三维医学图像配准方法研究
骨科手术导航中的二维三维图像配准研究进展
骨科手术导航中的二维/三维图像配准研究进展吴俊 贾富仓 胡庆茂摘 要 术前三维和术中二维图像配准是骨科手术导航中的一项关键技术。
本文对二维/三维图像配准进行分类介绍后,重点阐述在实际骨科临床应用中，基于投影法和灰度特征的术前CT和术中X光图像实时配准的方法。
最后指出了该领域存在的主要问题,并展望了进一步的发展方向。
关键词 图像配准；手术导航；数字重建的放射片图像；分级配准1 引言在外科手术中，图像引导系统给医生提供一个到人体内部的虚拟的﹑非侵入式的窗口，使医生能够看到肉眼无法直接看到的解剖与手术器械的三维空间相对位置关系。
近年来，图像引导手术计划和导航系统(Image Guided Surgical Planning and Navigation)迅速发展，高效，实用，对医生更为友好和安全可靠。
图像配准作为一项关键技术广泛用于图像引导治疗[1](Image Guided Therapy, IGRT)，图像引导放射治疗[2](Image Guided Radiosurgery, IGRS)和图像引导微创治疗[3](Image Guided Minimally Invasive Therapy, IGMIT)中。
配准使术前的信息(术前采集的病人图像及其重建模型，靶点和入路手术计划等)和术中的信息(术中采集的图像，手术器械的位置等)统一到同一个坐标系统中来。
目前术前获取的图像都是三维图像，例如计算机断层发射扫描成像(Computed Tomography,CT)和磁共振(Magnetic Resonance, MR)图像等；然而术中获取的则包括二维超声和X光实时图像，或三维锥束CT(Cone-Beam CT，CBCT)和三维表面点云信息等。
根据维数的不同，相应需要进行二维(2D)/三维(3D)和三维/三维配准。
本文先通过对近些年来二维/三维图像配准研究的发展状况进行分析，对常见的几种方法进行概括；然后重点介绍基于图像灰度信息的光线投影法在CT到X光的二维/三维图像配准中的运用。
基于B样条自由形变三维医学图像非刚性配准研究
（ １ ．中国科学 院 苏州生物 医学 工程 技术研究所 ，江苏 苏州 ２ １ ５ １ ６ ３ ；
２ ．中国科 学院 长春光学精密机械与物理研究所 ， 吉林 长春 １ ３ ０ ０ ０ ０ ；
３ ． 中 国科 学 院大 学 ，北 京 １ ０ ０ ０ ４ ９ ）
在 临 床诊 断效 率 、 实时 病 情监 测 、 提 高 外 科 手术 水 平 等 方面 具 有 重 要 的 临 床 应 用 价 值 。近 些 年 ， 三 维 图像 非 刚性 配准算 法 逐 渐 成 为专 家 学 者研 究 的 重心 ， Ｗｅ ｉ ｎ Ｗｏ ｌ ｆ ｇ ａ ｎ ｇ ＿ ３ ］ 等 人采 用 刚性 与 放 射 变换
摘
要： 医学超 声成 像 具有成 本低 、 实时 成像 等 优 势 ， 基 于超 声的 多模 态 配准 在 临床 诊 断 、 病 情
监测 、 外科 手 术等应 用上 具有 较 大的 意义 。三 维 医学 图像 能 够 的三 维结构 信 息 。本 文 采用基 于 Ｂ样 条 自由形 变模 型 的 非 刚性 配 准 方 法
２ ００
第 ２ 期
冯兆美等 ： 基于 Ｂ样条 自由形变三维 医学图像 非刚性配准研究
２ ０ １
适 合进 行 手术 前 的诊 断 。 由于 超声 图像 能 够 实 时 快 速 的提供 诊 断数 据 ， Ｃ Ｔ 图像 能 够保 证 数 据 的 准
性能。
确详细， 所以进行超声图像和 Ｃ Ｔ图像 的配准研究
模型 ， 对超 声 图像 与 Ｃ Ｔ 进 行 自动化 配准 ， 并 对 此
１ 原 理 与 方 法
假设参考 图像 （ Ｒ ｅ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ Ｉ ｍ ａ ｇ ｅ ） 为 （ Ｘ） ，
医学图像配准技术的研究与应用
医学图像配准技术的研究与应用一、背景介绍医学图像是指通过医疗设备获取的人体内部信息的图像数据。
医学图像具有不同的模态，例如X光、CT、MRI、PET等。
医学图像配准技术是将多幅不同模态或者同一模态但不同位置的医学图像的空间位置对应起来，在三维空间内的重叠区域进行像素级别的比较和分析，进而为疾病的诊断、治疗和手术提供更准确和可靠的依据。
二、技术原理和方法图像配准技术包含两个基本步骤：对两幅或多幅图像进行几何或者形态变换以使它们在某种度量下相同，并将它们的像素值对齐。
如图1所示，左侧为MRI图像，右侧为PET图像，需要进行配准。
简单的图像配准技术包括：刚性配准、仿射配准和非刚性配准。
1. 刚性配准刚性配准是指图像经过平移、旋转和缩放等变换后相互匹配。
这种方法适用于需要同时解决多种问题的情况。
在医学领域，临床医生可以将不同的模态图像，如MRI和CT，进行刚性配准以实现完整的诊断。
2. 仿射配准仿射配准是指图像的变换被限制在缩放、旋转和平移这三种变换上。
