基于最大互信息的人脑多模图像快速配准算法

合集下载

基于轮廓特征点最大互信息的多模态医学图像配准

准方法。关键词：图像配准；互信息；ＳＰＯ算法；ｏｅ算法Ｐｗｌｌ中图分类号：Ｐ９．１Ｔ３１４文献标识码：Ａ
Ｍｕｔ－ｏａｔｅｉａｍａｅＲｅｉｔａｉｎｌｉｍｄｆｙＭｄｃｌＩｇｇｓｒｔｏｉ
（．ｈｓｓａｄＥｅｔｎｃＥｇｎｅｎｏｅｅｏｏｔｗｓＮｒａＵｉｒｉ，ａｚｏ７０７，ｈｎ；１ＰｙｉｎｌｒｉｎｉｅｒｇＣｌｇｆｒｅｔｏｍｌｎｖｓｙＬｎｈｕ３００ＣｉａｃｃｏｉｌＮｈｅｔ２ＭｔｅａｃｎｎｒａｏｃｎｅＣｌｇｆｏｔｗｓＮｒａＵｉｒｉ，ａｚｏ３００Ｃｉ）．ａｈｍｔｓｄＩｆｍｔｎＳｉｃｏｅｅｏｒｅｔｏｌｎｅｔＬｎｈｕ７０７，ｈｎｉａｏｉｅｌＮｈｍｖｓｙａ
图像的主轮廓。数学形态学表示以形态为基础对图像进行分析的数学工具。它的基本思想是用具有一定形态的结构元素ｇ去量度和提取图像中的对应形状以达到对图像分析和识别的目的。形态运算是ｇ对图像ｆ进行操作。数学形态学有膨胀、腐蚀、开启和闭合四种基本运算。本文的目的是要提取图像的边界，卢（来表用示图像的边界，可以通过适当的结构元素ｇ对图它
ｍｅｏａｅｔｅａｖｔｇｓｏｉｈｐｅｉｉｎａｄｇｏｏｕｔｈｔｄｈｖｄａａｅｆｇｒｃｓｎｏｄｒｂｓ．ｈｎｈｏ
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｍａｅｒｉｔａｉｎ；ｍｕｕｎｏａｉｎ；ＰｉｇｅｇｓｒｔｏｔａｉｒｔｏｌｆｍＳＯ；Ｐｏｌｓａｃｇｒｔｍｗｅｅｒｈａｏｈｌｉ

