图像识别技术发展状况及前景
图像识别技术发展趋势与应用前景
图像识别技术发展趋势与应用前景随着人工智能技术的迅猛发展，图像识别技术作为其重要分支之一，也得到了极大的关注和应用。
本文将通过对图像识别技术的发展趋势进行探讨，探索其未来的应用前景。
近年来，图像识别技术取得了长足的进步，主要得益于深度学习算法的应用。
深度学习算法通过模拟人类大脑的神经网络结构，能够有效地提取和分析图像中的特征，从而实现高精度的图像识别。
通过深度学习算法的不断优化和提升，图像识别技术的准确率逐渐提升到了令人瞩目的水平。
在未来，图像识别技术将以更加高效和准确的方式应用于各个领域。
首先，图像识别技术将在安防领域发挥重要作用。
通过在监控摄像头上应用图像识别技术，可以实现人脸识别、车牌识别等功能，大大提高了安防的效率和精确性。
同时，图像识别技术还可以应用于恶意行为的检测和预警，为公共安全提供更加可靠的保障。
其次，图像识别技术将广泛应用于医疗健康领域。
通过对医学图像的分析和识别，可以实现疾病的早期诊断和精准治疗。
例如，结合图像识别技术和医学影像数据，可以对癌症病灶进行精确的定位和判断，为手术操作提供更加准确的指导。
此外，图像识别技术还可以帮助医生对病人的病情进行评估和监测，提高医疗服务的水平和效率。
除此之外，图像识别技术还将在智能交通、教育、工业等领域得到广泛应用。
例如，在智能交通领域，图像识别技术可以通过对交通摄像头的监控，实时检测和识别交通违法行为，加强交通管理和监管。
而在教育领域，通过应用图像识别技术，可以实现学生的自动考勤和评估，提高教育教学的精确度和效率。
在工业领域，图像识别技术可以用于产品质量检测和生产流程监控，提高生产效率和产品质量。
尽管图像识别技术已经取得了巨大的突破和应用，但是仍然面临一些挑战和问题。
首先，数据隐私和安全性问题需要得到重视。
由于图像识别技术需要大量的数据支持，如何保护用户的隐私和数据安全是一个重要的问题。
其次，技术的普及和推广也是一个挑战。
虽然图像识别技术在研究和实验室中已经取得了很大的进步，但是如何将其应用到实际场景中，并且让更多的人受益，仍然需要进一步探索和努力。
图像识别技术的应用与未来趋势
图像识别技术的应用与未来趋势图像识别技术是一种利用计算机对图像数据进行分类、识别、分析的人工智能技术。
它可以对数字图片、视频流等进行分析，从而实现对物体、场景、动作、面部表情等的自动识别与分析。
随着计算机计算速度的提高，图像识别技术在医疗、安防、智能家居、自动驾驶、人脸识别等领域有了广泛的应用，并呈现出技术趋势多样、应用领域广泛、发展前景良好等特点。
应用领域广泛图像识别技术在现实生活中应用的范围非常广泛，其主要应用领域有：一、医疗在医疗领域，结合图像识别技术的医生可以使用CT、MRI、超声等医学影像设备帮助诊断疾病，同时也可以在临床诊断中辅助判断疾病类型和疾病程度。
二、安防在安防领域，图像识别技术可以通过监控摄像头实现人脸识别、目标跟踪等功能，从而确保公共场所、居民区域、交通等领域的安全。
三、智能家居在智能家居领域，图像识别技术可以通过摄像头对家庭成员进行识别与跟踪，从而进行智能化的家庭安全管理，提供更人性化的智能家居产品。
四、自动驾驶在自动驾驶领域，图像识别技术可以通过激光雷达、相机等传感器检测车辆周围的情况，并进行路标判断、场景识别等功能，从而实现智能驾驶、自动泊车等技术。
五、人脸识别在人脸识别领域，图像识别技术可以通过摄像头对人脸进行识别、比对等操作，从而实现身份认证、门禁管理、人脸支付等操作。
发展前景良好目前图像识别技术已广泛应用于各个领域，未来的发展前景也非常广阔。
