基于特征點驅(qū)動的CT圖像配準與拼接方法研究.pdf

1、醫(yī)學圖像配準是當前醫(yī)學圖像領域的研究熱點，在臨床診斷和治療方面具有重要的意義。醫(yī)學圖像配準是指對于一幅醫(yī)學圖像尋求一種(或一系列)空間變換，使它與另一幅醫(yī)學圖像上的對應點達到空間上的一致。已經(jīng)提出了很多醫(yī)學圖像配準算法，它們大體上可分為基于灰度驅(qū)動的圖像配準算法、基于模型驅(qū)動的圖像配準算法和綜合算法。
　　 在醫(yī)學成像過程中，往往有著被檢查部位遠遠大于圖像探測器面積的矛盾，需要將該部位分為幾次拍攝，再按照一定的規(guī)則拼接起來，這就

2、是醫(yī)學圖像拼接。醫(yī)學圖像拼接在醫(yī)學領域有著廣泛的應用前景?？梢越鉀Q醫(yī)學圖像獲取過程中由于視野的限制而無法得到完整的圖像的問題，為診斷提供更好的依據(jù)。典型的醫(yī)學圖像拼接算法主要有基于變換域的方法，基于圖像灰度的方法和基于特征的方法等。
　　 隨著醫(yī)學影像技術、計算機科學技術的不斷發(fā)展，醫(yī)學圖像的計算機智能化珍斷是醫(yī)學圖像處理與分析研究的最重要的目標之一。要實現(xiàn)計算機智能化珍斷或計算機輔助診斷，信息的可對比性和完整性是至關重要的，而

3、其中涉及到的技術就是圖像的配準技術和圖像的拼接技術。醫(yī)學圖像配準和醫(yī)學圖像拼接是醫(yī)學圖像研究的熱點和難點。
　　 本文針對構(gòu)建基于高分辨率CT圖像的腦部疾病輔助珍斷系統(tǒng)的需求，研究了基于特征點驅(qū)動的圖像配準技術，并對圖像拼接技術進行了初步探討。在研究和分析特征點自動提取方法的基礎上，著重研究了尺度不變特征變換(SIFT)算法，找出兩幅CT圖像的匹配的特征點，實現(xiàn)了特征點的自動匹配，為基于特征點驅(qū)動圖像配準和圖像拼接做好鋪墊。進一

4、步對基于模型驅(qū)動的配準算法中的基于特征點驅(qū)動的圖像配準方法進行研究，采用薄板樣條插值方法，實現(xiàn)了兩幅腦CT圖像的正確配準，并提出了采用區(qū)域特征向量來去除不正確匹配點的方法。論文還著重研究了基于特征的醫(yī)學圖像拼接方法，給出了對兩幅醫(yī)學圖像實現(xiàn)正確拼接的詳細算法和實施步驟，并提出了采用統(tǒng)計斜率最多法和隨機抽樣一致性法去除不正確匹配點的方案，保證了所拼接出來的圖像的質(zhì)量。
　　 論文的工作得到了國家自然科學基金(60771007)的資