生物医学工程中的多模态图像配准算法研究

生物医学工程中的多模态图像配准算法研究1. 引言随着生物医学图像数据的迅猛增长，多模态图像配准成为了生物医学工程领域中一个重要的研究方向。

多模态图像配准是指将来自不同模态的图像进行空间上的对准，以便进行进一步的分析和挖掘。

本文将对生物医学工程中的多模态图像配准算法进行深入研究。

2. 多模态图像配准的意义多模态图像配准在生物医学工程领域中具有重要的意义。

首先，不同模态的图像可以提供互补的信息，通过对不同模态的图像进行配准，可以将这些信息融合起来，使得图像的信息更加完整和准确。

其次，多模态图像配准可以有效地进行病灶检测和分类。

通过将来自不同模态的图像进行配准，可以更好地辅助医生进行病灶的定位和诊断。

最后，多模态图像配准可以在手术导航中发挥关键作用。

通过将来自不同模态的图像进行配准，可以更准确地指导手术，提高手术的安全性和成功率。

3. 多模态图像配准的挑战多模态图像配准面临着一些挑战。

首先，不同模态的图像在像素分辨率、图像强度和对比度等方面具有较大的差异。

这些差异给图像配准带来了一定的困难。

其次，多模态图像往往存在变形和缺失等现象，这也增加了图像配准的难度。

此外，多模态图像配准需要在保持图像的准确性的同时尽量减小配准过程中引入的变形和伪影。

4. 多模态图像配准算法4.1 基于特征的配准算法基于特征的配准算法是多模态图像配准中常用的一种方法。

该算法通过提取图像的特征点，并将这些特征点进行匹配，从而实现图像的配准。

常用的特征包括角点、边缘和纹理等。

该算法具有计算效率高、鲁棒性强的优点，但在特征提取和匹配过程中对图像质量和噪声具有一定的依赖性。

4.2 基于互信息的配准算法基于互信息的配准算法是一种广泛应用的多模态图像配准方法。

该算法通过计算不同图像之间的互信息来度量它们的相似性，并利用优化方法将图像进行配准。

该算法具有较好的鲁棒性和准确性，但计算复杂度相对较高。

4.3 基于形变场的配准算法基于形变场的配准算法是一种通过构建形变场来实现图像配准的方法。

基于互信息的医学图像配准中的优化算法的改进

ＩＮ０－３４ＳＳ１０９０４
Ｅ－ｍａｌｅｆＣＣ．ｅ．ｎｉ：ｄｕ＠ＣＣｎｔｃ
Ｃｍｐｔｒｎｗｅｇｎｅｈｏｏｙ电脑知识与技术ｏｕｅｏｌｄｅａｄＴｃｎｌＫｇ
Ｖｏ．，．６Ｊｎ０１．１８Ｎｏ１，ｕｅ２２
摘要：究了基于互信息测度的医学图像配准方法，出了一种优化算法的改进。目的旨在于解决配准的精度和在基于互信息配研提准过程中的效率问题。提出的优化算法是将拟牛顿方法运用于多模医学图像配准中。实验结果说明这种改进的方法能有效提高
配准的精度和效率问题，并得到好的实验效果。
Ｕｎｖｒｔ，ａｇｈｕ５００，ｉａｉｅｉＧｕｎｚｏ１０６Ｃｈｎ）ｓｙ
Ａｂｔａｔｓｒｃ：ＴｈｓｐｐｒｐｅｅｔａｎｖｌＯｐｉｚｄｍｅｈｄｆｒｍｅｉａａｅｒｇｓａｉｎｔｅｐ印ｏｅｉｔｏｖｒｂｅ，ｉｈａｅｔｅｉａｅｒｓｎｓｏｅｔｍｉｅｔｏｏｄｃｌｍｇｅｉｒｔ，ｈｕｓｓｏｓｌｅｐｏｌｍｓｗｈｃｒｈｉｔｏ
１熵与互信息．１
熵是信息论中的一个概念，是系统复杂性和不确定性的测度。香农在１４年提出了熵的概念，以度量通信过程中心信息源９８用
ｗｈｃｅｅｐｒｃｉｎｏｒｇ￣ｉｎｃｎｓｌｅｒｂｅｏｈｇａｕａｏ，ｎｈｅｅｏｄｅｅｔｉｄｖｌｓｅｉｏｆｅｓｏ，ａｖｔｏｌｈｏｐｓｉｏｅｈｐｍｆｕｅｃｃｌｉｎａｄｃｉｏｃ．ｌｔａｖｇｆｓ

基于Harris角点和最大互信息的多模医学图像配准

就会碰到一个问题，幅图像可能包括大量的同类区域（如一例天空、海等）那么这样的图像就不太适合用最大互信息的大，互信息是信息论的一个基本概念，两个随机变量统计是相关性的测度。ｏｓ测试图像的条件熵作为配准的测度，Ｗｏｄ用用于ＰＴ到ＭＲ图像的配准。Ｃｌｎｎｗｅｌ等人用互信息Ｅｏｌｏ、ｌ… ｉｇｓ作为多模态医学图像的配准测度。互信息作为两幅图像的以相似性测度进行配准时，果两幅基于共同解剖结构的图像如达到最佳配准时，们对应的图像特征互信息应为最大。最它大互信息法几乎可以用在任何不同模式图像的配准中，别特是当其中一个图像的数据部分缺损时，以这种方法广泛用所于多模态图像的配准中。是，但当待匹配图像是低分辨率、图像包含的信息不够充分或两幅待匹配图像的重叠部分较少时，于互信息的配准目标函数就会极不光滑，基出现较多局部最优解，目标函数最优解的搜索带来较大的难度。但由于为该测度不需要对不同成像模式下图像灰度间的关系作任何假设，不需要对图像进行分割或任何预处理，也因此，测度可该以被广泛地应用于Ｃ－ＴＭＲ，Ｅ－ＰＴＭＲ等多种图像的配准工作。

基于互信息的磁共振颅脑图像配准

ｉｃｌｕｔｇｊｉｉｏｍｗｔ０Ｖｎｉａｐｎａｖ１ｍＰｎａ１ｉｎｈｔｃａｎｏｔｓａｉｃｎｅｔｎｌａｉ０ｅ（Ｖ）ｉｔｐｌｉ．ｈｓａｅａａｓｓｈａｏｓｆｈｏｌｕｎｅｏｔｎＴｉｐｐｒｎｌｅｅｒｓｎｒａｏｙｔｅ０
到亚像素级。关键词：同模态医学图像；图像配准；互信息；灰度级数
中图分类号：Ｐ９Ｔ３ｌ文献标识码：Ａ
ＨＥＡＤＭ
ＲｇｓｒｔＯｓｄ０ＭｕｔｌＩｒａｉｎｉｔａｉｎＢａｅｎｕａＩｍｔ０
ｌ引言
２０世纪后期随着数字图像处理技术的提高，医学图像配准技术得到了的很大发展。单模态的医学图像配准是指待配准的图像是由同一个成像设备所获取的，主要包括不同ＭＲ加权像间的配准、Ｒ图像序列的配准和其它医学图Ｉ舢Ｉ像序列的配准。在众多配准方法中，最大互信息法是１种基于灰度的配准方法，直接利用图像的灰度数据进行配它准，配准结果可达到亚像素精度。但是最大互信息法在使用
ｔｅｆｎｔｎｏｌ邢ａｉｎｅｔ０ｙｈｅｕｔｓｏａｔｅｍｏｉｅｈｕｃｉｆＴ０ｔｎｒｐ．ｅｒｓｌｈｗｔｔｂｄｆｄＭＲＩｍｅｓｒａｅｃｕ０ｉｆｏｒｓｈｉａｕｅｃｎｒａｈｓｂ— ｐｘｌｒｃｓ０．ｉｅｅｉｎｐｉ
ＫＹＷｏＲ：ｎＥＤＳＭｏ０一ｍｄｌｙｍｄｃｌｍｊ；ａｅｒｔｉ；ｕｕｌｎ０ｒｔｎ（Ｉ；ｒｙｌｅ０ａｔｅｉａｅＩｇｓｏＭｔａｉｆｎｉＭ）Ｇａｖｌｉａｉ吕ｍｅｍｔｎｒａｏｅ