未来，在图像数据与深度学习技术的支持下，图像识别将更加智能化，其具体表现为：一、算法优化图像识别技术的核心是算法，未来，算法的优化将更加深入，从而提高图像识别技术的准确率和速度。
二、多领域应用与传统的领域相比，未来的应用方式将更加多样化。
图像识别技术将广泛应用于物流、金融、教育等领域，并带来更多的商业机会和新的生态。
三、智能化智能化是未来图像识别技术的发展方向之一。
通过与云计算、大数据、物联网等智能化技术的结合，图像识别技术将呈现出更为高效、快速和准确的特点，从而为不同领域提供更加高效的解决方案。
图像识别技术的发展趋势分析
图像识别技术的发展趋势分析图像识别技术是计算机视觉领域的一个重要研究方向，通过对图像进行处理和分析，使计算机能够识别和理解图像中的内容。
随着人工智能的快速发展，图像识别技术也迅猛进步，并在各个领域展现出广阔的应用前景。
一、深度学习驱动图像识别技术的崛起深度学习作为一种机器学习算法的变体，对图像识别技术的发展起到了革命性的作用。
传统的图像识别算法主要依赖于手工设计的特征提取方法，这种方法存在着先验知识选择的难题以及特征表示的局限性。
而深度学习通过构建具有很多层的神经网络，可以自动地从数据中学习到更具有代表性的特征，极大地提高了图像识别的准确率和鲁棒性。
二、图像识别技术在安防领域的应用随着社会的进步和经济的发展，人们对于安全问题的关注度不断提高，而图像识别技术在安防领域的应用则成为刚需。
先进的图像识别技术可以应用于监控摄像头中，通过对图像内容进行分析和识别，实现人脸识别、人体行为分析、异常行为检测等功能。
这些技术的应用可以大大提高监控系统的效能，实现智能化的安全监控。
三、图像识别技术在医疗领域的应用随着医疗科技的进步，图像识别技术在医疗领域也发挥了重要作用。
通过对医学影像图像的处理和分析，可以帮助医生准确诊断疾病、评估疾病的严重程度以及制定合理的治疗方案。
在乳腺癌、肺癌等常见疾病的早期诊断方面，图像识别技术可以提供辅助诊断的手段，帮助医生提高诊断准确率和敏感性。
四、图像识别技术在智能交通领域的应用智能交通系统是未来城市的发展方向之一，而图像识别技术在智能交通领域也有着广泛的应用前景。
例如，智能交通信号控制系统可以通过对交通图像进行分析，实时调整红绿灯的时间，优化交通拥堵情况。
同时，图像识别技术还可以实现车辆识别、行人识别、交通事故检测等功能，提高交通安全和效率。
五、图像识别技术的挑战与发展方向虽然图像识别技术已经取得了长足的发展，但仍然面临着一些挑战。
首先，大规模图像数据的获取和管理是一个难题，对于深度学习等算法来说，需要大量的标注图像数据进行训练才能取得良好的效果。
图像识别技术的发展现状与未来应用
图像识别技术的发展现状与未来应用在当代科技领域中，图像识别技术的迅猛发展引起了全球的高度关注。
随着计算机视觉和人工智能的快速发展，图像识别技术正孕育着无限的潜力和广阔的应用前景。
本文将探讨图像识别技术的发展现状以及未来的应用领域。
一、图像识别技术的发展现状随着计算机计算能力的增强和数据存储技术的飞速发展，图像识别技术取得了突破性进展。
当前，图像识别技术主要基于深度学习和卷积神经网络，能够处理大量的图像数据，并从中提取特征信息。
图像识别技术不仅能够识别物体、场景、文字等基本元素，还能进行人脸识别、表情识别、光照识别等高级图像分析。
例如，人脸识别技术已广泛应用于安防领域。
通过图像识别技术，计算机可以识别出图像中的人脸，并与数据库中的信息进行比对，实现人脸身份的快速验证。
此外，图像识别技术还在医疗、交通、金融等行业中得到了广泛应用。
在医疗领域，图像识别技术可以帮助医生进行早期癌症检测；在交通领域，图像识别技术可以监控路况、车牌识别等；在金融领域，图像识别技术可以用于银行卡的识别和支付验证。
