脊柱手术导航中分步式2D/3D图像配准方法

为实现微创脊柱手术导航,提出一种将脊柱术前CT与其术中X射线图像配准的方法.首先基于一种最近点迭代法进行快速粗配准;然后提取图像的梯度特征,根据投影变换原理,采用寻找具有CT最大梯度投影位置的方法进行精配准.在模拟数据及临床标本上进行实验的配准率分别为92%和78%. 实验结果表明:该方法鲁棒性强、人工干预少、适合于临床应用.     

基于二维超声- 三维 CT 配准的肾脏穿刺定位方法可行性研究

医学影像引导的经皮肾穿刺手术是经皮肾镜取石术中建立手术通道的重要手段,高质量的 实时医学图像可以提高术中穿刺精度,减少手术风险。针对自由呼吸下经皮肾穿刺靶点的导航定位问 题,该研究提出了一种基于术中二维超声-术前三维 CT 实时配准的肾脏穿刺定位方法。首先对肾脏轮 廓特征的二维超声图像和三维 CT 图像进行由粗到精的快速配准,然后通过超声探头标定,将配准融合 后的图像注册到手术空间,实现穿刺靶点的实时定位。人体腹部模型实验结果表明,超声探头标定均 方根误差为 0.998 mm,二维超声和三维 CT 数据配准误差为 0.709 mm,平均配准运算时间为 1.15 s,最 终的平均定位误差为 2.265 mm。     

基于姿态编码器的2D/3D脊椎医学图像实时配准方法

2D/3D医学图像配准是骨科手术三维实时导航中的一项关键技术,然而传统的基于优化迭代的2D/3D配准方法需要经过多次迭代计算,无法满足医生在手术过程中对于实时配准的要求。针对该问题,提出一种基于自编码器的姿态回归网络来通过隐空间解码捕获几何姿态信息,从而快速地回归出术中X射线图像对应的术前脊椎位置的3D姿态,并经过重新投影生成最终的配准图像。通过引入新的损失函数,以“粗细”结合配准的方式对模型进行约束,保证了姿态回归的精确度。在CTSpine1K脊椎数据集中抽取100组CT扫描图像进行10折交叉验证,实验结果表明：所提出的模型所生成的配准结果图像与X射线图像的平均绝对误差（MAE）为0.04,平均目标配准误差（mTRE）为1.16 mm,单帧耗时1.7 s。与基于传统优化的方法相比,该模型配准时间大幅缩短。相较于基于学习的方法,该模型在快速配准的同时,保证了较高的配准精度。可见,所提模型可以满足术中实时高精配准的要求。     

基于灰度互信息和梯度相似性的医学图像配准及其加速处理

研究基于归一化互信息的医学图像刚性配准算法,提出改进配准速度和改善配准精度的相应措施．配准处理包含3项主要计算处理,即空间变换、互信息计算以及优化搜索．针对不同计算处理分别研究了相应加速策略,提高其计算速度,实现三维体数据的快速配准．并且,针对传统基于互信息测度配准方法未利用图像灰度空间分布信息,提出将灰度变化梯度相似性与互信息相结合的配准方法,从而进一步提高了配准算法的精度和鲁棒性．实验结果表明了算法的有效性．     

图像配准的小波分解方法

提出了利用图像与其作小波分解后的近似分量的轮廓相似性，进行图像配准的一种方法．首先利用仿射变换和小波分解的理论，证明了该方法的正确性，并对求配准参数的运算量进行了分析；然后给出了利用该方法实现图像配准的步骤；最后结合MRI图像的配准，对该方法进行了实验验证．该方法能提高配准的速度，对实时图像配准具有实用价值．     

用于骨折闭合复位的计算机辅助导航方法

针对目前骨折闭合复位存在的操作难、精度低和辐射大等问题,基于术前电子计算机断层扫描(CT)图像和电磁定位技术提出了一种计算机辅助的骨折闭合复位导航方法.首先,对CT图像中的骨骼区域分割建模获取健侧骨、断骨近心端和远心端的3D模型,并使用迭代最近点(ICP)方法将断骨近心端模型与健侧骨镜像模型进行配准;其次,使用奇异值分解(SVD)方法统一磁定位空间和图像空间坐标系;最后,通过与断骨模型刚性连接的磁定位传感器实时追踪断骨模型的位姿信息,从而实现虚拟断骨模型和真实断骨模型的同步移动.模型骨反向模拟复位实验表明,使用本方法复位后的角度误差90分位数为1.14°,最大2.32°;距离误差90分位数为5.12 mm,最大7.45 mm.实验结果表明,该方法在减少辐射暴露和简化复位操作的同时有较好的复位精度.     

