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基于小波变换极大模的多模医学图像融合
多模态医学图像融合由于其对医学临床诊断的意义已引起广泛的关注,基于图像边缘特性的融合方法逐渐成为研究的重点.本文提出了一种基于离散二进小波变换的多尺度边缘检测和图像融合的方法,实现了特征级图像融合.不同于以往的从极大模值点直接重建图像,本文的算法利用极大模值点建立有效的融合规则,然后从融合的小波系数重构信号.融合图像的交互信息和峰值信噪比等检测指标表明此方法优于传统融合算法.
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基于体素灰度三维多模医学图像配准中相似性测度的选取
目的在基于体素灰度医学图像配准领域,找出适合于临床应用的多模医学图像配准相似性测度.方法 在极端的刚体配准条件下,检验出互相关系数,互信息和相关比相似性测度为适合的相似性测度.同时进一步解释了基于互信息相似性测度的医学图像配准易于陷入局部优,而基于相关比相似性测度的方法易于保证配准得到全局优.后,利用加速的多分辨率配准方案和Powell′s优化算法,对临床医学图像进行了基于相关比相似性测度的多模图像配准试验.结果 通过临床医学专家的判断,利用相关比相似性测度进行多模医学图像配准,完全能满足临床的要求,进行MR/CT、MR/PET三维多模医学图像配准时效果非常理想.结论 相比于其他相似性测度,互相关比相似性测度在基于体素灰度,三维多模医学图像配准领域,是一个更为适宜和准确的相似性测度.
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基于互信息的人脑图像配准研究
近来利用互信息法进行多模医学图像配准已成为医学图像处理领域的热点.人脑多模医学图像配准对研究神经组织的结构功能关系和引导神经外科手术有着重要的指导意义.本文描述了一种基于互信息的人脑图像配准方法.我们将这种方法应用于图像的几何对准并给出了初步的评估结果.同时,我们还就归一化互信息、多分辨率策略、多种插值和优化算法对配准速度和精度的影响作了讨论.由于不需要对不同成像模式下的图像灰度间的关系作任何假设,互信息法是一种稳健性强、可广泛应用于基于体素的多模医学图像的配准方法.
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基于三次样条层间插值的多模态医学图像配准
我们从PET-CT多模态图像序列的特点出发,提出了一种全新的图像配准及融合方法,它采用三次样条插值法对PET-CT图像进行层间插值,然后再利用大互信息法进行配准,后应用改进的主成分分析(PCA)法融合PET-CT图像用以增强PET显像效果,从而得到满意的配准以及融合结果.用三次样条插值法进行层间插值并恢复层间缺失图像的信息,弥补了现有配准方法的不足,提高了配准精度,使融合后的图像更加接近实际的物理断层.该方法已经成功应用于三维适形放疗(3D-CRT)系统的开发中.