二、图像识别技术的未来应用随着科技的不断进步和社会的快速发展，图像识别技术的应用领域将不断拓展，未来的发展潜力巨大。
首先，图像识别技术在智能交通领域的应用前景广阔。
目前，许多国家正积极推进无人驾驶技术的研发和应用。
图像识别技术可以通过感知设备识别道路、交通标志和其他车辆，实现自动驾驶汽车的智能决策和行驶。
同时，图像识别技术还可以应用于交通事故监测、拥堵预测等方面，为城市交通管理和安全保障提供有效的技术支持。
其次，图像识别技术在医疗领域的应用也具有广阔前景。
随着人口老龄化的加剧和医疗资源的不均衡分布，图像识别技术可以帮助解决医疗领域的难题。
通过图像识别技术，医生可以对大量的医学影像数据进行自动分析和诊断，提高诊断准确率和效率。
此外，图像识别技术还可以应用于手术辅助、疾病预警等方面，为健康管理和疾病防控提供有力支持。
再次，图像识别技术在智能家居和智能工业领域也有广泛应用的前景。
人工智能图像识别技术
人工智能图像识别技术智能科技的发展已经改变了人类的生活方式，而人工智能图像识别技术就是其中的一个重要的方向。
在不断的研究和探索中，人工智能图像识别技术已经取得了很大的进展。
它已经广泛应用于安防监控、智能家居、医疗诊断等领域，带来了极大的便利和改善。
一、人工智能图像识别技术的概念与应用人工智能图像识别技术是一种基于计算机视觉的人工智能技术，其通过对图像、视频等数据的分析和处理，实现对物体、人脸、场景等识别与分类，可帮助人们更快速、高效地处理信息，实现了智能化认知与感知。
目前，人工智能图像识别技术在各行各业得到了广泛应用，其中尤以安防监控领域最为突出。
使用该技术，可以实现对可疑人员、危险区域的智能检测，提高了监控效率和安全防护能力。
在智能家居领域，人工智能图像识别技术的应用可使家居设备对人的需求和行为进行更深入的了解，并做出更为贴心的智能化反应。
二、人工智能图像识别技术的发展历程与现状人工智能图像识别技术起源于20世纪60年代。
当时，由于计算机硬件设备等技术原因，该技术发展处于萌芽阶段。
但是随着计算机技术和数据处理能力的不断提升，人工智能图像识别技术开始加速发展，并迅速扩展到了各个领域。
目前，该技术已经从初始的单一分类逐步发展到了目标检测、图像语义分割、图像语义理解等多个领域。
随着技术的不断发展，人工智能图像识别技术已经具备了较高的应用价值和实用性。
在许多实际场景中，该技术已经取代了人工智能判断，达到了越来越高的识别准确率和精度。
今后，随着越来越多的场景、设备和数据的加入，人工智能图像识别技术将有更加广泛和深远的应用前景。
三、人工智能图像识别技术的发展前景与挑战作为近年来蓬勃发展的一种人工智能技术，人工智能图像识别技术在未来的发展前景仍然非常广阔。
随着数据量的不断增加、计算能力的提升、算法的优化等因素的助推，该技术将越来越深入人的生活和各行各业。
然而，人工智能图像识别技术的广泛应用同时也面临着一定的挑战。
深度学习在图像识别中的应用现状与发展趋势
深度学习在图像识别中的应用现状与发展趋势随着科技的不断发展，人工智能越来越成为了现代社会的热门话题。
其中一个被广泛关注的领域便是图像识别技术，其实现的核心便是深度学习算法。
本文将从深度学习在图像识别中的应用现状、相关技术的发展以及未来的趋势三个方面论述深度学习在图像识别领域中的应用情况以及未来的发展趋势。
一、深度学习在图像识别中的现状深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习手段。
在图像识别领域，深度学习的应用已经得到了广泛的推广。