基于形状特征点最大互信息的医学图像配准

Ａｂｔａｔｓｒｃ
Ｍｕｕｌｉｆｒｔｏｅｒｓｎｉｇｔｅｎｔｍｉｆａｕｅｏｅｉａｍａｅｉｃｔａｎｏｍａｉｎｒｐｅｅｔｎｈａａｏｃｅｔｒｓｆｍｄｃｌｉｇｓｏｍｐｔｄｗｉｈｆａｕｅｕｅｔｅｔｒ
ｔｓｐｒｅｈｉｏｃｄｕｒｅａｎｄａｒａｎｓｃｍｅｈｏｄｉｌｏａａｋｔＳａｓｄｏｐｔｄＯａｅｔｖｏｉｏｃｌｅｘｒｍａ．Ｐｒｉｉｒｒｓｔｗｏ— ｍｅｎｓｏｎａｄｌａｔｅｅｌｍｎａｙｅｕｌｓｏｎｔｄｉｉｌｒｏｂｕｓｉｔａｌｇｎｍｅｎｔｏｆＭＲＩＭＲＩｉａ — ｍｇｅｓａＲＩＣＴｍａｅｓａｒｅｅｎｅｎｄＭ — ｉｇｅｐｒｓｔｄ．Ｔｈｅｒｇｉｔａｔｏｎｓｒｅｅｓｒｉｔａｔｇｙｅｓｐｒｅｎｔｄｒｅｈｅｅ
Ｊｌｕｙ，２００２
基于形状特征点最大互信息的医学图像配准
周永新罗述谦
（首都医科大学生物医学工程学院北京１０５）００４
北京１０８）０００（国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室中
ｍｉｈｅｓｉａｌＯｃｉｉａｐｌａｉｎｓｓｅｉｌｏｍａｅｔｏｔｇａｅｅｎｏｍａｉｎｇｔｂｕｔｂｅｔｌｃｌａｐｉｔｎｃｏ，ｅｐｃａｌｆｒｉｇｓｗｉｈｕｒｙｌｖｌｉｆｒｔｏ．ｙ

基于互信息的医学图像配准中的优化算法

但遗传算法存在着明显的缺点，在经常实验的传统遗传算法的进化即从医学图像配准（ｅｉａｉｇｅｉｒｔｎ与图像融合技术是近年过程中，交叉算子产生新染色体的能力和种群的多样性不断降低，ｍｄｃｌｍａｅｒｇｔｉ）ｓａｏ出现 “ 早收敛 ” 过问题。文献［用一种改进的自适８１采来在医学图像处理领域中的热门研究方向之一。图像配准是图像融合而容易陷入早熟，对很过和进行多模态图像分析的基本问题。近年来，学图像配准技术有了应遗传算法，医学图像进行配准，好的克服了遗传算法 “ 早收医
能够记住搜索过程中遇到的最好结果，当退火结束时，将所得最终解ＩＡ，＝Ａ）日（一Ａ，＝（Ｂ）日（＋Ｂ）Ｈ（Ｂ）日Ｔ在医学图像配准中．虽然两幅图像可能来自不同的成像设备，但与记忆器中的解比较并取较优者作为最后结果。并用该法对Ｃ和
新的进展，大互信息法是目前应用较多的一种方法，配准精度一敛 ” 问题，得了良好的效果最其的取３４模拟退火法简称Ｓ法，受到固体退火过程的启发而提出，Ａ是般高于基于分割的方法，由于该方法不需要对图像做分割、征处理特等预处理，乎可以用于任何不同模式图像的配准．具有较强的鲁的一种全局优化方法，拟退火算法在某一初温下，用具有概率突几并模利ｔｏｉｏｓ伴棒性。但是最大互信息的计算涉及大量的浮点运算，配准过程复杂跳特性的Ｍｅｒｐｌ抽样策略在解空间中进行随机搜索，随温度的其

多模医学图像配准方法毕业设计

多模医学图像配准方法设计摘要现代医学经常过使用到图像进行辅助诊断，而一种成像设备得到的图像无法完全获取所有的信息，这就需要多幅图像进行配准融合，得到全新的更全面的图像。

本文提出一种基于互信息的方法，对两幅CT和MRI脑部图像进行配准，意在能精确快速得对双模医学图像进行配准。

首先是读取图像的灰度信息，设定一个配准的初始点，得到两幅图像的联合直方图，然后计算两幅图像的互信息值，输出互信息值和配准的参数，对比多次输出的互信息值大小，得到最佳的配准参数。

