行配准，这种方法具有较高的准确性和鲁棒性。
融合与可视化
将配准后的图像进行融合，并利用可视化技术将结果呈现给医生或研究者。
图像变换
利用估计的变换矩阵或参数，将一幅图像变换到另一幅图像的空间中。
图像配准
是图像融合的前提，指将不同来源、不同模态的医学图像对齐和校准，确保它们在空间位置上的一致性。
通过融合多模态的医学图像，医生可以获得更全面的信息，有助于发现病变和异常，提高诊断的准确率。
提高诊断准确率
在手术过程中，通过实时融合手术区域的影像，医生可以更准确地定位病变和周围组织，有助于手术导航和操作。
诊断和治疗
通过将不同时间或不同成像设备的医学图像进行配准，医生可以更好地观察和分析患者的病情变化，提高诊断的准确性和治疗的效果。
临床应用
在临床实践中，图像配准可以用于手术导航、放疗计划制定和疗效评估等领域，提高手术精度和治疗效果。
图像配准的重要性
图像配准的方法
基于特征的方法
通过提取图像中的特征点，利用特征点之间的对应关系进行图像配准。
辅助手术导航
医学图像融合在科研和教学中也具有重要意义，可以帮助研究人员和学生对病变和组织结构进行深入分析和理解。
科研和教学
图像融合的重要性
根据像素值进行融合，常用的方法有加权平均法、主成分分析法等。
基于像素的融合方法
基于特征的融合方法
基于模型的融合方法
提取医学图像中的特征信息，然后进行特征级别的融合，常用的方法有SIFT、SURF等。
实时动态图像配准
通过估计图像之间的刚性或非刚性变换，将一幅图像变换到另一幅图像的空间中。
基于深度学习的方法
利用深度学习算法自动提取图像中的特征并进行配准，这种方法具有较高的准确性和鲁棒性。
融合与可视化
将配准后的图像进行融合，并利用可视化技术将结果呈现给医生或研究者。
图像变换
利用估计的变换矩阵或参数，将一幅图像变换到另一幅图像的空间中。
图像配准
是图像融合的前提，指将不同来源、不同模态的医学图像对齐和校准，确保它们在空间位置上的一致性。
通过融合多模态的医学图像，医生可以获得更全面的信息，有助于发现病变和异常，提高诊断的准确率。
提高诊断准确率
在手术过程中，通过实时融合手术区域的影像，医生可以更准确地定位病变和周围组织，有助于手术导航和操作。
诊断和治疗
通过将不同时间或不同成像设备的医学图像进行配准，医生可以更好地观察和分析患者的病情变化，提高诊断的准确性和治疗的效果。
临床应用
在临床实践中，图像配准可以用于手术导航、放疗计划制定和疗效评估等领域，提高手术精度和治疗效果。
图像配准的重要性
图像配准的方法
基于特征的方法
通过提取图像中的特征点，利用特征点之间的对应关系进行图像配准。
辅助手术导航
医学图像融合在科研和教学中也具有重要意义，可以帮助研究人员和学生对病变和组织结构进行深入分析和理解。
科研和教学
图像融合的重要性
根据像素值进行融合，常用的方法有加权平均法、主成分分析法等。
基于像素的融合方法
基于特征的融合方法
基于模型的融合方法
提取医学图像中的特征信息，然后进行特征级别的融合，常用的方法有SIFT、SURF等。
实时动态图像配准
图像融合PPT课件
按人对颜色分辨能力构造的三维彩色立体
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3.1 彩色空间和彩色变换（续6）
(1) Lhc 彩色立体
圆柱的高由 下至上表示 明度(V)增加； 圆柱的圆周 表示色相(H)， 沿圆周循环 ； 圆柱的半径 由内至外表 示彩度(C)增 加，至圆周 处彩度最高。
(2) 明度 L=42% 时的 hc 平面
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3.1 彩色空间和彩色变换（续3）
饱和度（纯度） 对于同一色调的彩色光，饱和度越深，颜色越鲜明或说越纯，相反则越淡。
在饱和的彩色光中增加白光的成分，相当于增加了光能，因而变得更亮 了，但是它的饱和度却降低了。若减少白光的成分，相当于降低了光能， 因而变得更暗，其饱和度也降低了。
5) CIE 系统
选三原色: 红 =700nm(R), 绿 =546.1nm(G), 蓝 =435nm(B)。 r=R/(R+G+B), g=G/(R+G+B), b=B/(R+G+B)。 由于 r+g+b=1, 所以只用给 出 r 和 g 的值, 就能唯一地 确定一种颜色。将光谱中的 所有颜色表示在 CIE 1931 RGB 系统色度图中, 如图 所 示。