该方法可以对图像进行透视变换，同时实现对医学影像的重建。
这种方法也常常被用来对不同部位的医学影像进行配准。
3. 非刚性配准非刚性配准是指对图像进行弹性变换，使得各部分的空间位置均相匹配。
可以通过非刚性配准技术将MRI和PET图像进行配准，实现对人体细胞分布的更为详尽的观察和分析。
非刚性配准技术在肺、脑、心脏等部位的图像配准中被广泛应用。
三、技术应用医学图像配准技术已经成为临床医疗中重要的工具。
以下是该技术在不同领域的应用：1.临床医学在生物医学领域，医学影像配准技术可以帮助医生更好地理解人体结构，从而提供更加全面的临床诊断和治疗方案。
医学影像配准技术在眼科、神经学、心血管学、肿瘤学等领域中得到广泛应用。
2.手术辅助医学影像配准技术可以在手术之前通过预测患者的病情帮助医师制定更好的决策，使患者更好地理解和接受手术治疗。
手术过程中，医学影像配准技术可以帮助医生更好地定位病变组织，为手术提供更准确的操作。
Clifford代数空间上的三维多模医学图像配准
ｒ ｅ ｇ ｉ ｓ ｔ ｅ ｒ ｅ ｄ Ｓ Ｏ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｍｅ ｄ ｉ ｃ ａ ｌ ｃ ｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓ ｏ ｆ ｔ ａ ｒ ｇ ｅ ｔ ｔ ｉ ｓ ｓ ｕ ｅ ｃ ａ ｎ ｂ ｅ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｚ ｅ ｄ ｍｏ ｒ ｅ ｃ ｏ ｍｐ ｌ ｅ ｔ ｅ ｌ ｙ ａ ｎ ｄ ａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｔ ｅ ｌ ｙ ． Ｏｎ ｔ ｈ ｅ ｂ ａ ｓ ｉ ｓ
医学图像处理中的二维到三维转换方法研究
医学图像处理中的二维到三维转换方法研究摘要：医学图像处理中的二维到三维转换是一项具有重要意义的技术，可以为医生提供更加准确的诊断结果和治疗方案。
本文将从基于深度学习的方法、基于几何模型的方法和基于机器学习的方法三个角度，对医学图像处理中的二维到三维转换方法进行综述和分析。
1. 引言在医学领域中，医学图像的获取极为重要，可以帮助医生进行疾病的诊断和治疗。
而对于一些具有空间维度的病变，如果只依靠二维图像可能难以做出准确的判断。
因此，将二维图像转换为三维图像对于医学图像处理具有重要的意义。
2. 基于深度学习的方法深度学习在医学图像处理领域发挥着重要的作用。
基于深度学习的二维到三维转换方法主要采用卷积神经网络（CNN）进行特征提取和重建。
例如，利用U-Net网络结构，可以通过对二维切片图像进行训练，实现对三维体积的重建。
此外，还有一些网络结构如Pix2Vox、3D-GAN等被应用于医学图像处理，并取得了较好的效果。
然而，基于深度学习的方法也存在一些限制。
首先，需要大量的标记数据集进行模型的训练，而标记数据集的获取相对困难；其次，在处理具有大规模空间维度的医学图像时，深度学习方法的计算和存储复杂度较高。
3. 基于几何模型的方法基于几何模型的方法通过对医学图像中的几何结构进行建模，实现从二维到三维的转换。
这些方法一般包括基于标志物的方法和基于图像配准的方法。
基于标志物的方法主要依赖于人工标注的解剖结构，通过检测和识别图像中的标志物，然后进行几何变换实现二维到三维的转换。
这种方法相对简单，但依赖于标记的准确性和标志物的可见性。
基于图像配准的方法通过比较多个二维图像之间的相似性，并使用配准算法将它们进行对齐，得到一个三维的重建结果。
这种方法可以处理无需标记的图像，但在配准过程中可能会产生误差。
4. 基于机器学习的方法基于机器学习的方法主要利用了经验模型或者统计模型，通过学习已有的二维到三维转换案例，来实现对新的图像进行转换。
图像配准方法及其在植物组织三维重建中应用研究进展
像 Ａ与参考图像 的匹配 （ 灰度变换 ｇ用于不 同传感
基金项 目：国家 自然 科学基金项 目（ ３ １ １ ７ １ ４ ５ ４） ； 北京 市农林 科学 院科 技创新能 力建 设专项 （ Ｋ Ｊ Ｃ Ｘ ２ ０ １ １ ０ ４ ０ １ １ ） 作者简 介 ：王炎玲 （ １ ９ ８ ６ 一 ）， 女， 郑州人 ， 硕士研究 生 ， （ Ｅ — ｍ ａ ｉ ｌ ）ｗ ａ ｎ ｇ ｙ —
得 极 为 重要 。
同传感器的同一场景的两幅图像或者多 幅图像 ， 通过
会对 一 幅 图 像 进 行 一 定 的几 何 变 换 映射 到 另 一 幅 图
像中， 使 得 两 幅 图像 中 的 相 关 点 达 到 空 间 上 的 一
致 ， 用 于校 正 图像 的坐标 和形 变 。通 常会 使用 二 维 矩 阵 （ ， Ｙ ） 表示 浮 动 图像 ， （ ， Ｙ ） 表 示 参 考 图像 Ｂ， 图像 配 准 即可 定 义 为 浮 动 图像 与参 考 图像 在 空 间
