医学图像的配准与融合共122页

医学图像配准及融合

分类号密级UDC学位论文医学图像配准及融合（题名和副题名）张洁（作者姓名）指导教师姓名蒋宁副教授电子科技大学成都（职务、职称、学位、单位名称及地址）申请学位级别硕士专业名称电路与系统论文提交日期2004.6论文答辩日期2004.6学位授予单位和日期电子科技大学答辩委员会主席评阅人2004年6月 15日注1注明《国际十进分类法UDC》的类号独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。

据我所知，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，也不包含为获得电子科技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谢意。

签名：日期：年月日关于论文使用授权的说明本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。

本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。

（保密的学位论文在解密后应遵守此规定）签名：导师签名：日期：年月日摘要医学图像信息融合是当代信息科学、计算机与医学影像科学相交叉的一个研究课题，它是医学图像处理学科的一个新的研究热点。

作为医学图像融合的基础，医学图像的配准有着非常重要的意义，它是图像融合的第一步，配准的精度直接影响着融合的效果。

本文从二维医学图像的刚性变换出发，研究了基于互信息的多模态医学图像配准方法。

互信息法是把信息论中的互信息作为衡量两幅图像配准的相似性测度函数，当两幅图像配准时，互信息达到最大值。

该方法人工干预少，只依赖于图像本身的信息，不需要任何假设或先验医学知识，也不需要对图像进行特征点提取、组织分类等预处理。

在寻找最优的旋转和平移参数时，采用了无需计算梯度的Powell直接搜索算法和Brent算法。

医学图像配准与配对的基本步骤与算法

医学图像配准与配对的基本步骤与算法随着互联网时代的到来，互联网思维逐渐渗透到各个领域，包括医学图像处理。

作为一位现代互联网思维的老师，我将为大家介绍医学图像配准与配对的基本步骤与算法，并探讨其在医学领域的应用。

医学图像配准是指将不同时间、不同模态或不同患者的医学图像进行对齐，以实现图像的统一和比较。

配准的基本步骤包括：图像预处理、特征提取、特征匹配和变换模型。

首先，图像预处理是为了去除图像中的噪声和不必要的信息，以提高后续处理的准确性和效率。

常用的预处理方法包括平滑滤波、边缘检测和图像增强等。

通过这些方法，可以使图像更加清晰、明确，为后续的特征提取和匹配打下良好的基础。

接下来，特征提取是将图像中的关键信息提取出来，以便进行后续的匹配和变换。

常用的特征包括角点、边缘、纹理等。

特征提取的方法有很多，例如Harris角点检测、SIFT特征提取等。

通过这些方法，可以从图像中提取出具有独特性和稳定性的特征点或特征描述子，为后续的匹配和变换提供可靠的依据。

然后，特征匹配是将两幅图像中的特征进行对应，以找到它们之间的关系。

特征匹配的目标是找到最佳的匹配对，即使得两幅图像中的特征点之间的距离最小。

常用的特征匹配算法包括暴力匹配、K近邻匹配和RANSAC匹配等。

通过这些算法，可以实现特征点的准确匹配，为后续的变换模型提供准确的输入。

最后，变换模型是根据特征匹配的结果，将一个图像变换到另一个图像的空间中。

常用的变换模型包括仿射变换、透视变换和非刚性变换等。

这些变换模型可以将图像进行旋转、平移、缩放等操作，从而实现图像的对齐和配准。

医学图像配准与配对在医学领域有着广泛的应用。

例如，在医学影像诊断中，医生可以通过将多个时间点的同一患者的图像进行配准，来观察病变的演变和治疗效果的评估。

此外，在医学研究中，医学图像配准可以用于分析不同患者之间的结构和功能的差异，从而帮助研究人员更好地理解疾病的发生和发展机制。

总之，医学图像配准与配对是一项重要的技术，它可以将不同时间、不同模态或不同患者的医学图像进行对齐，为医学影像诊断和研究提供可靠的基础。

第6章医学图像配准(6.3-6.6)