配准完成后，利用基于小波变换的方法对两幅图像进行融合处理，输出融合后的图像。

实验结果证明，此算法能有效得得到最佳配准参数和融合后的图像，配准精度能达到亚像素级，符合配准的基本要求。

关键词：医学图像，图像配准，互信息，图像融合IThe design of Multimodality medical image registrationmethodAbstractModern Medicine often been used to image the auxiliary diagnosis, an image obtained from an image forming apparatus is unable to fully obtain all the information registration fusion, which requires a plurality of images to obtain a more comprehensive image. This paper presents a method based on mutual information of two CT and MRI brain image registration, intended to be able to accurately and quickly was the dual-mode medical image registration.First, read the image gray, set the initial point of a registration, the joint histogram of the two images, and then calculated the value of the mutual information of the two images, the output mutual information and the registration parameters, contrast times the output value of the mutual information size, get the best registration parameters. After the completion of the registration, the use of the two images based on wavelet transform method fusion, fusion of the output image.Experimental results show that this algorithm can effectively get the best registration parameters and image fusion, registration accuracy can achieve sub-pixel level, in line with the basic requirements of registration.Keywords: Medical imaging, image registration, mutual information，Image fusionII目录摘要 (Ⅲ)Abstract (II)1 绪论 (1)1.1选题的背景、意义 (1)1.2相关研究的最新成果及国内外研究现状 (1)1.3基于互信息配准方法的研究进展 (3)1.4本文结构 (4)2数字医学图像的基础理论 (5)2.1图像配准方法的分类 (5)2.2医学图像配准的基本步骤 (6)2.3最大互信息法的介绍 (7)2.4图像配准的评估指标 (9)2.5图像配准的主要难点 (10)2.6图像融合的主要方法和要求 (11)2.6.1图像融合的方法 (11)2.6.2图像融合的基本要求 (11)2.6.3图像融合的评测 (11)3 CT/MRI双模医学图像的配准融合 (12)3.1CT图像和MRI图像的成像原理及特点 (12)3.1.1 CT图像的原理及特点 (12)3.1.2 MRI图像的原理及特点 (12)3.2 配准方法 (13)3.3融合方法 (13)3.4 图像配准融合的实现 (13)3.5 基于互信息配准算法总结 (16)3.6 基于小波变换的融合方法的总结 (18)4总结与展望 (22)4.1总结 (22)4.2展望 (22)参考文献 (24)致谢 (26)III附录 (26)附录1 图像配准M文件 (26)附录2 图像配准子程序 (26)附录3 优化算法代码 (28)IV多模医学图像配准方法设计1 绪论1.1选题的背景、意义近年来,随着计算机科学和信息技术的不断发展，医学成像技术也得到了迅速发展。

基于边缘检测和最大互信息的医学图像配准算法

断不１中的辅助作Ｈ、闪此对感于像的医学配准进行深入研究．具有十分重要的理沦ｌ现实意义… １治疗Ｊ干Ｉ１。
１传统医学图像配准的步骤
配准是由特征空间、搜索算法、相似性测度等各个部分组合而成。配准的方法也是多种多样。对配准
张裕，刘佳佳，石翠萍，徐春伟
（齐齐哈尔大学通信与电子工程学院，黑龙江齐齐哈尔１１０６０６）
摘要：在ｌ床上，使用多种成像技术并适当地将其扣以融合，可为临床诊断和手术治疗提供更加全面准确的信息。１而图像配准是融合技术中需要先期解决的问题，也是融合的关键部分。本文提出了一种基于ＤＰ的医学图像配准Ｓ
第２卷第ｌ７期
２１年１０１月
齐齐哈尔大学学报
ＪｕｎｌｆｑｈｒＵｎｖｒｉｏｒａｉａｉｅｓｔｏＱｉｙ
Ｖｏ．７Ｎｏ１１．．２
Ｊｎ，０１ａ．２１
基于边缘检测和最大互信息的医学图像配准算法
的是两幅图像重叠后灰度对（），的边缘概率。
在单幅图像的边缘信息熵和两幅图像的边缘信息联合熵的基础上，仿照经典的互信息的定义方法来定义带有边缘信息的互信息睁。两幅图像之间像带有边缘信息的互信息可以定义为问
’
，，）Ｈ） ’ ） ’ Ｙ ‘ 】＝ ’ ＋（一，），ｙ
（）５
新的基于互信息与边缘检测的医学图像配准方法既利用了原始图像的灰度互信息，又利用了图像二维
水平面上的像素之间关系，用原图像的边缘，然后对互信息的配准测度进行改进，具有较好的效果。

基于最大互信息的多源图像配准研究

不同分辨率、不同的灰度属性、不同的位置（平移配。
和旋转）、不同比例尺、不同非线性变形等等。若１２图像配准方法．要对这些来自同传感器的多幅源图像进行像素级不图像配准是图像融合的先决条件与关键，图
前，已存在多种图像配准方法，但总的来说，各种方法都是面向一定范围的应用领域，也具有各自的特点。
对同一场景使用相同或不同的传感器（或成应点达到空间上的一致，这种一致是指人体上的同
像设备），在不同条件下（如天候、照度、摄像位
所不同。同一场景的多幅图像的差别可以表现在：
一
解剖点在两幅匹配图像上有相同的空间位置，配
置和角度等不同）获取的两幅或多幅图像一般会有准的结果应使两幅图像上所有的解剖点，或至少是所有具有诊断意义的点及手术感兴趣的点都达到匹
图像融合，则首先必须对多幅源图像进行精确的配像配准精度的高低直接决定着融合结果的质量。目准，配准精度要求达到像素级。
１图像配准的原理及方法
１１多源图像配准的定义．
文献［］图像的配准方法分为三大类：第一１将
图像配准（ｍａｅＲｇｓａｉｎ）就是要在变换类是基于特征的图像配准方法，这类方法首先要对Ｉｇｅｉｒｔｔｏ空间中寻找一种特定的、最优的变换，使得其中一待配准的源图像进行预处理，也就是特征提取的过
联合直方图ｈ８（Ｊ是通过统计两幅图像的Ａｆ），
对应位置的灰度对（）出现次数得到的。，

