第7讲 医学图像配准和融合精品PPT课件
生物医学图像配准与融合技术
生物医学图像配准与融合技术第一章：引言生物医学图像配准与融合技术是近年来在医学影像领域得到广泛应用的重要技术之一。
图像配准是指将不同时间、不同仪器或不同成像方式获得的医学图像进行对齐，以实现形态学或功能学上的比较和分析。
而图像融合则是将多个相互补充的医学图像信息融合为一个整体图像，以提升诊断和治疗的准确性和可行性。
本章将介绍生物医学图像配准与融合技术的研究背景和意义。
第二章：生物医学图像配准技术2.1 影像配准方法影像配准算法主要分为刚体变换、仿射变换和非刚体变换三种类型。
刚体变换适用于不考虑局部形变的情况，如脑部图像的配准；仿射变换可以捕捉到平移、旋转和尺度变换等刚性形变的信息；非刚体变换则适用于表达非刚性形状变化的情况，如心脏或肺部图像的配准。
2.2 图像特征提取图像特征提取是影像配准的重要步骤，其目的是从不同图像中提取出具有对应关系的特征点。
常用的特征提取方法包括尺度不变特征变换（SIFT）、速度鲁棒特征（SURF）和主成分分析（PCA）等。
2.3 配准评估准确评估配准结果对于衡量配准算法的性能至关重要。
常用的评估方法包括均方根误差（RMSE）、互信息（MI）和互相关（CC）等。
第三章：生物医学图像融合技术3.1 多模态图像融合多模态图像融合是指将不同成像模态获得的医学图像信息进行融合，以提高诊断和治疗的准确性和可行性。
常见的多模态图像融合方法包括基于权重功能的融合、基于变换域的融合和基于学习的融合。
3.2 多尺度图像融合多尺度图像融合是指将不同尺度获得的图像信息进行融合，以获取更全面和细致的图像信息。
常用的多尺度图像融合方法包括金字塔融合、小波变换和骨架表示等。
3.3 区域特异性图像融合区域特异性图像融合是指将感兴趣区域（ROI）的图像信息进行融合，以突出重要区域的细节信息。
常见的区域特异性图像融合方法包括基于区域分割的融合、基于判别性分析的融合和基于学习的融合。
第四章：应用研究与前景展望4.1 临床应用生物医学图像配准与融合技术在临床应用中具有广阔的前景。
医学图象配准
定义x轴为水平方向轴，正方向：从左到右；
1、刚体变换
（1）二维刚体变换
三个变换参数：两个方向的平移和绕坐标原点的旋转 三个变换参数：两个方向的平移和绕坐标原点的旋转 平移和绕坐标原点的 轴方向的平移： 矩阵形式： 沿y轴方向的平移
x′ = x y′ = y + q
其中，q是刚体变换参数。
2、医学图象基本变换：刚体、仿射、投影、非线性 医学图象基本变换：刚体、仿射、投影、
刚体变换 ⊂仿射变换 ⊂投影变换 ⊂非线性变换
全局变换 局部变换
常用的空间几何变换的图示：
一、图象配准概述
3、图象配准类型
（1）同一对象 (intra—subject) 的图象配准 intra—
不同 MR 加权像间的配准 图象序列的配准
x′ 1 0 0 x y ′ = 0 1 q y 1 0 0 1 1
定义y轴为垂直方向轴，正方向：从下到上；
1、刚体变换
（1）二维刚体变换
三个变换参数：两个方向的平移和绕坐标原点的旋转 三个变换参数：两个方向的平移和绕坐标原点的旋转 平移和绕坐标原点的 绕坐标原点的旋转： 矩阵形式： 绕坐标原点的旋转
x′ = x cosθ + y sin θ y ′ = − x sin θ + y cosθ
x′ cosθ y ′ = − sin θ 1 0
sin θ cosθ 0
0 x 0 y 1 1
x' a11 y' = a21 1 a 31 a12 a22 a32 a13 x a23 y a33 1
多模图像配准融合
多模图像配准融合浅析多模态医学图像的配准与融合技术来源：本站原创作者：朱俊林发布时间：2009-06-071 医学图像的配准技术简介医学图像的配准技术是90年代才发展起来的医学图像处理一个重要分支,并且日益受到了医学界和工程界的重视。
医学图像的配准是指对于一幅医学图像寻求一种或者是一系列的空间变换,使两幅图像的对应点达到空间位置和解剖结构的一致，这种一致是指人体上的同一解剖点在两张匹配的图像上有相同的空间位置。
简单地说医学图像配准就是解决两幅图像的严格对齐问题。
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解剖点及手术感兴趣的点都达到匹配。
医学图像的配准按图像来源分为：单模态(mono-modality)与多模态配准(multi-modality)。
单模态配准是指对来自同一成像设备的不同时刻或不同角度的图像进行配准。
但在实际临床应用中，单一模态的图像往往不能提供医生所需要的足够信息，通常需要将不同模态的图像融合在一起得到更丰富的信息量，从而作出准确的诊断，制订出合适的治疗方案。
