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相似文献
 共查询到17条相似文献,搜索用时 156 毫秒
1.
非介入式手术导航中医学图像配准算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出一种用于非介入手术导航中基于自由变形模型的多模态医学图像非刚性配准方法,对术前MRI/CT和术中超声图像中都可见的血管结构进行配准.当图像对准时,一种图像中的血管中心点对应着另一种图像下灰度脊点;对于全局变换采用刚性变换、局部形变采用基于函数控制B样条的自由变形模型来描述;采用遗传算法和共轭梯度法相结合达到最小化目标函数.将文中算法应用于体模和临床数据,在配准精度和收敛速度上都取得了良好的效果.  相似文献   

2.
直方图估计互信息在非刚性图像配准中的应用   总被引:6,自引:0,他引:6  
陈昱  庄天戈  王合 《计算机学报》2000,23(4):444-447
提出了一种对非刚性三维医学图像进行弹性配准的新方法,配准判据是基于二维联合直方图估计得到的两幅图像灰度之间的互信息.首先最大化全局互信息,实现两幅图像之间的全局仿射配准,然后将两幅图像的重叠部分均匀地划分成互为重叠的体积子块,再最大化对应体积子块的图像灰度之间的互信息,实现每对对应子块的局部刚体配准,将每个子块的中心作为一一对应的控制点.最后利用这些控制点对结合薄平板样条插值法实现全局弹性配准.  相似文献   

3.
为了克服互信息仅考虑两幅图像相应像素的灰度信息,忽略了图像本身的内在空间信息,以及B样条变换模型存在形变场奇异点的缺陷,提出一种基于P样条和局部互信息的非刚性医学图像配准方法。该方法以局部互信息为相似性测度,采用P样条变换模型模拟待配准图像的几何形变,然后使用三次插值算法对图像像素进行赋值,结合对大规模参数优化效率高的LBFGS算法对配准参数进行优化。实验结果表明,该方法较传统的互信息和B样条变换模型都有效地提高了配准的精度。  相似文献   

4.
提出了一种结合图像的解剖标记点和自适应有限元网格进行人脑图像的精确配准方法.首先利用Forstner算子提取对应图像的解剖标记点,并作初始的图像刚性变换.为了使有限元网格能更加准确地刻画图像解剖结构分布特征,本文利用图像的梯度分布建立了自适应的有限元网格剖分,结合标记点作为有限元的形变约束,使得配准的精度和有限元的计算效率得到提高.人脑图像配准的实验结果表明,该方法能有效地解决图像弹性配准问题.  相似文献   

5.
目的 多视角遥感图像配准是遥感图像处理领域的一项关键技术,其目的是精确获取图像间被测区域发生的几何变换关系。由于航拍视角变化以及地物的空间分布和几何形状的复杂度,多视角遥感图像间会产生非刚性畸变问题,增加了图像配准的难度,为此本文提出一种利用遥感图像SIFT(scale-invariant feature transform)特征点阵的全局和局部几何结构特征进行多视角遥感图像配准的算法。方法 通过增加对SIFT点阵的几何结构特征描述以及利用SIFT点阵间全局与局部几何结构特征的互补关系,提升存在非刚性畸变的多视角遥感图像配准精度。 结果 实验使用谷歌地球的卫星影像数据以及无人机航拍遥感数据对本文算法进行了测试,并与3种同类算法(SIFT、SURF(speeded-up robust features)、CPD(coherent point drift))进行对比实验,本文算法在存在非刚性畸变的多视角遥感图像配准中能够有效地提升SIFT特征点阵的配准精度,从而获得更加准确的多视角遥感图像配准结果。结论 本文实现了一种结合SIFT特征点阵的全局和局部几何结构特征进行多视角遥感图像配准的算法,实验结果表明了该方法对存在非刚性畸变的多视角遥感图像能够有效地进行配准,可适用于同源多视角情况下的遥感图像配准问题。  相似文献   