一种基于混合优化算法的医学图像配准方法

Ｋｙｗｒｓｅｏｄ：ＭＭ（ａｉｉｄｍｔａｉｏｔｎ；ｍｇｇｔｔｎＰＯ；ｒｓｖｒｃａｓＩｍｘｚｕｕｌｎｒｉ）ｉａｅｅｉｒｉ；Ｓｃｓｏｅ；ｈｏｍｅｆｍａｏｒｓａｏｏ
医学图像配准是２Ｏ世纪９０年代才发展起来的医学图像
还有一个速度决定它们飞翔的方向和距离，然后粒子们就追随当前的最优粒子在解空间中进行飞行搜索。粒子群优化算法初始化一群随机粒子（随机解）然后通过进化（，迭代）找到最
的融合是必不可少的，而配准是融合的前提。多模医学图像配
Ｘ ’ｎ７０２，Ｃｉａｉａ１１９ｈｎ）
ＡｓａｔｈｓａｅｒｐｓｄａｐｒａｈｏｕｉｏａｍｄｃｌｍｇｓｅｉｒｉａｅｎＣＳ（ｈｏａｉｅｓａ／ｂｔｃ：ＴｉｐｐｒｏｏｅｎａｐｏｃｆｈｍｄｌｅｉａｅｇｔｔｎｂｓｄｏＰＯｃａｓｒｃｌｌｒｐｍａｉｒｓａｏｐｔｌｗ３ｏｔｉｔｎｌｒｈｐｏｅｙＧ（ｅｅｃａｏｔｍ）ＡｄａｐｅＭＩｏｔｇｔｔｎＴｅｍｔｏａｎｄｐｍｚｉ）ａｏｉｍｉｒｄｂＡｇｎｔｇｒｈ．ｎｌｄＭｅｒｉｒｉ．ｅｄｈｄｍａｙ — ｉａｏｇｔｍｖｉｌｉｐｉｔｈｅｓａｏｈｈａ
ｄｉ１．９９ｊｉｎ１０ —６５２１．８０５ｏ：０３６／．ｓ．０１３９．０００．９ｓ

基于最大互信息的分层图像配准方法

。
医学图像配准技术是医学数字图像处理的一个重要方面，已经广泛应用于医学诊断和治疗过程，对于确定病灶、制定医疗方案以及研究人体生理机能起到了重要作用。
图像的配准是对两幅或者多幅图像进行一系列的空间变换，使其对应点达到一致。常用的空间几何变换有刚体变换、仿射变换、透视或投影变换和非线性变换（也称弯曲变换） …。一般要求两幅图像是基
ｐ，，ｈ、， ’
Ｉ，五（，ｌ（ｔ）ｇＡ）２ｏｂ
（１）
其中：口Ｐ（）和Ｐ（）是Ａ和的边缘分布，Ａ（，）Ａ和的联合分布。互信息通过测ｂＰ口ｂ是量Ａ和的联合分布与Ａ完全独立时的联合分布Ｐ（）・ｂ、＾口Ｐ（）之间的距离来测量Ａ与的依赖程度。当两幅图像精确配准时，互信息最大。互信息和信息熵的关系如下：ＩＡ，（Ｂ）＝Ａ）＋Ｂ）一Ｈ（Ｂ）Ｈ（Ｈ（Ａ，
于同一物体或者是同一类相似性较大的物体而言，同类的物体相似性差，不一般不用来配准。医学图像配准可以分为单模态配准和多模态配准、Ｄ一Ｄ图像配准、２３图像与图谱的配准以及不同对
象相同部位的配准等。配准的方法有基于特征点的、基于灰度信息的方法等等。一般的配准步骤为：图像信息的预处理，确定空间变换方法，进行相似性测试和优化运算，最后确定整个变换参数并应用于待配
・
５・０
维普资讯
第２４卷
＝
苏瑜
苏敏
刘丽：于最大互信息的分层图像配准方法基