所谓多模态配准，是将来自不同形式的医学图像进行空间上的对准，将对应的相同解剖位置标记出来以实现图像融合和进一步后期处理。
多模态图像之间的配准使用最频繁,主要应用在诊断方面,可分为解剖—解剖的配准和解剖—功能的配准两大类,前者将显示组织形态学不同方面的两幅图像混合,后者将组织的新陈代谢与它相对于解剖结构的空间位置联系起来。
目前，主要的研究工作重点是进行CT、MRI以及PET、fMRI等图像的配准。
2 医学图像融合技术简介医学图像的融合是指将两幅(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的技术。
医学诊断往往要综合许多不同信息进行，传统的方法是，临床医生利用灯箱分别观看这些胶片，综合对比，得到结果。
如果能够把这些互补信息以某种方式综合在一起作为一个整体作为医学诊断的依据，使得临床医生只要在一张综合图像上就能看到不同原始图像的信息，那么就能提供全方位的信息细节。
医学图像处理课件
频率域滤波
低通滤波
通过抑制图像的高频成分来平 滑图像并减少噪声。
高通滤波
通过抑制图像的低频成分来增强 图像的边缘和细节。
带通滤波
仅通过图像的一定频率范围，以提 取特定频率成分或消除噪声。
小波变换
一维小波变换
将图像分解成多个小波系数， 以多尺度分析图像并保留不同
尺度的信息。
二维小波变换
将图像进行二维小波变换，以 多尺度分解图像并保留不同尺
医学影像辅助诊断
利用医学影像处理技术，提取图 像中的特征信息，辅助医生进行
疾病判断。
医学影像自动识别技术，包括病 灶检测、分割和量化等，提高医
生工作效率。
医学影像配准技术，实现不同模 态医学图像之间的精确比对，提
高诊断准确性。
医学影像预测疾病
基于医学影像的数据挖掘技术 ，发现疾病与影像特征之间的
基于模型的分割
利用图像中的边缘信息，检测边缘并分割出 不同的对象。常见的算法包括Canny边缘检 测、Sobel边缘检测等。
利用数学模型（如高斯分布、混合模型等） 对图像进行分割，常用的算法包括Kmeans聚类、GMM聚类等。
04
医学图像分析技术
定量分析
灰度定量分析
通过计算像素的灰度值，定量 描述图像的明暗程度和对比度
基于边缘的图像分 割算法
边缘检测算法通过检测图像边缘 像素的强度和方向，确定目标区 域的边界，用于目标检测和识别 。
基于模型的图像分 割算法
建模算法通过建立数学模型，拟 合目标区域形状和纹理特征，进 行目标检测和识别，用于精确分 割目标区域。
03
医学图像预处理技术
图像增强
灰度增强
通过调整图像的对比度和亮度 ，增强图像的对比度，使图像 中的组织结构更加清晰可辨。
《医学图像处理》课件
3
形状分析
提取图像中的形状特征，用于组织结构和病灶形 态的评估。
医学图像分析
病灶检测
通过特征提取和算法分析，自动或半自动检测 病灶位置和大小。
组织定量分析
对组织进行定量分析，如体积、密度等参数的 计算。
疾病诊断
结合临床知识和医学经验，对疾病进行诊断和评估。
CT图像处理案例
总结词
预处理
CT图像处理案例展示了如何利用医学图像 处理技术对CT图像进行预处理、增强和分 割，以提高图像质量和诊断准确性。
包括噪声去除、图像校正和重建等步骤， 以提高图像质量。
图像增强
图像分割
通过对比度拉伸、直方图均衡化等技术， 突出图像中的病变区域。
利用阈值分割、区域生长等技术，将病变 区域从背景中提取出来，便于医生诊断。
通过自动化分析和识别技术，帮助医生快速准确地定位病变，提高 诊断的准确性和可靠性。
实现远程医疗和移动医疗
通过医学图像处理技术，可以将医学影像传输到远程或移动设备上 ，方便医生随时随地进行诊断和治疗。
医学图像处理的应用领域
放射影像学
包括X光、CT、MRI等影像的处理和分析。
内窥镜影像学
对内窥镜拍摄的影像进行预处理、病变检测 和识别等操作。
01
深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN），在 医学图像处理中发挥了重要作用。
02
CNN能够自动提取图像特征，并识别出复杂的模式 ，从而提高了医学图像分类和识别的准确性。
03
深度学习还可以用于生成医学图像的3D模型，以便 更好地了解患者的解剖结构。
医学图像处理技术的发展趋势
随着技术的不断发展，医学图 像处理将更加智能化和自动化 。
3.1 医学图像配准
迭代最近法
迭代最近点（ICP）配准算法是由Besl 和Mckay提出的， 它将一般的非线性最小化问题归结为基于点的迭代配准问 题。 ICP 算法是一种非常通用的配准方法，可用于许多几何形 状的配准，如点、线、面、复杂实体等等。 对于基于面的配准，则先将其中一个实体定为“数据”，而 将另一个定为“模块”，然后通过搜索各“数据”点在“模板” 上的最近点，调整坐标变换矩阵并用其对“数据”点进行变 换，同时对变换的结果进行评估，重复以上步骤直到满足 条件为止。