互信息是信息理论中的一个基本概念，通常用于描述两个系统间的统计相关性，或者是在一个系统中包含的另一个系统的信息的多少，可以用熵来描述。熵表达的是一个系统的复杂性或者是不确定性。系统A的熵定义为：
H ( A) p A (a) log p A (a)
a
两个系统的联合熵为：
H ( A, B) p AB (a, b) log p AB (a, b)
倒角匹配算法的关键部分是距离变换（Distance Transformation）。距离变换的类型决定了使用该变换后代价函数描述两幅图像特征间距离的准确程度。距离变换是将二值图转换为灰度图像的一种变换。每个象素的灰度值是该象素与最近背景象素间的距离。常用的方法为倒角（Chamfer）算法。倒角算法通过对图像两次扫描，实现距离变换。 1. 一维距离变换对图像的一列像素做距离变换。设二值图像像素0：背景， 1：物体。
6.3.3 基于极值点的刚体配准
对同一个病人用相同成像模式但不同位臵的两幅图像进行配准，可以从这两幅图像上分别提取极值线及极值点, 再设法寻找这两组极值点间的对应关系。最后，计算能使这些匹配线段重叠的最佳刚体变换。一种典型的技术是采用几何散列（Hashing）表与H与代价函数的优化
采用何种分割方法取决于实际应用。倒角匹配算法只要求将图像F分割成二值图像作为距离变换的输入。还要从分割得到的图像G产生一组轮廓点。轮廓点可用简单的轮廓跟踪法或对二值图像扫描搜索非零元素（线条图中点的顺序无关紧要）。倒角匹配算法对所用的分割算法并无特殊的约束。从效率因素考虑总是希望线条中的点数目相对少些为好。倒角匹配算法对分割质量具高度强健性，这意味可以使用“低质量”自动分割技术。即算法可以是全自动的，即使图像质量差些也无妨。

医学图像配准与导航技术

医学图像配准与导航技术章节一：医学图像配准技术医学图像配准技术是一种将不同层面或不同时间的医学图像进行对齐和融合的方法。

它在医学影像学领域中具有重要的应用价值，能够提供更准确的诊断和治疗方案。

1.1 图像配准的概念和意义医学图像配准是指将不同模态的图像或同一序列的图像进行精确的对齐，以实现从不同角度观察图像、比较不同时间点图像、实现图像融合等目的。

它可以帮助医生更好地理解和分析患者的病情，为治疗方案的制定提供准确的依据。

1.2 常见的图像配准方法医学图像配准方法主要包括基于特征的方法、基于相似度度量的方法和基于变换模型的方法。

其中，基于特征的方法依靠提取图像的特征点或特征区域进行匹配，从而实现图像的对齐；基于相似度度量的方法通过计算图像之间的相似度度量指标来确定最佳对齐方式；基于变换模型的方法则通过建立图像之间的变换关系来实现配准。

