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。     

直方图估计互信息在非刚性图像配准中的应用

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．     

基于薄板样条的非刚体医学图像配准

非刚体图象配准是非线性的图像配准方法,它能够实现图像之间的配准,为提高医学图像配准精度,对于形变较大的多模图像的配准等都有着重要的作用.提出了一种基于薄板样条的3D/2D非刚体医学图象配准算法,算法首先提出一个混合能量公式,在配准的过程中,用薄板样条法实现全局配准,并通过仿真退火算法进行迭代,以缩小并确定变形的待配准区域.在局部的待配准区域,采用互信息的方法进行配准.解决了因特征点不足引起的不完整匹配问题,使得图像连续平滑,以得到较优的配准效果.     

图像配准中B样条滤波和GPVE的融合插值算法

针对B样条GPVE插值法和B样条滤波法产生归一化互信息(NMI)测度伪极值点的原因,结合它们导致联合直方图聚散程度的互补效果,提出了各阶B样条滤波和GPVE的融合插值算法。通过图像之间的刚体配准实验,从测度曲线光滑性能和极值点数目方面,对比分析了一阶、三阶、五阶B样条滤波法,B样条GPVE插值法和新提出的融合插值算法。实验结果表明,提出的各阶B样条融合插值算法的配准性能都优于对应阶次B样条滤波法和B样条GPVE插值法。     

多模态图像配准技术

多模态图像配准近年来成为了图像处理领域的热点与难点；尽管这方面的研究已经有了一些成果，但目前所应用的主要方法仍然存在很多不足；对现有图像配准方法的意义、原理、分类及配准的流程做了详细的介绍，并对各种方法进行了比较，提出了各种配准算法适用范围，对它们各自的性能进行了分析和评价，力求为该领域提出一个较详实的背景材料。     

医学图像配准的优化算法改进研究

在医学图像配准优化算法中通常采用Powell法,由于基本Powell法随迭代次数的增加,搜索方向容易趋于线性相关,为此提出了一种改进的Powell法,该算法随着迭代的增加,搜索方向的共轭程度逐渐增强可避免线性相关.将边缘检测与最大互信息相结合,提高原有算法的性能,较准确地完成图像配准任务.对提出的配准算法进行了Matlab仿真实验并对仿真结果做了分析.     

尺度空间图像的互信息与配准

提出基于多尺度图像的互信息测度的配准方法,主要讨论这种方法的性能。提出这种方法的主要目的是在保证这种方法的准确性和鲁棒性的同时加快配准速度,并且具有强抗噪性。将这种方法在MR图像和CT图像上进行检验。这是首次将属性尺度空间与互信息结合,实验表明多尺度图像的互信息测度是一种行之有效的配准方法。     

基于分块互信息的图像配准

针对传统互信息缺乏利用空间信息而容易导致误配的缺点,提出了基于分块互信息的多模图像配准方法,并运用于可见光与红外图像之间的配准。该方法首先将可见光与红外图像分块,求得每个可见光与红外图像块对的互信息,并由块对中可见光与红外图像的质心间的距离为参数,确定块对的配准系数,求得每个块对的互信息与配准系数的乘积的和,定义为分块互信息,并以此为配准准则。实验表明,该方法运用与可见光与红外光配准,在配准精度上优于传统互信息方法。     

基于遗传算法的互信息医学图像配准

本文首先介绍了医学图像配准的基本概念及方法流程;然后介绍了基于遗传算法寻优的图像配准,其适应度函数为两配准图像的互信息;最后通过基于遗传算法的脑部二维图像配准实验说明该算法的高效性.     

图像配准技术研究

图像配准技术是图像拼接技术最关键的步骤,图像配准的好坏直接决定了图像拼接结果的优劣。对图像配准工作进行了总结,介绍了基于区域的图像配准和基于特征的图像配准方法,并分析了各个方法的优缺点,同时指出了现有图像配准算法存在的问题和发展的方向。     

基于归一化边缘互信息与自适应加速粒子群的图像配准方法

传统的归一化互信息配准方法未利用图像的空间信息,当图像中混有一定噪声时,会出现误配准。边缘是图像最基本的特征之一,为了改进归一化互信息方法,提高图像配准的精度,加快收敛速度,将图像的边缘信息与灰度信息自适应地结合,形成归一化边缘互信息测度(NCMI),提出一种基于加速因子的自适应加速粒子群优化算法(AAPSO)来优化基于NCMI测度的图像配准。AAPSO算法通过对解排序,将指定数量的劣解进行进化加速来引导粒子的飞行,并对自适应惯性权重公式加以改进,提高了算法的收敛性,防止早熟收敛并增加优化解的多样性,同时加入加速因子来提高收敛速度。实验结果表明,该方法配准精度高,速度快,具有较强的实用性。     