形变模型介绍
Snake 模型在感兴趣区域定义了一条带有能量的曲线（3D 时是一个曲面），这条曲线在图像数据构造的“外力”和曲 线本身的“内力”作用下进行演化，最后收敛到能量最小处。
适用范围
基于形变模型的方法特别适用于不同病人 (interpatient)之间图像的配准或者病人图像 和图谱图像之间的配准。 这种方法在初始曲线和目标曲线差别较大 时效果不好，这时可先采用刚体变换的方 法进行预配准，然后再进行形变变换。
配准的基本要素
1. 特征空间：配准选择的对象。 2. 空间（几何）变换：刚体变换、非刚体变换 3. 插值：确定不在网格上的点 4. 相似性测度：两幅图像是否相似（配准）？
配准的流程
图像I2 初始变换 几何变换 I*2=T（I2） 图像I1 相似性测量
最优
特征空间
特征点：即选取一些几何上或解剖上有意义且容易定位的 点组成特征空间。
基于特征点的配准
一个例子
基于特征点的配准方法
1. 全局方法
u = ∑∑ aij x y
i i =0 j =0 m i j −i
v = ∑∑ bij x i y j −i
i =0 j =0
m
《医学图象处理》课件
1 概述
2 分类
医学图像包括X射线、CT扫描、MRI等多 种模态，提供了人体内部结构和功能的可 视化展示。
医学图像可以分为结构图像（如X射线） 和功能图像（如PET扫描），每种图像有 不同的特点和应用。
医学图像处理的基本任务
1 图像增强
通过去除噪声、增强对比度等技术，改善图像质量，使医生能够更清晰地识别病变。
2 纹理分析
提取并量化图像中的纹理特征，用于区分不同类型的组织和病变。
3 局部特征描述
通过提取局部特征点和描述符，对医学图像进行匹配和配准。
医学图像三维重建技术
1 体素重建
通过对医学图像中的体素进行堆叠和插值，重建出三维的图像。
2 表面重建
根据医学图像中的边缘和特征点，重建出物体的三维表面模型。
3 成像重建
医学图像处理在临床上的应用
1 病变检测和诊断
2 手术导航和规划
3 病理分析与研究
通过医学图像处理技术， 医生可以更准确地检测 和诊断各种病变，如肿 瘤和血管异常。
利用医学图像重建技术， 医生可以在手术前精确 导航和规划手术过程， 提高手术成功率。
医学图像处理技术可以 帮助病理学家分析组织 切片图像，研究疾病的 病理特征和发展过程。
利用多幅二维医学图像的投影信息，恢复出三维物体的内部结构。
常用的医学图像处理工具
1 ImageJ
一款开源的图像处理软 件，提供了多种用于医 学图像分析和处理的工 具。
2 3D Slicer
用于医学图像的可视化 和分析，提供了各种算 法和插件用于医学图像 的处理。
3 OpenCV
一套用于计算机视觉和 图像处理的通用开源库， 提供了丰富的图像处理 算法和工具。
图像特征匹配PPT课件
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
大规模图像数据集的特征匹配问题
计算复杂度
随着图像数据集规模的增大，特征提取和匹配的计算复杂度也随之 增加，影响匹配效率。
数据冗余
大规模图像数据集中存在大量相似或重复图像，导致特征匹配结果 冗余，降低匹配准确性。
噪声干扰
大规模图像数据集中可能包含大量噪声图像，对特征匹配结果造成干 扰，影响匹配性能。
图像特征匹配ppt课件
目录
• 引言 • 图像特征提取方法 • 特征匹配算法 • 图像特征匹配优化技术 • 图像特征匹配实验与分析 • 图像特征匹配的挑战与展望
01
引言
图像特征匹配的意义
提高图像识别精度
通过匹配图像中的特征点，可以更准确地识别和分类图像。
增强图像信息利用率
特征匹配可以提取出图像中的关键信息，提高信息利用率。
实时性要求高的场景中的特征匹配问题
快速特征提取
在实时性要求高的场景 中，需要快速提取图像 特征，以满足实时处理 的需求。
高效匹配算法
为了满足实时性要求， 需要研究高效的特征匹 配算法，提高匹配速度 。
硬件加速技术
利用硬件加速技术（如 GPU、FPGA等）提高 特征提取和匹配的速度 ，满足实时性要求。
图像特征匹配的研究现状
01
02
03
传统方法
如SIFT、SURF等算法在 特征提取和匹配方面取得 了一定成果。
深度学习方法
卷积神经网络（CNN）等 方法在图像特征匹配上取 得了显著进展。
面临挑战
如光照变化、遮挡、复杂 背景等问题仍待解决。
02
图像特征提取方法
基于颜色的特征提取
颜色直方图