6.
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.  相似文献   

7.
为实现相同个体在不同呼吸状态下产生较大形变的三维肺部医学影像配准,提出一种基于改进Demons算法的精确有效配准方案。首先,对待配准影像进行全局非刚性配准。通过尺度不变特征变算法对影像进行特征点提取与匹配,根据匹配结果计算变换参数,完成全局配准;其次,利用改进Demons算法对全局配准后的影像进行局部非刚性配准。使用改进的方案实现了人体肺部影像配准,并且肺部整体轮廓以及内部组织的配准结果较理想。配准前,影像间的均方误差值为25835.3,经配准后影像间均方误差值降为3726.31,均方误差值下降率为85.58%。提出的方案能够有效配准三维肺部影像,为对肺部呼吸运动估计以及呼吸功能分析提供良好的基础。  相似文献   

8.
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.  相似文献   

9.
王丽芳  成茜  秦品乐  高媛 《计算机应用》2018,38(4):1127-1133
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。  相似文献   

10.
互信息作为图像配准中的相关度矩阵有着广泛的应用,通常采用的是基于Shannon熵的互信息。采用一个广义的信息熵——Renyi熵,提出了一种基于广义互信息的图像配准方法。在全局搜索阶段,采用q取较小值的Renyi熵,此时,Renyi熵可以消除局部极值,再通过局部优化方法对当前的局部最优解进行局部寻优,以找到全局最优解;在局部优化阶段,使用基于q→1时的Renyi熵的归一化互信息测度作为目标函数。实验结果表明:相对于归一化互信息图像配准算法,基于Renyi熵的互信息配准算法有良好的配准效果,且提高了配准速度。  相似文献   

11.
为了实现胸部多模态医学图像的自动配准,提出了一种基于层次B样条自适应自由变形法和梯度下降法的配准方法。首先采用GVF Snake与Canny算子实现边缘提取,并自动配对特征点;接着,采用矩主轴法对多模医学图像进行全局粗配准;最后,基于层次B样条自适应自由变形法对多模态医学图像进行自动细配准,并且采用梯度下降法以及最大信息熵准则加速求自由变形系数。实验证明该方法不仅效率高,而且配准效果好。  相似文献   

12.
目的 医学图像配准是医学图像处理和分析的关键环节,由于多模态图像的灰度、纹理等信息具有较大差异,难以设计准确的指标来量化图像对的相似性,导致无监督多模态图像配准的精度较低。因此,本文提出一种集成注意力增强和双重相似性引导的无监督深度学习配准模型(ensemble attention-based and dual similarity guidance registration network,EADSG-RegNet),结合全局灰度相似性和局部特征相似性共同引导参数优化,以提高磁共振T2加权图像和T1加权模板图像配准的精度。方法 EADSG-RegNet模型包含特征提取、变形场估计和重采样器。设计级联编码器和解码器实现图像对的多尺度特征提取和变形场估计,在级联编码器中引入集成注意力增强模块(integrated attention augmentation module,IAAM),通过训练的方式学习提取特征的重要程度,筛选出对配准任务更有用的特征,使解码器更准确地估计变形场。为了能够准确估计全局和局部形变,使用全局的灰度相似性归一化互信息(normalized mutual information,NMI)和基于SSC (self-similarity context)描述符的局部特征相似性共同作为损失函数训练网络。在公开数据集和内部数据集上验证模型的有效性,采用Dice分数对配准结果在全局灰质和白质以及局部组织解剖结构上作定量分析。结果 实验结果表明,相比于传统配准方法和深度学习配准模型,本文方法在可视化结果和定量分析两方面均优于其他方法。对比传统方法ANTs (advanced normalization tools)、深度学习方法voxelMorph和ADMIR (affine and deformable medical image registration),在全局灰质区域,Dice分数分别提升了3.5%,1.9%和1.5%。在全局白质区域分别提升了3.4%,1.6%和1.3%。对于局部组织结构,Dice分数分别提升了5.2%,3.1%和1.9%。消融实验表明,IAAM模块和SSC损失分别使Dice分数提升1.2%和1.5%。结论 本文提出的集成注意力增强的无监督多模态医学图像配准网络,通过强化有用特征实现变形场的准确估计,进而实现图像中细小区域的准确配准,对比实验验证了本文模型的有效性和泛化能力。  相似文献   

