基于灰度相似性測度的醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)技術(shù)研究.pdf

1、醫(yī)學(xué)圖像的配準(zhǔn)和融合技術(shù)是醫(yī)學(xué)圖像分析領(lǐng)域的一個研究熱點(diǎn)，在臨床診斷、放射治療計劃、圖像引導(dǎo)手術(shù)以及神經(jīng)功能解剖學(xué)等方面具有重要的應(yīng)用價值。單模態(tài)圖像配準(zhǔn)可用于骨骼或腫瘤的生長過程監(jiān)測、治療效果的評估等，而多模態(tài)圖像的配準(zhǔn)可用于放射治療計劃、計算機(jī)輔助神經(jīng)外科手術(shù)等。 基于灰度相似性的配準(zhǔn)方法由于無需對圖像進(jìn)行預(yù)處理、可自動化實現(xiàn)且準(zhǔn)確性高，是醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)的發(fā)展趨勢?；バ畔⑹堑湫偷幕诨叶认嗨菩缘呐錅?zhǔn)方法，本論文針對其速度慢、存

2、在局部極值的問題，從信息論和不等式的角度將互信息進(jìn)行了多方面的擴(kuò)展，提出了基于廣義熵的測度、改進(jìn)型Ia信息、均值距離測度以及基于AHM測度的彈性配準(zhǔn)方法。本論文主要內(nèi)容包括： 1.首先詳細(xì)介紹了互信息配準(zhǔn)醫(yī)學(xué)圖像的過程，包括熵和互信息的定義與性質(zhì)、互信息用于圖像配準(zhǔn)時的概率估計和插值方法，接著介紹了互信息的幾種改進(jìn)形式。針對互信息測度易陷入局部極值的缺點(diǎn)，將香農(nóng)熵擴(kuò)展到廣義熵，提出了三種基于廣義熵的信息測度，用收斂寬度和收斂半徑

3、來評價收斂性能。通過人體腦部多模態(tài)圖像的剛體配準(zhǔn)實驗，從計算時間、收斂性能和配準(zhǔn)精度方面，對歸一化互信息、廣義熵信息測度進(jìn)行了比較與分析。實驗結(jié)果表明，在不損失計算時間和配準(zhǔn)精度的前提下，廣義信息熵測度SRI0.9和GMI0.9的收斂性能優(yōu)于歸一化互信息測度，對噪聲有很強(qiáng)的魯棒性。 2.根據(jù)互信息和f信息的關(guān)系，提出了兩種改進(jìn)型Ia信息測度：FNIa信息和SNIa信息?；バ畔⑹莊信息的特例，其它多種f信息也可以度量概率分布間的距

4、離，這拓寬了配準(zhǔn)測度的選擇范圍。通過人體腦部多模態(tài)圖像的剛體配準(zhǔn)實驗，從函數(shù)曲線、計算時間和收斂性能方面，對V信息、互信息、Ia信息、FNIa信息和SNIa信息進(jìn)行了比較與分析。實驗結(jié)果表明，F(xiàn)NIa信息測度的收斂性能遠(yuǎn)優(yōu)于其它測度，對噪聲有很強(qiáng)的魯棒性；SNIa信息在計算速度方面較互信息有一定程度的提高。 3.提出了基于均值不等式的均值距離測度。根據(jù)均值不等式推導(dǎo)出5種均值距離測度：方根.算術(shù)均值距離(SAM)、方根.幾何均值

5、距離(SGM)、方根-調(diào)和均值距離(SHM)、算術(shù)-幾何均值距離(AGM)和算術(shù)-調(diào)和均值距離(AHM)。均值距離測度也可以視作f信息的特例，并由此證明了測度的凸性。由于具有相對簡單的表達(dá)式，均值距離測度常可以獲得更快的配準(zhǔn)速度。 4.以均值距離為測度，用配準(zhǔn)的思想實現(xiàn)了圖像的自動分割。將分割后的圖像視為原始圖像的一種退化，兩者之間存在一定的相似性，隨著分割類數(shù)的增多，它們之間的相似性也隨之增大。分割過程就是尋求分割類數(shù)與兩者相

6、似性之間平衡的過程，以AGM和AHM為目標(biāo)函數(shù)，以模擬退火算法為優(yōu)化算法，自動確定分割類數(shù)，獲取最優(yōu)閾值向量，克服了FCM方法需人為確定分割類數(shù)的缺點(diǎn)。在分割類數(shù)相同的情況下，該算法的分割效果好于以互信息為目標(biāo)函數(shù)的算法，而且分割速度也顯著提高。 5.對于配準(zhǔn)多幅圖像的情況，由于高維互信息的計算速度非常慢，提出了一種用互信息矩陣的熵來計算高維互信息的方法。當(dāng)多幅圖像配準(zhǔn)時，互信息矩陣的熵達(dá)到最大值。為進(jìn)一步提高配準(zhǔn)速度，進(jìn)而提出

7、了基于AGM矩陣的配準(zhǔn)方法。實驗結(jié)果表明了算法的快速性與準(zhǔn)確性。 6.非剛性圖像配準(zhǔn)是當(dāng)前醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和難點(diǎn)。本論文研究了基于標(biāo)記點(diǎn)的非剛體配準(zhǔn)方法。由于手動選取標(biāo)記點(diǎn)容易引入人為誤差，結(jié)合AHM測度，提出了一種自動選取標(biāo)記點(diǎn)的方法：圖像先通過最大化AHM全局配準(zhǔn)，然后將圖像劃分成均勻子塊，采用AHM測度剛性配準(zhǔn)各對應(yīng)子塊，選取對應(yīng)子塊的中心作為標(biāo)記點(diǎn)對，最后用三次均勻B樣條實現(xiàn)圖像的彈性配準(zhǔn)。實驗結(jié)果表明對于較小