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3.1 彩色空间和彩色变换（续4）
这个锥体表示：
人们在最暗时和最亮时对颜 色的分辨能力较差, 中间亮度 时分辨能力最强。
实际上：
对于某些颜色, 人眼对其分辨 能力随亮度而加强, 直到极亮 时才急遽减少。
传统色度学著作常用来表示颜色的锥体
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3.1 彩色空间和彩色变换（续5）
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医学图像配准与融合ppt课件
配准示意图
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基于多种原因，临床上 通常需要对同一个病人进行多 种模式或同一种模式的多次成 像。即同时从几幅图像获得信 息，进行综合分析。
使用同种成像设备在不同 时间成像，可以观察病灶生长， 对比手术前后的治疗效果等。
人脑多种模式成像
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同一对象 (intra—subject) 的图象配准(★)
开曲线，再在两条开曲线局部曲率最佳拟 合的线段用相同的采样率找出一组对应点 对这组对应点使用点法匹配两幅图象
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矩和主轴法(Moment and Principal Axes Method)
根据力学中物理质量分布的概念： 先计算两幅图象象素点的质心和主轴； 再通过平移和旋转使两幅图象的质心和主轴对齐，从
对于刚体变换无须关心其实际的旋转与平移顺序。
配准算法的一般步2骤0 —估计变换模型
2.仿射变换模型
如果第一幅图像中的一条直线经过变换后，映射到第二幅图 像上仍然为直线，且平行直线仍旧被映射为平行直线，这样 的变换称为仿射变换。该变换保持直线间的平行关系，但由 于引入了缩放参数，故它不能保持直线段的长度和角度 ，若 点(x1, y1，) (x2 , y2分) 别为参考图像和待配准图像中对应的两点，则它 们之间满足以下关系：
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不同对象间 (inter—subject) 的图象配准 将被试的图象与典型正常人相同部位的图象对比，以 确定被试者是否正常。如果异常，也许还要与一些疾 病的典型图象对比，确定患者是否属于同类
6.2图像配准方法
按对图像信息的利用情况分类
基于图像灰度信息的方法
基于时域的图像配准方法 基于频域的图像配准方法
基于特征的图像配准方法
基于不变量描述子得图像配准方法 基于轮廓的图像配准方法 基于其他特征的图像配准方法
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在手术导航系统中解决图像像素与实际物理空间的位置配准
实现方法：
坐标变换
图像空间
立体定向装置、人体实体空间
医学图像配准和融合
配准理论基础
每一幅待配准的图像都与定义图像空间的坐标系有关。 一般情况下，图像配准都是基于几何变换的，即寻找一 幅图像空间X中的点（用列向量x表示）与另一幅图像空 间Y中的点（用列向量y表示）之间的映射。X经T变换 后得到点x΄，即： x΄=T(x)
第七章 医学图像配 准与融合
Medical Image registration and fusion
医学图像配准和融合
主要内容
1. 配准融合技术概述
背景 意义
理论
2. 医学图像配准技术
方法 评估
方法
3. 图像图像融合技术 评估
医学图像配准和融合
对人脑可用多种模式成像
医学图像配准和融合
背景
医学影像设备在最近 十年中得到迅速的发 展，并广泛应用于临 床诊断和治疗中。
由于成像的原理和设 备不同，存在有多种 成像模式（解剖成像、 功能成像）。
意义
• 解剖图像：提供解剖形态信息，分辨率高 • 功能图像：提供功能代谢信息，分辨率差
• 二者结合：在一幅图像中同时表达来自人体多方面的信息，使人 体内部结构和功能等状况能通过影像反映出来，直观提供人体解 剖生理病理信息。
• 于是出现了配准和融合技术，配准是融合的先决条件
T2 加权像不同组Βιβλιοθήκη 表现不同强度质子密度加权像
信息互补
（2） 电镜图像序列的配准
不同时间采集的多幅图像 （时间序列图像）
研究生长现象