目前，深度学习已经被用于人脸识别、字母识别、交通标志识别等多个领域，并已经取得了巨大的成功。
比如，以人脸识别为例，人脸识别技术已经被广泛应用于生活中的各个方面。
同时，国内外的科技企业纷纷加大了在这一领域的研发和投入，迅速推进了这项技术的发展。
以著名的人脸识别公司 Face++ 为例，其自创的 DeepID3 网络已经能够精确地识别出年龄、性别、表情等多种信息，这对于未来的应用来说意义非常重大。
此外，深度学习在图像识别中还有着广泛的应用场景。
在智能化的工业制造中，机器人需要通过视觉来识别物品大小、颜色等特征，并能够进行自主的分类和组合。
同样，自驾车技术所需要的环境感知也得益于图像识别技术。
这些领域的成功实践表明，深度学习在图像识别中的应用前景非常广阔。
二、深度学习技术的发展深度学习技术的应用离不开算法的更新和技术的不断升级。
越来越多的算法和技术被应用于图像识别领域，并且取得了卓越的成果。
从基础的卷积神经网络（CNN）开始，到后来的生成对抗网络（GAN）、循环神经网络（RNN）、残差式网络（ResNet）等，深度学习技术不断推陈出新，能够应对更多的实际应用场景。
其中，GAN 可以生成逼真的图像数据，ResNet 则能够让深层网络获得更好的效果等。
在人脸识别、语音识别等领域，深度学习技术已经实现了越来越高的识别率，成为业内广泛应用的核心技术。
同时，为了更加高效地应对不同领域的需求，一些重要的深度学习框架也相继问世。
人工智能图像识别技术的发展
人工智能图像识别技术的发展引言：人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为一门前沿科技，在过去几年中得到了迅猛的发展，其中图像识别技术的进展尤为引人瞩目。
本文将从图像识别技术的定义、历史发展、应用领域、技术原理、挑战与问题、发展趋势等方面展开，探讨人工智能图像识别技术的发展现状和未来趋势。
一、图像识别技术的定义图像识别技术，简而言之，是指通过计算机视觉技术和深度学习算法，使计算机能够“看懂”物体和场景，理解图像所表达的信息，并进行分类、定位、检测等任务。
二、图像识别技术的历史发展图像识别技术的发展源远流长。
从最早的计算机图像处理到计算机视觉和深度学习的兴起，图像识别技术已经经历了多个阶段。
20世纪60年代至70年代，计算机图像处理起步；80年代至90年代，计算机视觉技术逐渐兴起；2000年以后，深度学习的发展进一步推动了图像识别技术的突破与创新。
三、图像识别技术的应用领域图像识别技术广泛应用于各个领域。
在工业领域，图像识别技术可用于制造、质量检查等；在医疗领域，可以辅助医生进行疾病诊断；在交通领域，可以用于车道偏离警告、交通管控等；在安防领域，图像识别技术可以用于人脸识别、行为检测等。
四、图像识别技术的技术原理图像识别技术的实现离不开计算机视觉和深度学习的支持。
计算机视觉中的图像特征提取、目标检测、图像分割等算法，以及深度学习中的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）等模型，为图像识别技术的实现提供了理论和工具的支持。
五、图像识别技术的挑战与问题尽管图像识别技术有着广泛的应用前景，但仍面临着一些挑战和问题。
例如，对复杂场景的准确识别、小样本学习的能力、对抗样本攻击等问题仍亟待解决。
此外，隐私保护、伦理道德等方面的问题也需要引起重视。
六、图像识别技术的发展趋势图像识别技术未来的发展可呈现以下几个趋势。
首先，深度学习算法将进一步优化，提升图像识别的准确性和鲁棒性。
图像识别的发展前景是怎样的
图像识别的发展前景是怎样的图像识别指的是计算机系统使用人工智能技术来识别并分类和识别数字图像或视频中的对象。
