一种改进的非刚性医学图像配准算法

非刚性医学图像配准是医学影像处理和应用中重要的研究课题.对传统的基于局部仿射变换的非刚性图像配准模型进行了改进,结合图像的区域灰度信息和切比雪夫低通滤波器幅度特性提出了一种新颖的非刚性医学图像配准算法.该算法采用自适应的局部非线性正则项,比传统算法更好地保持了图像的局部细节和边缘信息,通过结合多分辨率分层细化以及由粗到细的变形技术求解策略,很好地解决了传统配准模型无法对大变形单模态图像或者存在灰度差异的多模态图像之间进行配准的问题.实验证明,该模型和算法可以很好地实现对医学图像的非刚性配准.     

医学图像配准分类研究

医学图像配准是医学图像研究领域的一项重要课题。配准种类包括刚性配准和非刚性配准,配准形式包括不同个体间的配准以及同一个体不同图谱的配准。介绍了基于处理流程和基于图像特征的图像配准方法以及基于变形模型的图像配准三大类。非刚性配准比刚性配准在稳定性和计算效率等方面要求更高,技术难度更大,同时具有更重要的应用意义。随着计算机技术的应用和发展,非刚性配准成为一个非常活跃的研究领域,相关的模型和方法 备受关注。     

融合SIFT特征的熵图估计医学图像非刚性配准

配准准确性是医学图像配准算法的一项重要指标,像素灰度是目前图像配准中广泛使用的特征,但是灰度特征来源单一,而且忽略空间信息,在一些情况下容易产生误配。针对这个问题,本文提出一种融合SIFT特征的熵图估计医学图像非刚性配准算法。该算法首先使用基于互信息的刚性配准算法对两幅待配准图像进行粗配;然后,在采样点上提取像素灰度和SIFT高维特征,并在此基础上构造k-最邻近图(kNNG);最后,使用k-最邻近图来估计α互信息(αMI)。实验结果表明:和传统的基于互信息和像素灰度的刚性配准算法,基于熵图估计和单一像素灰度特征的非刚性配准算法相比,本文提出的算法具有更高的配准准确性。     

基于 Nyström 低阶近似和谱特征的图像非刚性配准

图像非刚性配准在计算机视觉和医学图像有着重要的作用.然而存在的非刚性配准算法对严重扭曲变形的图像配准精度和效率都比较低.针对该问题,提出基于Nystrm低阶近似和谱特征的图像非刚性配准算法.算法首先提取像素的谱特征,并将谱特征与空间特征、灰度特征融合形成具有扭曲不变性的全局谱特征; 然后在微分同胚配准的框架内使用全局谱匹配,确保算法产生的变形场具有光滑性、可逆性、可微性,以提高配准的精度;其次采用Nystrm抽样方法,随机抽取拉普拉斯矩阵的行与列,低阶逼近该矩阵,降低高维矩阵谱分解的时间,从而提高配准的效率;最后提出基于小波分解的多分辨率图像配准方法,进一步提高配准的精度和效率.理论分析和实验结果均表明,该算法的配准精度和配准效率都有明显的提高.     

基于自适应分数阶的医学图像非刚性配准

现有的医学图像配准算法对于灰度均匀、弱边缘以及弱纹理图像易陷入局部最优从而导致配准精度低下、收敛速度缓慢. 分数阶主动Demons (Fractional active Demons, FAD)算法是解决该问题的有效方法, 并且适用于图像的非刚性配准. 但FAD中的最佳分数阶阶次是人工交互选取, 并且对整幅图像都是固定不变的. 为了解决该问题, 提出一种阶次自适应的主动Demons算法并将其应用到医学图像的非刚性配准中. 算法首先根据图像的局部特征建立分数阶阶次自适应的数学模型, 并逐像素计算最优阶次, 基于该阶次构造Riemann-Liouvill (R-L)分数阶微分动态模板; 然后将自适应R-L分数阶微分引入到Active Demons算法, 在一定程度上缓解了图像配准在弱边缘和弱纹理区域易陷入局部最优问题, 从而提高了配准精度. 通过在两个医学图像库上进行实验验证, 实验结果表明该方法可以处理灰度均匀、弱纹理和弱边缘的医学图像非刚性配准, 配准精度得到较大提升.     