13.
汤昊林  杨扬  杨昆  罗毅  张雅莹  张芳瑜 《自动化学报》2016,42(11):1732-1743
提出一种基于混合特征的非刚性点阵配准算法.该算法包含了对应关系评估与空间变换更新两个相互交替的步骤.首先定义了两个特征描述法用于描述两个点阵之间的全局和局部几何结构特征差异,随后合并这两个特征描述法建立一个基于混合特征的能量优化方程.该能量优化方程可以利用线性分配技术进行求解,同时可以灵活地选择使用最小化全局结构特征差异或最小化局部结构特征差异来评估两个点阵之间的对应关系.为了增强前述两个步骤之间的协调性,我们利用能量权重调节在整个配准过程中控制能量优化从最小化局部结构特征差异逐步转变为最小化全局结构特征差异,同时控制用于空间变换的薄板样条函数(Thin plate spline)的更新从刚性变换逐步转变为非刚性变换.我们在二维轮廓配准、三维轮廓配准、序列图像配准和图像特征点配准下对本文算法进行了各项性能测试,同时也与当前8种流行算法进行了性能比较.本文算法展现了卓越的非刚性配准性能,并在大部分实验中超越了当前的相关算法.  相似文献   

14.
In this paper, we first propose a new subdivision of the image information axis used for the classification of nonrigid registration algorithms. Namely, we introduce the notion of iconic feature based (IFB) algorithms, which lie between geometrical and standard intensity based algorithms for they use both an intensity similarity measure and a geometrical distance. Then we present a new registration energy for IFB registration that generalizes some of the existing techniques. We compare our algorithm with other registration approaches, and show the advantages of this energy. Besides, we also present a fast technique for the computation of local statistics between images, which turns out to be useful on pairs of images having a complex, nonstationary relationship between their intensities, as well as an hybrid regularization scheme mixing elastic and fluid components. The potential of the algorithm is finally demonstrated on a clinical application, namely deep brain stimulation of a Parkinsonian patient. Registration of pre- and immediate postoperative MR images allow to quantify the range of the deformation due to pneumocephalus over the entire brain, thus yielding to measurement of the deformation around the preoperatively computed stereotactic targets.  相似文献   

15.
为了实现胸部多模态医学图像的自动配准,提出了一种基于层次B样条自适应自由变形的快速配准方法。首先采用C-V水平集方法实现感兴趣区域的提取,并基于并行计算实现自动配对特征点;接着,采用矩主轴法对多模医学图像进行全局粗配准;最后,基于层次B样条自适应自由变形法对多模态医学图像进行自动细配准,并且采用梯度下降法以及最大信息熵准则加速求自由变形系数。实验证明该方法不仅效率高,而且配准效果好。  相似文献   

16.
多模态配准是医学图像分析中的关键环节,在肝癌辅助诊断、图像引导的手术治疗中具有重要作用。针对传统的迭代式肝脏多模态配准计算量大、耗时长、配准精度低等问题,提出一种基于多尺度形变融合和双输入空间注意力的无监督深度学习配准算法。利用多尺度形变融合框架提取不同分辨率的图像特征,实现肝脏的逐阶配准,在提高配准精度的同时避免网络陷入局部最优。采用双输入空间注意力模块在编解码阶段融合不同水平的空间和文本信息提取图像间的差异特征,增强特征表达。引入基于邻域描述符的结构信息损失项进行网络迭代优化,不需要任何先验信息即可实现精确的无监督配准。在临床肝脏CT-MR数据集上的实验结果表明,与传统的Affine、Elastix、VoxelMorph等算法相比,该算法达到最优的DSC值和TRE值,分别为0.926 1±0.018 6和6.39±3.03 mm,其平均配准时间为0.35±0.018 s,相比Elastix算法提升了近380倍,能准确地提取特征及估计规则的形变场,具有较高的配准精度和较快的配准速度。  相似文献   

17.
A nonrigid registration method is proposed to automatically align two images by registering two sets of sparse features extracted from the images. Motivated by the paradigm of Robust Point Matching (RPM) algorithms [1] and [2], which were originally proposed for shape registration, we develop Robust Hybrid Image Matching (RHIM) algorithm by alternatively optimizing feature correspondence and spatial transformation for image registration. Our RHIM algorithm is built to be robust to feature extraction errors. A novel dynamic outlier rejection approach is described for removing outliers and a local refinement technique is applied to correct non-exactly matched correspondences arising from image noise and deformations. Experimental results demonstrate the robustness and accuracy of our method.  相似文献   

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