随着计算机技术和人工智能的不断进步和应用，图像识别技术已经成为了不可或缺的技术之一，广泛应用于医学、金融、安全、智能家居等领域。
目前应用场景医疗医学领域是图像识别的主要应用之一。
通过对CT、MRI等医学影像的识别和分析，可以帮助医生进行准确的疾病诊断和治疗方案的制定。
比如在皮肤科、眼科等领域，基于图像识别技术的初步诊断已经日趋成熟，部分病例的准确率可以达到98%以上。
金融在金融领域，图像识别被用来识别和分类银行卡和支票，并提高银行自动化处理的效率。
银行自动柜员机的安全性也得到了很大提高，可以自动识别可疑对象并进行报警处理。
安保在安保领域，图像识别可以帮助加强监控和识别人员、车辆、动物等各种元素，可以更加精准地识别潜在威胁，并快速做出应对措施。
智能家居在智能家居领域，图像识别被应用到家庭安全、智能化控制、智能家电控制等方面。
通过对家居中的物品和行为的识别，实现人机交互、增强家庭安全。
未来发展趋势图像识别技术在未来还有着广阔的应用前景。
以下是部分可能的发展趋势：深度学习深度学习是目前最流行的一种机器学习方法，也是实现图像识别最主要的技术之一。
未来图像识别技术将不断深入学习和应用深度学习技术，以提高机器的识别精度和速度。
可视化大数据图像识别技术可以将大数据进行可视化处理，使之更加直观，更便于使用者理解和分析。
未来有可能会出现可视化大数据处理平台，让用户更好地获取信息，优化决策。
3D模型应用3D模型可以提供更丰富的视觉信息，包括深度、纹理、阴影和光源等。
未来图像识别技术可能会引入3D模型识别和分析，为用户提供更加准确和直观的视觉信息。
跨领域应用未来图像识别技术也会逐渐拓展到更多的领域，包括制造业、交通、教育等行业，帮助更多的人们完成复杂的工作和提高效率。
结论随着计算机技术的不断发展，图像识别技术将会有更广阔的应用和更深入的发展。
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医学图像配准技术罗述谦综述首都医科大学生物医学工程系(100054)吕维雪审浙江大学生物医学工程研究所(310027)摘要医学图像配准是医学图像分析的基本课题,具有重要理论研究和临床应用价值。
本文较全面地介绍了医学图像配准的概念、分类、配准原理、主要的配准技术及评估方法。
关键词医学图像配准多模1 医学图像配准的概念在做医学图像分析时,经常要将同一患者的几幅图像放在一起分析,从而得到该患者的多方面的综合信息,提高医学诊断和治疗的水平。
对几幅不同的图像作定量分析,首先要解决这几幅图像的严格对齐问题,这就是我们所说的图像的配准。
医学图像配准是指对于一幅医学图像寻求一种(或一系列)空间变换,使它与另一幅医学图像上的对应点达到空间上的一致。
这种一致是指人体上的同一解剖点在两张匹配图像上有相的空间位置。
配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配。
医学图像配准技术是90年代才发展起来的医学图像处理的一个重要分支。
涉及“配准”的技术名词除registration外,mapping、matching、co-registration、integration、align-ment和fusion 等说法也经常使用。
从多数文章的内容看,mapping偏重于空间映射;fu-sion指图像融合,即不仅包括配准,而且包括数据集成后的图像显示。
虽然在成像过程之前也可以采取一些措施减小由身体移动等因素引起的空间位置误差,提高配准精度(称作数据获取前的配准preacquisition),但医学图像配准技术主要讨论的是数据获取后的(post-acquisition)配准,也称作回顾式配准(retrospective registration)。