高阶熵在医学图像配准中的应用研究

互信息是图像配准技术中广泛应用的一种相似性度量方法。传统的互信息方法中仅仅考虑了图像像素的灰度信息,而没有考虑像素之间的空间位置关系。因此,空间信息的缺乏导致了传统方法鲁棒性较差。在讨论了高阶熵的基本概念之后,将像素邻域均值作为高阶熵的第二维变量,由此加入空间信息。实验结果证明,该方法具有很强的抗噪声能力,能够使配准曲线更加平滑,从而避免在搜索过程中陷入局部极值。     

基于互信息与边缘互距离的医学图像配准

提出了一种基于互信息与边缘互距离信息的医学图像配准新测度。该种测度既利用了待配准图像间的灰度互信息,又利用了图像边缘间的互距离均值和互距离方差空间信息,从而改进了互信息测度。实验证明这种测度得到的配准参数曲线光滑且峰值尖锐,收敛范围宽,对图像大小有更强的鲁棒性,在图像互信息值一样的情况下,仍有辨识能力。     

互信息医学图像配准研究与局部极值的克服

研究了基于互信息的三维医学图像配准,并克服了的局部极值问题。改进了互信息和归一化互信息的公式,减小了计算量：对Powell算法的方向替换策略进行矫正,最大限度地保持原搜索方向;采用预谩旋转量的方法有效解决了插值赝像局部极值问题。采用背景阚值策略,减小了互信息的计算区域,应用形态学方法,去除了PET图像的背景伪迹,使用了多分辨率策略,有效地提高了配准的速度。实验表明,用谊改进的算法进行三雏医学图像配准可以达到亚像素精度,且在速度上有了明显的提高。     

广义信息熵测度在医学图像配准中的应用

针对互信息测度在配准医学图像时易陷入局部极值的缺点,将Shannon熵扩展到广义熵,提出了三种基于广义熵的信息测度。对于收敛性能的评价,提出收敛宽度和收敛半径的概念。通过人体脑部CT/MR和MR-T1/T2图像的刚体配准实验,从计算时间、收敛性能和配准精度方面,对归一化互信息、广义熵信息测度进行了比较与分析。实验结果表明,在不损失计算时间和配准精度的前提下,广义信息熵测度SRI_0.9和GMI_0.9的收敛性能优于归一化互信息测度,对噪声有很强的鲁棒性。     

医学图像配准中的一种互信息快速计算方法

基于互信息的医学图像配准,可以达到亚像素级精度且无需提取图像的解剖特征,是一种高精稳健的配准方法。但其中频繁的互信息计算使配准速度很慢,不能满足临床的实时要求。提出一种基于统计直方图灰度压缩的互信息加速计算方法,能显著减少灰度级,加快互信息计算,从而加快配准速度。实验表明,该方法能在不影响配准精度的前提下显著缩短配准时间。     

基于互信息图像配准中的局部极值问题研究

基于互信息的图像配准方法具有自动化程度高、配准精度高等优点,近年来在医学图像配准中得到广泛应用。但是当变换后像素坐标位于非采样网格点时,插值算法有时会使目标函数产生局部极值,使得最优化搜索终止于局部极值,得到错误的配准结果。分析了两种常见的插值算法和产生局部极值的原因,在此基础上提出一种新的插值算法。实验结果表明,该算法有效地抑制了基于互信息的目标函数的局部极值问题,使目标函数更加平滑。     

基于互信息的颅脑MR影像序列的三维配准

医学图像配准具有重要的临床应用价值,并一直是医学图像处理领域的热点研究问题。基于互信息的配准方法由于自动化程度高和配准精度高的优点而被广泛应用于三维医学图像配准;但是,也存在着数据量大、计算速度慢的问题。采用归一化互信息测度,并将一种新的正交优化技术应用于颅脑MR影像序列的三维配准,旨在缩短处理时间。将该方法与使用传统优化算法的配准方法作了比较,实验结果表明,提出的方法能够显著提高配准速度,且不降低配准精度。     

基于霍特林变换的三维医学图像快速配准算法

提出了一种新的基于霍特林变换的三维医学图像快速配准算法,这是将数据压缩技术用于图像配准的一种创新性尝试。传统的基于灰度的方法需要考虑整个三维数据的灰度信息,计算复杂度大,无法满足临床需要。论文将Otus算法与互信息量技术相结合提出了一种新的图像分割算法,用于提取待配准物体,从而得到物体的向量表示;然后通过霍特林变换的平移和旋转性质完成配准。实验结果表明此方法能准确,快速地处理图像刚性配准问题,特别适用于三维医学图像的配准。     

图像配准中图像互信息的快速估计算法

快速、精确地估计图像互信息是图像配准中一个非常重要的课题,它涉及到两幅图像的联合概率密度和边缘概率密度的估计。针对核密度估计法运算量大而导致互信息估计速度慢的问题,提出了一种快速核密度估计法,并用它估计图像互信息。快速算法利用了单位冲激函数性质和基于快速傅立叶变换的快速卷积算法,能在线性时间复杂度内估计互信息。采用临床MRI图像的实验证实了快速算法的性能。