凹函數(shù)類測度和醫(yī)學圖像配準技術研究.pdf

1、醫(yī)學圖像配準是醫(yī)學圖像處理中的熱門研究課題。多模態(tài)醫(yī)學圖像提供了互補的信息，對這些信息進行配準和融合有助于對病人進行更好地診斷和治療。雖然目前有一些復合成像系統(tǒng)可以實現(xiàn)多模態(tài)圖像配準，但是費用高、應用的模態(tài)較少，也不能配準不同時期獲取的圖像。在分析不同時期成像的差異時，一般需要進行單模態(tài)圖像的配準，例如手術效果評價、腫瘤生長監(jiān)控等。在精確放射治療技術中，醫(yī)學圖像配準可對腫瘤進行精確定位，從而使計劃靶區(qū)和和實際腫瘤部位一致，提高腫瘤的局部

2、控制率，減少正常組織的并發(fā)癥。隨著圖像處理技術、計算機技術和自動化技術的發(fā)展，醫(yī)學圖像配準理論和技術也有了長足的進步，這使醫(yī)學圖像的自動配準成為可能。所以研究自動化程度高、不受模態(tài)限制的醫(yī)學圖像配準技術具有重大的應用價值。 目前在醫(yī)學圖像配準領域研究最多的方法是最大互信息方法，及在其基礎上所做的改進方法。最大互信息法是一種通用配準方法，不需要對圖像進行分割或其它預處理，已被證實具有亞像素級的配準精度。但是這類方法存在如下缺點：含

3、有對數(shù)運算，運算量大、配準時間長，難以滿足實時處理的要求；配準函數(shù)不夠光滑，存在過多局部極值；對噪聲敏感，噪聲容易導致誤配準等。這些缺點限制了這類方法在實際臨床中的應用。 本論文對直接利用圖像中所有灰度信息的配準方法的發(fā)展過程和各自特點進行了詳細的分析。針對醫(yī)學圖像配準領域目前存在的問題，本論文進行了深入探討和研究，做了大量的對比分析實驗，為實際應用中合理選擇各種算法提供了有用的參考。在此基礎上，發(fā)展了新的配準測度、新的數(shù)據(jù)抽樣

4、方法和新的磁共振圖像偏差場糾正方法，拓寬了處理醫(yī)學圖像配準問題的思路。 本論文具體做了以下方面的研究工作： (1)對比分析了不同插值方法對測度性能的影響。NN插值法運算速度快，但是配準精度低；線性插值法對參考圖像灰度的濾波作用，使其在整數(shù)平移位置處出現(xiàn)測度極小值；PV插值法和二階GPVE插值法運算速度相對較慢，但是配準精度高。PV插值法對聯(lián)合直方圖的分散更新，導致其在整數(shù)平移位置處出現(xiàn)測度極大值；二階GPVE插值法讓更多

5、的鄰點參與聯(lián)合直方圖的更新，消除了測度偽極值點。 (2)針對互信息類測度運算量大、配準時間長、局部極值較多的問題，本論文對Blazug提出的醫(yī)學圖像配準方法進行了改進，用嚴格凹函數(shù)取代互信息中的熵函數(shù)，形成了互嚴格凹函數(shù)測度?；バ畔y度只是互嚴格凹函數(shù)測度的一個特例。對比分析了互信息、五種不同凹函數(shù)導出的互嚴格凹函數(shù)測度和兩種f信息測度的性能。發(fā)現(xiàn)：冪次大于1的互嚴格凹函數(shù)測度NM2、NM4和NM5增大了配準穩(wěn)定區(qū)域，減少了配準