医学影像处理中的图像配准算法实现技巧

医学影像处理中的图像配准算法实现技巧医学影像处理在现代医学诊断中起着至关重要的作用。

而图像配准作为其中重要的一环，是将不同影像之间进行准确的位置、尺度和方向的对齐，以实现医学影像的比较、融合和分析。

本文将介绍医学影像处理中的图像配准算法实现技巧。

一、图像配准概述图像配准是指将一组图像中的目标物体进行精确定位和对齐。

医学影像处理中的图像配准旨在准确地比较不同时间点或不同影像模态的医学图像，以便更好地追踪疾病的进展和评估治疗效果。

二、图像配准的算法医学影像图像配准的算法可以分为以下几类：1. 特征点匹配算法特征点匹配算法是一种常用的图像配准方法。

该方法通过检测图像中的特征点，并找到这些特征点之间的对应关系，从而实现图像的对齐。

常用的特征点匹配算法包括SIFT、SURF和ORB等。

首先，算法会在图像中提取特征点，并计算每个特征点的描述子。

然后，通过计算特征点描述子之间的相似度，找到最佳匹配。

最后，通过对特征点的位置进行配准，实现图像的对齐。

2. 基于互信息的配准算法互信息是一种常用的图像配准衡量指标，用于评估两幅图像的相似性。

基于互信息的配准算法主要包括归一化互信息（NMI）和互信息标准差（MIS）等。

该方法通过计算图像中的灰度直方图，并结合互信息来衡量两幅图像的相似度。

然后，通过优化配准变换参数，使得互信息最大化，实现图像的配准。

3. 基于变形场的配准算法基于变形场的配准算法利用变形场来描述图像的形变情况，并通过优化变形场来实现图像的对齐。

典型的基于变形场的配准算法有Thin-Plate Spline（TPS）和B-spline等。

该方法首先计算图像的像素点之间的位移，然后通过插值方法生成变形场。

最后，通过优化变形场的参数，实现图像的对齐。

三、图像配准的应用图像配准在医学影像处理中广泛应用于以下领域：1. 临床诊断医学影像图像配准可以提供医生在不同时间点或不同影像模态下进行疾病比较和评估的依据。

例如，在肿瘤的持续监测中，医学影像配准可以实现不同时间点下肿瘤的精确测量和比较。

改进的基于最大归一化互信息的医学图像配准算法

Ｍａ．２０ｙ０８
文章编号
１０００—５６（０８００８０２９２０）３－２４－５法
刘洪，良荣，李王
摘
蓓
（贵州大学电子科学与信息技术学院，贵阳５０２）５０５
要：作者提出了一种基于最大归一化互信息的医学图像配准算法。该算法利用改进的部分
体积插值法进行插值计算，有效地克服了图像配准中常见的局部极值问题。该算法利用最大互
信息作为目标函数，ＯＬ优化搜索算法搜索一个最大互信息量从而获得最佳配准参数。实ＰＷＥＬ验证明，该算法计算简单，配准速度快，具有更好的精确性和鲁棒性。
关键词：归一化互信息；医学图像配准；部分体积插值
达同一内容的像素点在几何上一一对应时，互信息取得最大值。图像的配准本质上是一个多参数的优化
中图分类号：Ｐ９Ｔ３１文献标识码：Ａ
ＩｐｏｅｅｉａｍａｅＲｅｉｔａｉｎＡｌｏｉｈｓｄｍｒｖｄＭｄｃｌＩｇｇｓｒｔｏｇｒｔｍＢａｅ
ｏａｉｉａ：ｎｏｒａｉｅｕｕｌＩｆｒａｉｎｎＭｘｍｚｔｏｆＮｏｍｌｄＭｔａｎｏｍｔｏｉｚ
Ａｂｔａｔｎｔｉａｅｄｃｌｉｇｅｉｔｔｎａｇｒｍａｅｎｍａｉｚｔｎｏｏｍａｉｄｓｒｃ：ＩｈｓｐｐｒａｍｅｉａｍａｅｒｇｓａｉｏｉｒｏｌｈｔｂｓｄｏｘｍｉａｉｆｎｒｌｚｏｅｍｕｕｎｏａｉｎｗａｒｐｓｄｈｌｏｉｍｓＳｔｅｉｒｖｄｐｒｉｏｕｉｒｕｉｎｉｔｒｏｔａｉｆｒｔｓｐｏｏｅ．ＴｅａｇｒｈＵｍｐｏｅａｔｖｌｍｅｄｓｉｔｎｅｐ－ｌｍｏｔｅｈｌａｔｂｏ

基于加权互信息的多模图像配准算法

第３８卷第１期６
ｖ０ｌ３ ‘８
・
计
算
机
工
程
２１０２年８月
Ａｕｇｓ２２ｕｔ０１
ＮＯ１．６
ＣｏｕｔｒＥｎｎｅｉｍｐｅｇｉｅｒｎｇ
图形图像处理・
文章编号：０ｏ－４８０２６＿２ —ｏ文献标识码：Ａ１０＿３２（１）－ｏ０５２１＿７
过全局滤波和边缘提取进行图像预处理，突出图像特征，用加权互信息方法实现配准。实验结果表明，采该算法能够提高多模图像配准的
准确率，加快匹配速度。
关健词：医学图像配准；局部体积插值；局部极值；加权互信息；预处理
Ｍｕｔ－ｏｌｔｍａｅＲｅｉｔａｉｎＡｌｏｉｈｍｌｉｍｄａｉｙＩｇｇｓｒｔｏｇｒｔ
ＢａｅｎｅｇｅｕｔｌＩ０ｍａｉｎｓｄ０ＷｉｈｔｄＭｕａｎｆｒｔｏ
ＺＨＡＮＧｕｎ－Ｊｈａｏ，ＳＵＮＹａｎ，ＺＨＡＮｅ－ｅＷｉｗｉ
（ｃｏｌｆｏｔｒ，ｈｎｈｉｉｏｏｇＵｉｅｓｙＳａｇａ２０４，ｈｎ）ＳｈｏｆｏＳｗａｅＳａｇａＪａｔｎｎｖｒｉ，ｈｎｈｉ０２０Ｃｉａｔ
［ｓｒｃ］ＩｄｃｌｍａｅｒｇｓａｉｎｂｓｄｏｕｕｌｎｏｍａｉｕＭ１ｍｅｈｄｉｅｉｓｔｅｐｏｌａｏｔｅｌｃｌｘｒｍａＡｉｎｔｈｓＡｂｔａｔｎｍｅｉａｉｇｉｒｔａｅｎＭｔａＩｆｒｔ（）ｔｏ，ｔｘｓｒｂｅｂｕａｔｅｔｏｏｔｈｍｈｔｏｅｅ．ｍｉｇａｉｔ