当前,国际上关于医学图像配准的研究集中在断层扫描图像( tomographic images,例如CT、MRI、SPECT、PET等)及时序图像(time seriesimages,例如fMRI及4D心动图像)的配准问题。
2 医学图像基本变换对于在不同时间或/和不同条件下获取的两幅图像I1(x1,y1,z1)和I2(x2,y2,z2)配准,就是寻找一个映射关系P:(x1,y1,z1) (x2,y2,z2),使I1的每一个点在I2上都有唯一的点与之相对应。
并且这两点应对应同一解剖位置。
映射关系P表现为一组连续的空间变换。
常用的空间几何变换有刚体变换(Rigid body transformation)、仿射变换(Affine transformation)、投影变换(Projec-tive transformation)和非线性变换(Nonlin-ear transformation)。
(1)刚体变换:所谓刚体,是指物体内部任意两点间的距离保持不变。
例如,可将人脑看作是一个刚体。
处理人脑图像,对不同方向成像的图像配准常使用刚体变换。
刚体变换可以分解为旋转和平移:P(x)=Ax+b (1)x=(x,y,z)是像素的空间位置;A是3×3的旋转矩阵,b是3×1的平移向量。
矩阵A满足约束条件:ATA=I det1=1 (2)AT是矩阵A的转值,I是单位矩阵。
(2)仿射变换:当(2)式的约束条件不满足时,方程式(1)描述的是仿射变换。
它将直线映射为直线,并保持平行性。
具体表现可以是各个方向尺度变换系数一致的均匀尺度变换或变换系数不一致的非均匀尺度变换及剪切变换等。
均匀尺度变换多用于使用透镜系统的照相图像,在这种情况下,物体的图像和该物体与成像的光学仪器间的距离有直接的关系,一般的仿射变换可用于校正由CT台架倾斜引起的剪切或MR梯度线圈不完善产生的畸变。
(3)投影变换:与仿射变换相似,投影变换将直线映射为直线,但不再保持平行性质。
投影变换主要用于二维投影图像与三维体积图像的配准。
(4)非线性变换:非线性变换也称做弯曲变换(curved transformation),它把直线变换为曲线。
使用较多的是多项式函数,如二次、三次函数及薄板样条函数。
有时也使用指数函数。
非线性变换多用于使解剖图谱变形来拟合图像数据或对有全局性形变的胸、腹部脏器图像的配准。
3 医学图像配准的类型根据成像模式的不同,以及配准对象间的关系等,医学图像配准可有多种不同的分类方法。
3.1 按成像的模式分类由于成像的原理和设备不同,存在有多种成像模式(imaging modalities)。
从大的方面来说,可以分为描述生理形态的解剖成像模式(anatomical imaging modality)和描述人体功能或代谢的功能成像模式(functionalimaging modality)。
表1给出几种主要的成像模式。
(1)单模(monomodality)医学图像配准:是指待配准的两幅图像是用同一种成像设备获取的。
单模医学图像配准的典型应用如下。
①不同MR加权像间的配准:由于使用的射频脉冲序列以及成像参数的设置不同,磁共振图像会有很大的不同。
对自旋回波(Spin Echo)脉冲序列主要有三种不同类型的磁共振图像,即T1加权像、T2加权像及质子密度(PD)加权像。
人体不同的组织在这些图像上表现为不同的强度。
例如,很多肿瘤、炎症及病灶都会增加组织中的自由水成分,在T1加权像中表现为低强度;而骨、纤维及钙化组织不含自由水,在T2加权像中呈低强度;亚急性出血在T1和T2像中同时表现为高强度等。