原 因及 形 变形 式 的不 同 ， 因此 图像 配 准 技 术 的 选 择 要 由各 自具 体 的 应 用 背 景 及 实 际情 况 所 决 定 。然 而 在 理 论上 不 同领 域 的 配 准 技 术 又存 在 很 大 的相 似 性 ， 所 以在特 定 领 域 的 配 准 技 术 也 可 以用 于 其 它 领 域 或 被 其 他领 域借 鉴 参 考 。 图像 配 准 针 对 来 自不 同时 间 、 不 同视 角 或 不
摘
要 ：图像 配 准 是 图像 处 理 领 域 中 的一 个 重要 研 究 课 题 。 为此 ， 首 先 对 目前 主要 图像 配 准 算 法 进行 了 分类 ， 比
较 分析 其 优 缺 点 ； 然后 结 合 植 物组 织 切 片 图像 的 特 点 ， 总 结 了 图像 配 准 在 植 物 组 织 三 维 重 建 与 可 视化 中 的 应 用 情况； 最后 对 基 于 序列 图像 的 植物 组 织 三 维 重建 中 的图像 配 准 方 法 的研 究 方 向进 行 了探 讨 和展 望 。 关 键词 ： 图像 配准 ；植 物组 织 ；互 信 息 ；切 片 图 像
面向异构三维人体模型的配准与拼接技术研究
面向异构三维人体模型的配准与拼接技术研究摘要：随着科技的不断发展，三维人体模型在医学、虚拟现实等领域得到了广泛应用。
然而，由于人体模型的异构性，面对多源数据的配准与拼接仍然是一个具有挑战性的问题。
本研究旨在探索面向异构三维人体模型的配准与拼接技术，提出了一种基于特征点匹配和图像融合的方法。
关键词：三维人体模型、异构性、配准、拼接、特征点匹配、图像融合1. 引言三维人体模型在医学领域的应用日益广泛，例如在疾病诊断、手术模拟等方面发挥着重要作用。
然而，由于数据来源的异构性，不同数据源的人体模型具有不同的形状、大小和分辨率等特点，导致了多源数据的配准与拼接问题。
2. 相关工作目前，已经有许多配准与拼接方法被提出，例如基于特征点匹配的方法和基于图像融合的方法。
然而，这些方法在面对异构三维人体模型时存在一定的局限性。
3. 方法本研究提出了一种综合利用特征点匹配和图像融合的方法。
首先，通过提取多源数据中的特征点，利用特征点匹配算法进行粗配准。
然后，通过优化算法对配准结果进行细化，以提高配准精度。
最后，利用图像融合技术将配准后的模型拼接在一起。
4. 实验与结果为了验证所提出方法的有效性，我们采用了来自不同数据源的三维人体模型进行实验。
实验结果表明，所提出的方法能够有效地实现多源数据的配准与拼接，并且具有较高的精度和稳定性。
5. 结论与展望本研究通过综合利用特征点匹配和图像融合的方法，实现了面向异构三维人体模型的配准与拼接。
实验结果表明，所提出的方法具有较高的精度和稳定性，为进一步研究和应用提供了有力的支持。
未来，我们将进一步改进算法，优化配准与拼接的效果，并探索更广泛的应用领域。
总结：本研究针对异构三维人体模型的配准与拼接问题，提出了一种基于特征点匹配和图像融合的方法。
实验证明该方法能够有效地实现多源数据的配准与拼接，并具有较高的精度和稳定性。
这一研究成果对于医学、虚拟现实等领域的人体模型应用具有重要意义。
医学图像配准与三维重建算法研究
医学图像配准与三维重建算法研究医学图像配准与三维重建是医学图像处理领域的重要研究方向，广泛应用于医学诊断、手术规划以及科学研究等领域。
本文将介绍医学图像配准与三维重建的基本概念、应用领域以及常用算法，以期对该领域的研究有一定了解。
医学图像配准是指将来自不同时间、不同设备或不同成像模态的医学图像进行空间上的对齐，以便实现更准确的定位、可视化和分析。
医学图像配准的主要目标是使得不同图像之间的相同解剖结构在空间上对应位置重合，从而实现比较、分析和增强。
这对于医学诊断、疾病监测和治疗规划等方面具有重要意义。
医学图像三维重建是将二维医学图像转换为三维模型的过程，可以更全面地展示解剖结构，为医学专业人士提供更详细的信息。
三维重建的关键是从二维图像中恢复出三维的形状和位置信息。
三维重建技术可以应用于手术规划、器官功能评估、医学教育和研究等领域。
医学图像配准与三维重建的算法研究包括各种方法和技术，下面介绍几种常用的算法：1. 特征点匹配算法：特征点匹配是实现图像配准和三维重建的基础步骤。
这种算法通过检测图像中的关键特征点，并将其与其他图像进行匹配，从而找到相同或相似的解剖结构。
特征点匹配算法常用的方法有SIFT、SURF和ORB等。
2. 刚体变换算法：刚体变换是一种常用的配准方法，通过平移和旋转对图像进行变换，使得两个图像的空间位置一致。
刚体变换适用于需要保持形状和大小的图像配准任务。
常见的刚体变换算法有最小二乘法和ICP（迭代最近点）算法。
3. 弹性变形算法：弹性变形算法是一种能够处理非刚性图像配准问题的方法。
它可以对图像进行局部的形变，从而更准确地对齐解剖结构。
其中，常用的弹性变形模型有BSpline模型和Thin-Plate Spline（TPS）模型。