粒子移动，形态变化
医学图像配准和融合
单模配准的典型应用：
（3） fMRI图像序列的配准
时间序列图像，大脑活动会产生氧摄取量和血流间的不平衡
MRI图像测得信号的改变 （4） 胸腹部脏器的图像配准
不同时刻的三维脏器图像
四维图像分析
解决：参考点位置确定（定位问题） 运动过程中的局部变形和噪声问题
医学图像配准和融合
多模医学图像配准：
待配准的两幅图像来源于不同的成像设备。
解剖图像：CT：对密度差异较大的组织效果好 MRI：可识别软组织 较高的空间分辨率
功能图像：SPECT/PET：能反映人体的功能和代谢信息 空间分辨率差
胼胝体
Talairach人脑图谱
对两个病人的PET或MR图象进行比较，首先把二者的图 像都映射到这个共同的参考空间，然后再比较
医学图像配准和融合
不同对象的图像配准方法： 2）非线性形变法
将三维图像逐渐变形，最终较好的与另一个三维图像匹 配
用医学非图像线配准性和融变合换法配准不同人脑表面沟回
图像与图谱配准或与物理空间配准
医学图像配准和融合
临床应用
• 外科手术
术前病灶精确定位
• 放疗计划
CT图像精确计算放射剂量、MR图像描述肿瘤结构，PET对代谢、免疫及生 理方面进行识别，配准融合后图像用于改进放疗计划、立体定向活检、手术
• 癫痫病治疗
观察炎症、脑外伤、硬化症等变化、病灶精确定位
医学图像配准和融合
配准（image registration）的概念
一般临床上的应用： CT（或MRI）和SPECT（或PET）的综合分析，同
时提供功能和解剖信息
医学图像配准和融合
多模医学图像配准：难点：由于扫描设备的原理不同，两种断层图像间并
不存 在简单的一一对应关系
人脑MR/PET图像配准 上排：轴向图； 中间：矢状图； 下排：冠壮图 左：医学P图ET像图配准像和；融合中：MRI图像； 右：融合图像
不同对象的图像配准
典型正常图像
是否出现异常
被试图像 对比
疾病的典型图像
是否属于同类
难点：不同对象形状、大小、位置差异
方法： 1）确定一个共同的标准。
要求有一个详细标记人体各个解剖位置的计算机化标准图 谱，如Talairach标准空间，把两幅图像分别映射到图谱，再 比较
医学图像配准和融合
不同对象的图像配准方法：
医学图像配准和融合
图像配准示意图
配准实现过程：
1. 获得特征图像：不同角度，不同位置，反映某些方面的特征 2. 图像配准：通过空间变换（移动和旋转），使两幅图像对齐 3. 图像融合：得到整体特征图像
医学图像配准和融合
实例：
医学图像配准和融合
方法分类：1993年VDE 7种
• 按维数：2
D、3D
• 解决的问题：几幅图像的严格对齐
医学图像配准和融合
几幅图像信息综合的结果称作图像的融合（image fusion）。 利用图像融合技术，将多种图像结合起来，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， 使人体内部的结构、功能等多方面的状况通过影像反映出 来，从而更加直观地提供人体解剖、生理及病理等信息。 图像配准技术是图像融合的先决条件
• 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）。、
• 目的：将多种成像模式或同一种模式得到的多幅 图像综合分析，更好的了解组织情况
仿射变换：保持平行性，但距离发生变化，直线还是直线 （校正成像设备的误差产生的畸变）
投影变换：直线映射成直线，平行性和两点间的距离变化 （二维投影图像与三维图像的配准）
弯曲变换：直线变成曲线 (解剖图谱变形拟合图像数据)
医学图像配准和融合
单模配准的典型应用：
（1） 不同MR加权像间的配准
T1 加权像
• 按摸态：单、多
• 按变换性质：
• 按用户交互性：自动、半自动、交互
• 按配准所基于图像特征：外、内
• 按变换参数确定的方式：公式、最优解
• 按主体分：同一患者、不同患者、患者与图谱
医学图像配准和融合
刚体变换：指物体内部任意两点间的距离及平行关系保持 不变（处理人脑图像，对不同方向成像的图像配 准常使用刚体变换）
如果y与x是对应点，则成功的配准应该使得x΄等于或近 似等于y，若两者之间的差值T(x)-y 非零，则说明存在配 准误差。根据空间变换T的形式不同，可将其分为刚体 变换和非刚体变换两种形式。
医学图像配准和融合
图像的变换模型：
• 刚体变换（二维刚体变换、三维刚体变换） • 全局尺度变换 • 仿射变换（9参数仿射变换、一般仿射变换） • 透视变换* • 非线性空间变换*