刚体医学图像配准研究范文

【摘要】

刚体医学图像配准主要是针对头颅或骨骼图像进行配准的一种方法。本文对刚体医学图像配准进行了分类研究，基于外部标记点的配准方法实现起来相对简单，但是不能进行回溯性配准;而基于内部特征的刚体配准方法，包括基于特征点、直线段、轮廓、主轴和矩阵以及基于灰度信息等的配准方法则克服了该缺点，可实现回溯性配准。

【关键词】

刚体配准；回溯性；特征点；灰度信息

1前言

随着医学影像技术的快速发展，出现了多种类型的医学影像设备，并且这些设备各有所长，采集到的医学图像差异也很大，图像信息的融合就成为迫切的需求，因此图像配准作为医学图像融合的关键技术就成为了一个研究热点。医学图像配准是指对不同成像时间、不同人体或不同模态的多幅图像进行空间变换，使描述相同解剖结构的体素在同一空间坐标下匹配对应，去除图像之间的几何不一致性。根据研究对象的不同，医学图像配准主要分为刚体配准和非刚体配准两种方法。刚体配准主要是指针对头颅区域和骨骼的图像的一种配准方法，非刚体配准主要针对乳房、肝脏、肾、心脏等图像的一种配准方法。本文主要研究的是刚体医学图像的配准，它分为基于外部标记点的刚体配准和基于内部特征的刚体配准，下面就对刚体图像配准进行详细的介绍和分析。

2基于外部标记点的刚体配准

基于外部标记点的刚体配准方法是最早出现的刚体图像配准方法。该方法的基本原理为:首先人为地在受试者体外或者体内加入某些标记，并使得在不同的成像模式中这些标记可见，然后通过标记点的位置进行两幅图像的配准。基于外部标记点配准方法中最常用的一种方法是立体定位框架法(FidutialStereotacticFrame)。基于外部标记点的配准方法的优点是:计算简单，自动化程度高，配准结果相对较准确，实现过程简单。缺点是:该方法不包含与病人相关的图像信息，而且在图像获取前就要引入标记点，因而该方法不具有回溯行。

3基于内部特征的刚体配准

内部特征就是指图像本身的可明显识别的特征，主要包括医学图像中的解剖结构点、几何特征、统计特征或者某区域内的像素强度特征。基于内部特征的医学图像配准方法具有可回溯性，不会对患者造成伤害，是当今配准领域的研究热点。

3．1基于点特征的配准方法基于点特征的配准方法就是在原始图像中提取一定数目具有代表意义的点作为图像配准的对象，与原始图像信息量相比，这些特征点是稀疏的，因此对于目标函数的搜索速度比较快。目前基于特征点的配准方法层出不穷。Savi等［1］实现了心脏PET图像和超声图像之间的刚性配准。Ryan等［2］利用这种方法实现了视网膜图像的配准，主要是通过计算平移和旋转的相似性变换系数来匹配特征点。Betke等实现了肺部CT扫描图像的配准。

3．2基于直线段和轮廓的配准方法目前，基于边缘、轮廓的图像配准方法也是图像配准领域的一个研究热点。直线段是图像中相对易于提取的一个特征。因此许多人都对直线段的配准方法做了一些研究。比如，Medioni和Nevaria通过分割直线段的方法来实现刚体图像配准。对于轮廓特征，HuiLi提出了一种基于轮廓的图像配准方法。该方法首先采用拉普拉斯———高斯算子，进行图像中轮廓特征的提取，然后采用链码的方式来表示轮廓，再找出图像中轮廓的对应关系，从而得到两幅图像的变换关系。

3．3基于主轴和矩的配准方法基于主轴和矩的配准方法，简单来说，就是利用图像间像素灰度的统计关系进行配准的方法，该方法主要应用于多模图像的配准中应用较多。吴锋等提出了一种基于轮廓的力矩主轴配准方法。葛云等提出了Legendre正交矩，该方法的优点是具有重建特性，且可在一定程度上提高配准精度。但是整体来看，基于主轴和矩的配准方法具有一定的使用局限性，主要表现在计算结果不够准确，因此主要适用于一些图像的粗配准中。

3．4基于灰度信息的配准方法该方法利用图像的像素灰度信息，计算两幅图像对应像素对的统计关系来实现图像配准的，目前主要广泛应用于多模图像的配准中。该方法最初是由Woods等提出的。Hill等对Woods的方法进行了改进，他通过建立联合直方图来描述灰度对应关系，进而进行图像配准。Collignon和Studholme用熵作为配度，后来Collignon等又将“熵”的概念延伸到了互信息，并在多模医学图像配准中进行了成功应用。

4结语

目前，刚性医学图像配准的方法多种多样，各有优缺点。基于外部标记点的刚体配准方法虽然计算简单，自动化程度高，配准结果也比较准确，但是不可实现回溯性配准，因此实用性大大受限。而基于内部特征的刚性配准能很好的解决这一问题，可实现回溯性配准，因此基于特征点(如直线的交点、角点等)、特征直线段、轮廓、主轴和矩以及灰度信息的配准方法，得到了很大的发展和广泛的应用。

参考文献:

［1］冯林，管慧娟，孙焘，滕弘飞．医学图像非刚性配准研究进展［J］．北京生物医学工程，2006(04)．

［2］李雄飞，张存利，李鸿鹏，臧雪柏．医学图像配准技术进展［J］．计算机科学，2010(07)．

作者：赵夫群 单位：咸阳师范学院