1.3 配准中的关键技术在医学图像配准过程中，有几个关键技术需要注意。

首先是特征提取和匹配技术，它们是实现图像对齐的基础。

其次是相似度度量技术，它可以帮助选择最佳的配准方法。

还有变换模型的选择和优化，它们能够有效地描述图像之间的变换关系。

最后是配准结果的评估方法，可以通过定量和定性评价来判断配准效果的好坏。

章节二：医学图像导航技术医学图像导航技术是一种将医学图像与实际手术操作相结合的技术。

它在导航手术和术中诊断中扮演着重要的角色，能够提供精确的导航指引和实时的图像引导。

2.1 图像导航的定义和应用医学图像导航是指将医学图像与手术现场进行实时匹配，通过引导医生在手术中对目标位置进行精确的定位和操作。

它可以应用于脑部手术、骨科手术、肝脏手术等各种领域，提高手术的准确性和安全性。

2.2 医学图像导航系统的构成和原理医学图像导航系统主要由图像获取、图像处理和跟踪定位三个步骤构成。

首先，必须获取具有高质量的医学图像，可以通过CT、MRI、超声等技术获得。

然后，通过图像处理算法对图像进行分割、匹配和配准，以便与实际手术场景相匹配。

医学图像配准融合及三维重建

if max(max(a))~=min(min(a))
a = (a-min(min(a)))/(max(max(a))-min(min(a)));
else
a = zeros(M,N);
end
if max(max(b))-min(min(b))
b = (b-min(min(b)))/(max(max(b))-min(min(b)));
b=imread('20.png');
[Ma,Na] = size(a);
[Mb,Nb] = size(b);
M=min(Ma,Mb);
N=min(Na,Nb);
%初始化直方图数组
hab = zeros(256,256);
ha = zeros(1,256);
hb = zeros(1,256);
%归一化
[Ma,Na] = size(a);
[Mb,Nb] = size(b);
M=min(Ma,Mb);
N=min(Na,Nb);
%初始化直方图数组
hab = zeros(256,256);
ha = zeros(1,256);
hb = zeros(1,256);
%归一化
if max(max(a))~=min(min(a))
else
b = zeros(M,N);
end
a = double(int16(a*255))+1;
b = double(int16(b*255))+1;
for i=1:M
for j=1:N
indexx = a(i,j);
indexy = b(i,j) ;
hab(indexx,indexy) = hab(indexx,indexy)+1;%联合直方图

医学图像融合配准技术

ｔａｅａｃｒｃ，ｓｅｄｎｓｄａｔｍａｉｔｎｏｇｇｓａｉｏｍｋｃｕａｙｐｅｉｅｓａｕｏｔａｏｆｉｅｒｉｔｔｎ．ｎｚｉｍａｅｒｏ
【ｅｒｓｈｅｒｉｒｉ；ｇａｓｒａｏ；＇ａｓｍｔｎｎｎｎａｔｎｆｍｔｎＫｙＷｏｄ】ｍｇｅｓａｏｒｉｔｎｆｍｔｎａｍｔｎｆｍｏ；ｏｌｅａｓｒａｏｇｔｔｎｉｄｒｏｉｆｅｒｏｉｔｉｒｒｏｉ
ｏｓａｃｆｍａｅｔｈｏｏｙｎｔｉｆｌ，ｉｇｅｉｒｔｎｉｔｅｉｏｔｎ，ｈｒｄｈｔｆｌ．Ｉｉａｔｌ，ｉｆｒｅｒｈｏｇｅｎｌｇ．Ｉｓｉｄｍａｅｒｇｓａｉｓｈｅｉｃｈｅｔｏｍｐｒｔａｄａｏｅｄｎｔｓｒｃｅｔａｎｉｈｉ
ｃｏｌｆＳｉｃｎｅｈｏｇ，ｏｇｉｎｖｓｙＳａｈｉ００２ＳｈｏｆｉｃｎｅａｄＴｃｎｌｙＴｎｊＵｉｒｉ（ｈｇａ２０９）ｏＬｅｅｏｅｔｎ
【ｂｔｃ】ｈｅｕｏａｓｅｏｇｉａｔｏｅｅｏｅｅｉｌｏ，ｄｔｅＯＡｓａｔｍｇｓｎｐｙａｅｎｓｓｎｃｌｉｔｌｏｍｄｍｍｄａｎｗａｔｒｒｆｉｌｖｍｔｉｆｎｒｅｎｈｆｄｆｎｉｉｃｎｉｉｈＣｅｓ
在医学诊断和治疗过程中，常需要对比分析多幅图像，以获得更为精确和全面的信息。图像分析
大都要求多幅图像的几何位置一致。因此，图像配准是医学图像分析图像寻求一种（一系列）间变或空换。它与另一幅医学图像上的对应点达到空间上使的一致。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。配准的结果应使两幅图像上所有的解剖点，至少是所有具有诊断意或义的点及手术感兴趣的点都达到匹配。图像配准不仅可以校正病人多次成像间的位置变化，可以校也

医学影像处理中磁共振图像配准技术的应用教程与对齐准确性评估

医学影像处理中磁共振图像配准技术的应用教程与对齐准确性评估磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging，MRI）是一种非侵入性的医学成像技术，广泛应用于疾病的诊断与治疗。