4. 体素填充算法：体素填充算法是三维重建的一种常用方法，通过使用体素进行体积数据的表示和重建。
该算法首先对医学图像进行分割，提取出感兴趣区域的体素数据，然后根据体素之间的关系进行体素填充，最终形成三维重建模型。
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ABSTRACT.......................................................................................................................................................... II
分类号： TP391 UDC： 004.9
学号： 020972
东南大学 硕士学位论文
三维医学图像配准方法研究
研究生姓名：江 军 导 师姓名：舒华忠 教授
於文雪 副教授
申请学位级别 工学硕士
学科专业名称 生物医学工程
论文提交日期 2005 年 月 日 论文答辩日期 2005 年 4 月 5 日
学位授予单位 东 南 大 学 学位授予日期 2005 年 月 日
1.1 引言 .............................................................................................................................................................. 1 1.2 医学图像配准.............................................................................................................................................. 2 1.3 本文内容组织.............................................................................................................................................. 3
The appearance of different kinds technology of imaging makes people easy to observe Dissection structure of human body. It is very helpful, but information of image that receives from the same human body is difference and complement to another. To make full use of a large amount of information, we must come to explain and utilize them as a whole, it is very important and useful in clinical diagnosis.
In the thesis, we first discuss registration by maximization of mutually information. It is fully automatic and images involved in registration don't need any pre-treat. We discuss principle of registration by maximization of mutual information at aspect of entropy and mutual information. We emulate key points involved in registration by maximization of mutually information in detail, such as transformation, interpolation methods and optimization procedure etc. We analyse the impact of PV on mutual information. In order to improve speed, we use many skills to raise speed, such as multi-resolution, reduction of grey levels and Hybrid Powell and Simulated Annealing optimization Algorithm etc, experiment shows that it is valuable to avoid local extremum.