基于粗配准和互信息的脑部MR图像配准算法

是指人体上的同一解剖点在两幅匹配图像上有相同的空间
维普资讯
第４第ｏ２卷４期
文章编号：０６—９４（０７０１０３８２０）４—０６０１—０３
计算机仿真
２７４０年ｏ月０
基于粗配准和互信息的脑部ＭＲ图像配准算法
ＪＮＲｅ —ｃａ．ＡＮＧｉ —ｈａ，ＯＮＧＥ —ｍｉＩｎｈｏＷＪｎｕＳｎｎ
（ｅａｔｎｆｏｕｅｃｅｃｎｅｈｏｏｙＨａｈｎｎｖｒｉｆｃｎｅａｄＴｃｎｌｇ，ＤｐｒｍｅｔｍｐｃｎｅｈｏｙｏＣＳｎｅｙｅｏＷｕａｕｅ４０７ＣｉａｈｎＨｂｉ３０４，ｈｎ）
金人超，王金华，宋恩民
（中科技大学计算机科学与技术学院，华湖北武汉４０７）３０４摘要：现有的医学图像配准算法一般都存在需要人工介入、配准时间过长等问题。了寻找快速、为精确、鲁棒性强的自动配准算法，在采用主轴矩方法进行脑部Ｍ（Ｒ核磁共振）图像的初始配准的基础上，出局部搜索算法对图像求得更精确的配准。提实验表明．该方法的配准精度和现有的Ｐｗｌｏｅ算法都可以达到亚像素级，ｌ但局部搜索方法和Ｐｗｌｏｅ算法相比较，配准时ｌ平均间大大缩短；即便和采用了主轴矩粗配准的Ｐｗｌｏｅ算法相比较，ｌ配准效率也提高了一倍左右。主轴矩粗配准算法提高了配准
ｍｕｈｔ．Ｉｒｅｏｄｖｌｐａｆｓ，ａｃｒｔｎｎｉ— ｎｉｅａｔｍａｅｍａｅｒｇｓｒｔｎａｇｒｔｍ，ｔｅｃｉｍｅｎｏｄｒｔｅｅｏａｔｃｕａｅａｄａｔｏｓｕｏｔｄｉｇｅｉｔｉｌｏｉａｏｈｈＣｏｓ—ＷｅｇｔｄＭｏｎｓａｇｒｔｍｓａｐｉｄｔｎｔａｉｅｔｅｒｇｓｒｔｎｏｅｂａｎＭＲｇｓｆｒｎａｃｎｒｓｉｈｅｍｅｔｌｏｉｈｉｐｌｏｉｉｌｈｅｉｔａｉｆｔｒｉｅｉｚｏｈｉｍａｅｈｎｉｇｏｅｔｅｅｉｉｎｙａｄａｌｃｌｓａｃｌｏｉｍｓｐｏｏｅｏａｈｅｅｍｏｅａｃｒｔｅｉｔｔｎＴｅｅｐｒｍｅｔｈｆｃｅｃｎｏａｅｒｈａｇｒｔｈｉｒｐｓｄｔｃｉｖｒｃｕａｅｒｇｓｒｉ．ｈｘｅｉｎｓａｏｓｏｔａｈｏａｅｒｈａｇｒｔｍｎｅＰｗｌａｇｒｔｍｏｈｃｎｒａｈｔｅｓｂ—ｐｘｌｅｅｆｃｕａｙｂｔｈｗｈｔｅｌｃｌｓａｃｌｏｉｔｈａｄｔｏｅｌｌｏｉｈｈｂｔａｅｃｕｈｉｅｖｌｏｃｒｃｕｌａｔｅｌｃｌｓａｃｌｏｉｍａｈｒｅｃｉ．ＣｍｐｒｄｗｉｈｔｅＰｗｅｌａｇｒｈｗｈｃｓｃｍｂｎｄｗｉｈｏａｅｒｈａｇｒｔｈｃｎｓｏｎｍｕｈｔｔｍｅｏａｅｔｈｏｌｌｏｉｍｉｈｉｏｉｅｔｔｈｔｅＣｏｓ—ＷｅｇｔｄＭｏｎｓｉｉａｉａｉｎ，ｔｅｒｎｎｉｓｎａｌａｆｓｏｔｎｄｈｒｓｉｈｅｍｅｔｎｔｌｔｉｚｏｈｕｉｇｔｍｅｉｅｒｙｈｌｈｒｅｅ．ＫＥＹＷＯＲＤＳ：ｍａｅｒｇｓｒｔｎＭｕｕｌｎｏｍａｉｎＣｒｓＩｇｅｉｔｉ；ｔａｆｒｔ；ｏｓ—ｗｅｇｔｄｍｏｎｓＬｃｌｅｒｈａｏｉｏｉｈｅｍｅｔ；ｏａａｃｓ

医疗影像处理中图像配准算法的对比与评估

医疗影像处理中图像配准算法的对比与评估概述：医学影像处理在现代医学领域扮演着重要角色。

为了准确地诊断和治疗疾病，医生需要依赖于医学影像，如X射线、核磁共振（MRI）、计算机断层扫描（CT）等，对患者的身体进行观察和分析。

然而，由于多种因素的影响，获取的医学影像经常存在位置偏移和形态变化等问题，这使得医生在进行多模态影像配准时面临着巨大困难。

因此，图像配准技术的发展对于提高医学诊断和治疗的准确性具有重要的意义。

图像配准算法的分类：在医学影像处理中，常用的图像配准算法可以分为以下几类：1. 基于特征的配准算法：基于特征的配准算法通过提取图像中的特征点或区域来实现不同图像之间的对应关系。