三维表面与平面数据间的自适应配准

三维体数据与二维平面数据间的配准是手术导航的基础。与以往的思路有所不同,论文通过把三维表面投影到平面上,利用光照模型计算投影平面的灰度值,实现投影图像与实拍照片间的匹配,在匹配中调整投影参数使得两平面图像达到最佳相似,进而实现三维到二维的自适应配准。     

宽场景仿真中的图像配准算法

为了提高实时宽场景图像拼接应用中的图像配准精度和配准速度,提出了一种利用相机标定信息与相位相关技术相结合的图像配准方法。利用相机间的相对位置参数计算待拼接图像间的旋转和缩放模型,利用相位相关技术求解图像间的平移转换参数。通过理论推导对缩放模型的误差分布进行分析。实验结果证明,该算法理论推导正确,在场景深度范围较小情况下,图像拼接准确快速。     

机器人辅助微创全膝关节置换手术系统

开发了面向全膝关节置换手术的机器人辅助截骨系统,实现了膝关节解剖结构精准建模、术前截骨路径3维规划、图像配准以及术中机器人可视化导航.采用多模态图像融合与主动轮廓模型分割技术实现了包含关节软骨在内的膝关节自动化建模与可视化;在此基础上采用3维交互技术实现截骨路径的术前规划;术中基于自主研发的双目视觉跟踪系统,采集关节骨表面3维点云与术前3维模型进行形状配准,完成图像空间和机器人空间之间的映射;最后通过视觉导航技术引导机器人完成截骨操作.实验结果表明,机器人系统综合定位误差为0.87 mm,截骨操作误差小于1 mm.     

基于解剖标记点的手术导航空间配准研究

空间配准是手术导航系统最为关键的技术。点匹配空间配准需要专门为导航进行一次图像扫描，增加了病人的辐射剂量和手术成本，面匹配空间配准因扫描仪扫描范围有限而导致配准精度不均匀，无法在临床上广泛应用。本文提出一种基于解剖标记点的空间配准方法，无须在病人头部粘贴人工标记物，且靶点配准误差相对较小。实验结果表明，该方法的靶点配准误差（Target Registration Error, TRE）均小于2.5mm，能够满足临床应用。     

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。     

用于水下机器人导航的序列海底图像配准方法

为了增加深海海底图像匹配对应点的数量和正确率. 本文针对水下机器人导航的序列海底图像, 提出了基于图像信息和先验知识的带状对应点配准方法. 首先对深海海底图像进行适当的光照补偿和图像线性增强等预处理. 然后利用导航数据作为引导思想, 根据拍摄图像的物理位置偏移量, 计算邻接图像相似区域(即邻接图像带状区域). 以带状区域内计算特征对应点代替全局计算特征对应点. 增加图像配准点的个数, 降低误配率. 在具有重复纹理和低纹理的深海海底图像实验中证明, 较单独使用图像信息的配准, 该方法有效的增加了图像配准对应点的数量和正确率.     

基于LOG算子的小信息量图像匹配算法

为了提高远距离图像导航精度,解决小信息量、小模板及噪声条件下图像匹配的难点,针对传统相位相关的图像匹配算法对图像高频信息利用不足、匹配精度受模板尺寸影响及抗噪声干扰性能差的缺点,提出了基于改进LOG边缘检测算子的图像匹配新算法,采用新的LOG算子对参考图像和模板进行边缘检测,并利用相位相关在整幅图像内对模板进行配准。通过实拍图像对新算法进行了验证,实验结果表明,与传统图像匹配算法相比,新算法匹配精度高、抗噪声能力强,目标定位稳定、可靠。     

区域和局部信息结合的双向医学图像配准

提出了一种新的基于区域互信息和局部频率信息结合的双向图像配准测度。首先,以原参考图像为参考,计算出正向变换下图像的区域互信息和Gabor滤波后的得到局部频率 信息;同时,以输入图像为参考图像,计算出逆变换下的逆向互信息和局部频率信息。将正向与逆向变换下的互信息和局部频率信息各自相乘后求和,减去两幅图像对应的配准残 量,得到双向图像配准度量,用于对输入图像进行配准。仿真实验结果在验证分析结果的同时也表明,方法对图像噪声、分辨率等具有较高的鲁棒性,可有效提高配准的精度。     