研究生签名：
日 期：
东南大学学位论文使用授权声明
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Then, we discuss the surface based registration, explain the principle of registration based on surface and enumerate the main points involved in surface based registration. We extract the contour by canny algorithm, discuss Quatemions and SVD which is used in the points-based registration, and Iterative Closest Points algorithm which is frequently used Iterative algorithm. In order to raise speed, we use multi-scale iterative algorithm.
BY Jiang Jun
Supervised by Prof. SHU Hua-zhong
Prof. YU Wen-xue
Department of Biomedical Engineering Southeast University March 2005Biblioteka 东南大学学位论文独创性声明
本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成 果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表 或撰写过的研究成果，也不包含为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过 的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并 表示了谢意。
Key Words: medical image, image registration, mutual information, surface, timization,
interpolation
东南大学硕士学位论文
目录
摘 要 .....................................................................................................................................................................I
答辩委员会主席 罗立民 教授 评 阅 人
2005 年 3 月 20 日
3D MEDICAL IMAGE REGISTRATION
A Dissertation Submitted to Southeast University
For the Academic Degree of Master of Engineering
The registration in medical image is an important technology in the medical image processing, it is a multi-disciplinary research fields that crosses information science, image technology of the computer and medical Science. The present medical image registration can be divided into methods based on the grey levels and methods based on characteristic of the image.This paper discusses registration by maximization of mutually information and surface based image registration, these two kinds methods are mostly used3D registration method in clinic.
东南大学硕士学位论文
Abstract
Title: 3D Medical Image Registration Graduate Student: Jiang Jun Thesis Supervisor: SHU Huazhong &YU Wenxue School: Southeast University