这些特征可以是角点、边缘、纹理等。

常见的算法有SIFT、SURF和ORB等。

这类算法的优点是可以在不同图像间进行准确的匹配，但对于图像中的遮挡或变形等情况不够稳健。

2. 基于形变场的配准算法：基于形变场的配准算法通过将一个图像的像素映射到另一个图像上，来实现两个图像的对齐。

这些算法可以利用地标点或控制网格来定义形变场。

常见的算法有Thin-Plate Splines（TPS）、B-splines和光流场等。

这类算法可以灵活地处理图像的形变，但需要较长的计算时间。

3. 基于互信息的配准算法：基于互信息的配准算法通过计算两个图像中灰度值之间的相似性来实现图像的对齐。

互信息可以基于直方图来计算，也可以基于滤波器等方法来进行估计。

这类算法适用于多模态图像的配准，但对于图像质量和噪声等因素较为敏感。

对比与评估：在医疗影像处理中，不同的图像配准算法各具特点，适用于不同的实际需求。

下面将对几种常用的图像配准算法进行对比和评估。

1. SIFT算法：尺度不变特征转换（Scale-Invariant Feature Transform，SIFT）是一种常用的基于特征的配准算法。

该算法通过有效地检测稳定尺度下的关键点，并计算描述关键点特征，实现不同图像之间的匹配。

一种基于互信息的图像频域配准算法

假设图像ｇ）（是）经平移后得到的图像，ｇｘ＝即（）
Ｅｍｉｓｗｙｊａ＠ｙｈｏｏｃ — ａｌｃｕａｎａｏ．ｍ．：ｕｃｎＷＵＹａｊａ，Ｉｉｏｆｎ．ｒｑｅｃｏｉｐｒａｈｂｓｄｏｔａｉｆｒｔｎｔｍａｅｒｇｓａｉｎＣｍｐｔｒ－ｕｎＬＵＸａ —ｅｇＦｅｕｎｙｄｍａｎａｐｏｃａｅｎｍｕｕｌｎｏｍａｉｏｉｇｅｉｒｔ・ｏｕｅｏｔｏ

１０２０．４１）９０８４（９
ＣｍｕｒＥｇｎｅｉｇａｄＡｐｉｔｎ计算机工程与应用ｏｐｔｎｉｅｒｎｐｌａｏｓｅｎｃｉ
一
种基于瓦信息的图像频域配准算法
吴亚娟，刘晓锋
ＷＵＹ－ｕｎＬＵＸａ —ｅｇａｊａ，Ｉｉｏｆｎ
ｉｇｐｌａｉｎＴｅａｖｎａｅｆｆｅｕｎｙａｐｏｃｅｏｒｇｓａｉｎａｅｒｐｄｅｓａｄｈｇｒｃｓｎＴｅｆｅｕｎｙａｐｏｃｍａｅａｐｉｔ．ｈｄａｔｇｓｏｑｅｃｐｒａｈｓｔｅｉｔｔｒａｉｎｓｎｉｈｐｅｉｉ．ｈｑｅｃｐｒａｈｃｏｒｒｏｏｒｐｏｏｅｙ．ａｄｗａｌｕｐｒｒｒｖｏｓｆｑｅｃｔｏｓａｄｓｍｅｐｃａｏｉｔｏｓＩｈｓｐｐｒｉｉｍｐｏｅｒｐｓｄｂＰＶｎｅｌｏｔｅｆｍｓｐｅｉｕｅｕｎｙｍｅｈｄｎｏｓｅｉｌｄｍａｎｍｅｈｄ．ｔｉａｅ，ｔｓｉｒｖｄｅｏｒｎｔｂａｔｒｎｇｔｈｇｅｐｅｉｉｎＦｎｌ，ｅｕｎｙｄｍａｎａｐｏｃｂｓｄｎｏｅｆｓｅａｄｅｉｈｒｒｃｓ．ｉａｌａｆｑｅｃｏｉｐｒａｈａｅｏｍｕｕｌｎｏｍａｉｎｔｉｇｒｇｓａｉｎｉｏｙｒｔａｉｆｒｔｏｍａｅｅｉｔｔｓｏｒｏｐｅｅｔｄｂｓｎａｈｍｐｉｄｆｔｅＦｕｉｒｔｎｆｒａｄｍｕｕｌｉｆｒｔｎｔｅｒ．ｒｓｎｅｙｕｉｇｈｆｔｅａｌｕｅｏｈｏｒｅｒｓｏｍｎｔａｎｏｍａｉｈｏｙｔｔａｏ

基于互信息快速算法的多模医学图像配准

信息计算降低了配准效率，同时对两幅图像重叠区域比较敏感．采用归一化互信息为测度，降低互信息计算中灰度
级的快速算法，通过多模ａ／ＩＴＭＲ配准实验证明，可以在确保配准精度的同时缩短时间提高配准效率．
关键词：互信息；度级；灰多模
第３Ｏ卷
第１期
兰
州
交
通
大
学
学
报
Ｖｏ１３．ＯＮ】
２１年２０１月
ＪｕｎｌｆＬｎｈｕＪｏｏｇＵｎｖｒｉｏｒａｏａｚｏｉｔｎｉｅｓｔａｙ
Ｆｂ２１ｅ．０１
文章编号：０１４７（０１０－０３０１０ —３３２１）１３—４０
信息［两种正规化的互信息测度．ｌｍ等人通过给３］Ｐｕｉ互信息乘以一个梯度项将空间信息结合在配准准则中，ｕ和Ｔｉｎ等人将互信息应用于一种边缘测Ｂｔｚｈａｒ度，罗述谦教授提出了基于形状互信息的配准算法．基于互信息的配准算法实质上是优化算法对互信息的寻优求解过程，中包含了频繁计算互信息其
所表达的是一个系统的复杂性或者是不确定性．在
多模图像配准中，同成像模式的图像在灰度级差不别上并不相似，但对同一解剖结构，对应像素点问灰度统计并非独立，而是相关的［，虑图像Ｆ（ｉｅ４考］Ｆｘｄ
基于互信息快速算法的多模医学图像配准
孙滕，刘云伍，田源