联合弯曲能量和标志点对应约束的非刚性医学图像配准

由于缺乏图像几何空间约束,基于互信息的非刚性医学图像配准常常产生不合理的形变。提出一种联合弯曲能量和标志点对应约束的非刚性医学图像配准方法,在互信息配准目标函数中添加弯曲能量惩罚和对应标志点间欧氏距离2个正则项,约束医学图像软组织不合理形变。脑部MRI、头颈部CT、胸部CBCT影像配准实验结果表明,该方法可有效提高配准质量。     

图像配准的复制动力学方法

为了实现高精度图像配准,把单个像素看做参与博弈的局中人,将图像配准视为图像中各个像素与其周边像素的演化博弈过程。为了寻求博弈的均衡点,根据配准问题的特点,对复制方程进行修改,提出基于修改后的复制方程的图像配准方法。新方法是完全基于问题域建立起来的,能实现对任意形变的高精度配准,并且配准精度与分辨率无关。针对刚性形变的遥感图像和非刚性形变的医学图像进行了两组实验,结果表明了新算法的有效性。     

非刚性医学图像配准研究综述

非刚性配准技术是医学图像配准中的一个重要研究课题,是非刚性组织配准,不同个体之间的配准以及个体同图谱配准的基础。该文提出了多项式法、样条函数法等基于空间变换的配准方法,以及弹性模型、粘性流体模型和光流场模型等基于物理模型的配准方法两大类方法。同刚性配准相比,非刚性配准技术还不成熟,计算效率和稳定性还需要进一步提高,仍是一个非常活跃的研究领域。     

基于多通道稀疏编码的非刚性多模态医学图像配准

针对稀疏编码相似性测度在非刚性医学图像配准中对灰度偏移场具有较好的鲁棒性,但只适用于单模态医学图像配准的问题,提出基于多通道稀疏编码的非刚性多模态医学图像配准方法。该方法将多模态配准问题视为一个多通道配准问题来解决,每个模态在一个单独的通道下运行;首先对待配准的两幅图像分别进行合成和正则化,然后划分通道和图像块,使用K奇异值分解（K-SVD）算法训练每个通道中的图像块得到分析字典和稀疏系数,并对每个通道进行加权求和,采用多层P样条自由变换模型来模拟非刚性几何形变,结合梯度下降法优化目标函数。实验结果表明,与局部互信息、多通道局部方差和残差复杂性（MCLVRC）、多通道稀疏诱导的相似性测度（MCSISM）、多通道Rank Induced相似性测度（MCRISM）多模态相似性测度相比,均方根误差分别下降了30.86%、22.24%、26.84%和16.49%。所提方法能够有效克服多模态医学图像配准中灰度偏移场对配准的影响,提高配准的精度和鲁棒性。     

一种面向医学图像非刚性配准的多维特征度量方法

医学图像的非刚性配准对于临床的精确诊疗具有重要意义.待配准图像对中目标的大形变和灰度分布呈各向异性给非刚性配准带来困难.本文针对这个问题,提出基于多维特征的联合Renyi α-entropy度量结合全局和局部特征的非刚性配准算法.首先,采用最小距离树构造联合Renyi α-entropy,建立多维特征度量新方法.然后,演绎出新度量准则相对于形变模型参数的梯度解析表达式,采用随机梯度下降法进行参数寻优.最终,将图像的Canny特征和梯度方向特征融入新度量中,实现全局和局部特征相结合的非刚性配准.通过在36对宫颈磁共振（Magnetic resonance,MR）图像上的实验,该方法的配准精度相比较于传统互信息法和互相关系数法有明显提高.这也表明,这种度量新方法能克服因图像局部灰度分布不一致造成的影响,一定程度地减少误匹配,为临床的精确诊疗提供科学依据.