6、運算時間，提高了配準速度，這為臨床實時配準技術的研究提供了一種思路，具有重要的應用價值；冪次小于1的互嚴格凹函數(shù)測度NM3、NM6不適合醫(yī)學圖像配準，這兩種測度參數(shù)曲線極值點多、不光滑、易造成誤配準，而且配準的穩(wěn)定范圍較窄，配準時間優(yōu)勢也不如測度NM2、NM4、NM5顯著；負的凹函數(shù)是凸函數(shù)，所以互嚴格凸函數(shù)測度也可用于圖像配準，其測度的最小值與圖像完全配準相對應。 (3)將互嚴格凹函數(shù)測度的概念擴展到自變量是向量的情況，同時根

7、據(jù)Jensen不等式和Schur凹函數(shù)的性質，提出了一種圖像配準的新測度--Jensen-Schur測度，簡稱JS測度。Jensen-Rényi測度是JS測度的一個特例。當JS測度的加權值向量ω是均勻分布的時候，不適合圖像配準，但當它是參考圖像的邊緣概率分布的時候，有很好的配準性能；在ω是參考圖像邊緣概率分布的時候，新構造的JS2、JS3、JSω比JR、MI、NMI有更快的運算速度、更好的收斂性能及更強的抗噪能力。其中JS2運算速度最快

8、，有很好的收斂性能和抗噪能力。 (4)根據(jù)一個簡單的Schur凹函數(shù)，利用該Schur凹函數(shù)的特殊上凸性能來消除噪聲等引起的小概率分布，同時根據(jù)Jensen-Schur測度、廣義距離測度和f信息測度的定義，構造了六類醫(yī)學圖像配準測度。通過理論證明和與傳統(tǒng)的MI、NMI的對比實驗，得到以下結論：參數(shù)α的取值對新構造測度的配準性能產(chǎn)生重要的影響；新構造的六種測度的運算時間都少于MI、NMI測度；新構造測度。JSβ、Dβ的收斂性能、抗

9、噪聲能力強于測度JS、D、If、Iβf、MI和NMI。 (5)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)抽樣方法分成均勻抽樣法和非均勻抽樣法兩大類：前類抽樣方法可以保證抽樣前后灰度概率分布的穩(wěn)定性，但容易丟失重要的輪廓信息： 后類抽樣方法可以保留更多的輪廓信息，但抽樣前后的概率分布變化太大，從而導致測度的局部極值點增多。根據(jù)浮動圖像的灰度概率分布和梯度信息，用pdgs抽樣方法進行數(shù)據(jù)抽樣，既保證了灰度概率分布的穩(wěn)定性，又不丟失重要的邊緣輪廓信息。在抽樣

10、率較低的情況下，使用二階B樣條GPVE插值法，利用抽樣后的圖像結果進行歸一化互信息配準，相對于兩種均勻抽樣法和兩種基于梯度的非均勻抽樣法，pdgs抽樣方法減少了局部極值現(xiàn)象，提高了測度的收斂性能。 (6)磁共振圖像的偏差場容易導致誤配準，所以在與磁共振圖像配準之前，需要對其進行偏差場糾正?；趫D像灰度熵最小化的偏差場糾正方法是最近提出的方法，有較好的糾正效果，但是這種方法沒有考慮到圖像的空間信息。本論文提出了基于灰度和空間聯(lián)合信

11、息最小化的磁共振圖像偏差場糾正方法，該方法把圖像的灰度信息和空間信息結合起來?？臻g信息采用灰度導數(shù)信息。被偏差場破壞的圖像灰度及其導數(shù)值的聯(lián)合信息(聯(lián)合熵)大于對應的無偏差場圖像的聯(lián)合熵。聯(lián)合熵是通過計算灰度及其導數(shù)值的聯(lián)合概率分布得到。腦部MR圖像的仿真數(shù)據(jù)和臨床數(shù)據(jù)的實驗結果表明：灰度及其二階導數(shù)聯(lián)合信息最小化方法糾正效果良好，大大減少了腦白質和腦灰質的灰度交疊。該方法可以作為磁共振圖像偏差場糾正的通用方法，它不需要圖像預處理，也不