基于Demons算法的非剛性醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)算法研究.pdf

1、醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)是醫(yī)學(xué)圖像處理領(lǐng)域中的一個(gè)重要課題,在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)技術(shù)已經(jīng)研究了幾十年,研究人員提出了多種配準(zhǔn)算法。這些算法主要可以分為兩類:剛性配準(zhǔn)算法以及非剛性配準(zhǔn)算法。其中剛性配準(zhǔn)算法的研究已經(jīng)十分成熟,目前已在臨床治療中廣泛使用。剛性配準(zhǔn)算法只適用于具有固定形態(tài)的人體器官圖像的配準(zhǔn)。與之相比,非剛性配準(zhǔn)算法更適用于人體器官組織圖像的配準(zhǔn)。但是現(xiàn)有的非剛性配準(zhǔn)算法還存在很多不足之處,仍需要不斷改進(jìn),是當(dāng)前的研究重

2、點(diǎn)。
　　Demons算法是一種優(yōu)秀的非剛性配準(zhǔn)算法,由于實(shí)現(xiàn)簡單以及配準(zhǔn)速度快等優(yōu)點(diǎn),該算法吸引了國內(nèi)外許多學(xué)者對其進(jìn)行研究。針對Demons算法存在的一些問題,研究人員提出了多種方法以提高該算法的性能。我們在對Demons算法細(xì)致分析的基礎(chǔ)上，在實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)該算法對灰度非均勻場很敏感:原始的Demons算法不能對受到灰度非均勻場影響的圖像進(jìn)行有效的配準(zhǔn)。本文首先分析了導(dǎo)致算法失效的內(nèi)在原因:原始的Demons算法中使用的相似性度

3、量函數(shù)是差值平方和函數(shù),該相似性度量函數(shù)假設(shè)待配準(zhǔn)的圖像對應(yīng)點(diǎn)的灰度值基本相同,但是受灰度非均勻場影響的圖像不再滿足該假設(shè),從而導(dǎo)致算法失效。
　　然后我們研究了計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域最近提出的殘差復(fù)雜性相似性度量函數(shù)。該相似性度量函數(shù)在待配準(zhǔn)圖像之間引入了一個(gè)灰度校正場。該函數(shù)認(rèn)為圖像的像素之間是存在關(guān)系的,而差值平方和函數(shù)認(rèn)為像素是獨(dú)立的。當(dāng)圖像受到灰度非均勻場影響時(shí),我們認(rèn)為使用基于馬氏距離的殘差復(fù)雜性函數(shù)比基于歐氏距離的差值平方和