基于改进平衡优化器的医学2D/3D图像快速配准算法

医学三维图像(如CT、MRI等)和二维图像(如X光)的配准技术已经被广泛应用于临床诊断和手术规划中. 医学图像配准的实质为使用优化算法寻找某种空间变换, 使两张图像在空间以及结构上对齐. 配准过程中往往由于优化算法寻优精度不高、易陷入局部极值的问题导致配准质量低. 针对此问题, 提出一种改进的平衡优化器算法(improved equilibrium optimizer based on Logistic-Tent chaos map and Levy flight, LTEO), 首先针对种群初始化容易分布不均匀, 且随机性太高的问题, 引入Logistic-Tent混沌映射对种群进行初始化, 提高种群多样性, 使它们尽可能地分布于搜索空间内; 对迭代函数进行更新, 使得优化算法更注重全局范围的搜索, 提高算法收敛速度并利于找到全局最优解; 引入Levy飞行策略对停滞粒子进行扰动, 防止算法陷入局部极值. 最后将改进的平衡优化器算法用于2D/3D医学图像配准任务, 并对配准过程中数据的频繁传输进行优化, 降低配准耗时. 通过基准函数测试和临床配准实验对算法进行验证, 改进后的平衡优化器可有效提高寻优精度和稳定性, 并提高医学图像配准的质量.     

融合密集残差块和GAN变体的医学图像非刚性配准

目的 现有的医学图像配准算法在处理较大非刚性形变的医学图像时,存在配准精度低和泛化能力不足的问题。针对该问题,提出结合密集残差块和生成对抗网络（generative adversarial network,GAN）的图像配准方法,用于多模态医学图像的非刚性配准。方法 将密集残差块引入到生成器,提取待配准图像对的更多高层特征,从而提高配准精度;在GAN中采用最小二乘损失代替逻辑回归构造的交叉熵损失,由于最小二乘损失的收敛条件更严格,同时能缓解梯度消失和过拟合,从而提高配准模型的稳定性;在判别器网络中引入相对平均GAN（relative average GAN,RaGAN）,即在标准判别器的基础上增加一项梯度惩罚因子,降低判别器的判别误差,从而相对减少配准模型的配准误差,有助于稳定配准精度。结果 在DRIVE（digital retinal images for vessel extraction）数据集上进行训练和验证,在Sunybrook Cardiac数据集和Brain MRI数据集上进行泛化性能测试,并与几种主流医学图像非刚性配准算法进行对比实验,表明,本文配准模型在精度和泛化能力上均有一定程度的提升,相比其他方法,视网膜图像、心脏图像和脑部图像的配准Dice值分别提升了3.3%、3.0%、1.5%。结论 提出的配准方法能够获取更多高层特征信息,从而提升配准精度;同时基于最小二乘法构建损失函数并对判别器进行加强,能够使得配准模型在训练阶段快速收敛,提高了配准模型的稳定性和泛化能力,适合存在较大非刚性形变的医学图像的配准。     

基于P样条和局部互信息的非刚性医学图像配准*

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。     

窗宽窗位对基于互信息的医学图像配准的影响

基于互信息的配准方法具有自动化程度高、配准精度高等优点,近来已成为医学图像处理领域的热点。基于互信息的配准方法实质上是一种对灰度进行统计和计算的方法,同一图像采用不同的窗宽窗位表示必然会影响配准结果。该文在分析窗宽窗位对图像质量的影响和基于互信息配准方法的影响的基础上,进行一系列的医学图像配准试验。在分析配准结果的基础上,给出基于互信息的配准方法所采用的合理窗宽窗位的建议。     

基于GPU的快速三维医学图像刚性配准技术*

自动三维配准将多个图像数据映射到同一坐标系中,在医学影像分析中有广泛的应用。但现有主流三维刚性配准算法(如FLIRT)速度较慢,2563大小数据的刚性配准需要300 s左右,不能满足快速临床应用的需求。为此提出了一种基于CUDA(compute unified device architecture)架构的快速三维配准技术,利用GPU(gra-phic processing unit)并行计算实现配准中的坐标变换、线性插值和相似性测度计算。临床三维医学图像上的实验表明,该技术在保持配准精度的前提下将速度提