然而，在进行医学影像处理时，经常需要将不同时间点或不同模态的磁共振图像进行对齐，以实现准确的定量分析和比较。

本文将介绍医学影像处理中磁共振图像配准技术的应用教程，并探讨其对齐准确性评估的方法。

首先，我们来了解磁共振图像配准的基本原理。

磁共振图像配准是将两个或多个磁共振图像进行空间上的对齐，使得它们在解剖结构上相互匹配。

简单来说，配准的目标是将不同图像中的相同结构对应起来，从而实现相同位置和尺寸的像素在不同图像中具有相同的空间坐标。

配准技术的基本原理包括特征提取、特征匹配和图像变换。

在磁共振图像配准中，常用的特征提取方法有基于边缘、基于强度和基于特征点等。

基于边缘的方法通过检测图像中的边缘特征，提取结构信息。

基于强度的方法则利用图像中的灰度级信息，提取图像的亮度分布特征。

基于特征点的方法则通过检测图像中的显著特征点，如角点或斑点等，提取唯一标识的特征。

特征匹配是指在两个或多个图像中寻找相同或相似特征，并将其进行匹配。

常用的特征匹配算法有基于相关系数、基于相似度和基于相位等方法。

匹配过程可以利用最小二乘法、RANSAC算法等进行优化，以提高匹配的准确性。

图像变换是将配准前的图像进行变换，使得它们与配准后的图像具有相同的空间坐标。

常见的图像变换方法有刚体变换、仿射变换和非刚性变形等。

在实际的磁共振图像配准应用中，有一些常见的技术和工具可以帮助实现高质量的配准结果。

例如，可以利用现成的图像处理软件，如FSL （FMRIB Software Library）、ANTS（Advanced Normalization Tools）和SPM（Statistical Parametric Mapping）等，它们提供了丰富的配准算法和工具。

医学图像的自动配准与建模研究

医学图像的自动配准与建模研究随着医学技术的进步，医学图像在疾病的诊断和治疗中起着越来越重要的作用。

然而，由于医学图像的采集方式和参数的巨大差异，不同医学图像之间的配准和匹配下往往变得困难。

医学图像配准是指对不同时间、角度、医生或设备采集的医学图像进行对齐的过程。

医学图像自动配准和建模是当前医学图像领域的研究热点之一，主要通过自动算法解决库存医学图像的大量数据和信息，提高医学诊断的准确性和效率。

1.医学图像配准的现状和挑战目前，医学图像配准技术已经在多领域得到广泛应用，如计算机辅助诊断、治疗计划设计、感兴趣区域的分割等方面。

然而，面临着许多挑战，这些挑战包括：1) 不同设备和不同参数采集的图像之间存在位置、旋转、缩放等不同变换，使得图像配准的任务变得特别困难。

2) 医学图像的噪声和伪影使得图像质量下降，甚至可能会干扰医生进行医学诊断。

3) 大部分医学图像是三维或者四维（包括时间维），因此在处理医学图像时需要使用高度专业化的算法和技术，如体绘制、分割等。

2.医学图像自动配准的技术路线在医学图像自动配准领域，主要有三种常见的技术路线，分别是基于图像特征的匹配方法、基于能量优化的方法和基于深度学习的方法。

1) 基于图像特征的匹配方法：这种方法主要通过提取和匹配图像特征，来完成不同医学图像之间的对齐。

这种方法的优点是具有很好的可解释性和高效性，但是存在耐受性差的问题，如输入的图像存在伪影或失真等。

2) 基于能量优化的方法：这种方法主要通过最小化差异度或最大化相似度，来实现医学图像自动配准和建模。

它能够同时处理多个图像，并且具有很好的分辨率，准确性和时间效率，但是对于一些情况，如存在大量的局部特征，应用效果欠佳。

3) 基于深度学习的方法：这种方法主要通过神经网络来完成医学图像的自动配准，已经成为当前最流行的医学图像自动配准方法之一。

它具有高效准确、鲁棒性好、具有一定的健壮性等特点，但需要大量数据配合，特征提取困难，网络训练复杂，且对于一些医学图像类型识别率较低。