不同加权MR图像的信息可以互补,临床上,它们的结合可提供更全面的诊断信息。
配准后的图像还可用于脑内组织的分类(如白质、灰质及CSF等)。
由于该分类方法的原理与利用卫星遥感图像处理地面资源的方法相似,这种分类方法又称做多谱医学图像分析。
②电镜图像序列的配准:在不同时间采集的多幅物体图像,构成沿时间轴的2D/3D图像的集合,称为时间序列图像。
生物医学方面,在显微镜下观察组织结构,可分析微生物、细胞和亚细胞粒子的移动及其引起的形态变化,研究它们的生长和变态现象。
对系列微循环图像分析还可得到微血流变化的情况。
③fMRI图像序列的配准:fMRI(功能磁共振成像,functional MRI)也是时间序列图像。
大脑活动过程中,会产生氧摄取量与脑血流间的不平衡,这种不平衡必然会引起脑血管周围MRI信号的改变。
在对磁场不均匀性很敏感的MRI图像序列中就可以测得这些信号的改变。
由于该方法无须对比增强剂,也无辐射剂量,又能反映脑功能,因此在神经科学的认知研究中得到普遍的重视。
功能测试要求受试者做出某种反映,很大程度上会引起头部的移动,产生伪像。
因此,在fMRI序列图像研究中图像配准更是严重的问题[11]。
④脑、腹部脏器的图像配准:如果被分析的图像本身就是3D图像,这样的图像序列就成为4D 图像,例如4D心动图像分析。
要进行定量的分析,往往要求确定各幅图像中的公共参考点位置,即要解决图像定位问题。
还要解决目标物体处于运动过程可能存在的局部变形和严重的噪声问题,例如在心动周期中的不同时刻,心脏的形状、大小、位置都会发生变化,介于3D图像间的时间插值图像是常用的方法。
(2)多模(multimodality)医学图像配准:是指待配准的两幅图像来源于不同的成像设备。
例如,CT和MR图像都有较高的空间分辨率,前者对密度差异较大的组织效果好,后者则可识别软组织;SPECT、PET能反映人体的功能和代谢信息,但空间分辨较差。
因此在临床应用中,常需要将CT(或MR)与SPECT(或PET)配准。
二者的结合能够同时提供功能的与解剖的信息,具有临床应用价值。
由于扫描设备的原理不同,扫描参数条件各异,所以两种断层图像间并不存在着简单的一一对应关系。
多模医学图像配准是医学图像配准的重点研究课题。
在PET与MR图像的配准问题中,目前国际上用的较多的是AIR法(Automatic Image Registration)、准标法(Fiducial Marks)和双模板变换法。
最近,最大互信息法又倍受推崇和关注。
3.2 按受试对象分类待配准的图像可以是同一个人的,属于患者自身图像配准(intra-subject)。
对同一病人在不同时间获取同一器官或解剖部位的图像,可以用于对比,从而监视疾病的发展及治疗过程。
如果没有局部的组织切除,这种配准一般用刚体变换就可以了。
除此之外,有时要将被试者的图像与典型正常人相同部位的图像对比,以确定被试者是否正常;如果异常,也许还要与一些疾病的典型图像对比,确定患者是否属于同类。
这些都属于不同人间的图像配准(inter-subject)[8]。
由于个体解剖的差异,后者的配准显然要难于前者。
3.3 图像与图谱配准(Atlas Method)或与物理空间配准由于不同人在生理上存在差异,同一解剖结构的形状、大小、位置都会很不相同,这就使不同人的图像配准问题成为当今医学图像分析中的最大难题。
在对比和分析不同的医学图像时,很难精确找出对应的解剖信息。
这要求有一个详细标记人体各个解剖位置的计算机化的标准图谱。
常见的方法大致有两类:一是借助一个共同的标准来比较,例如要对两个病人的PET或MR图像进行比较,首先要把二者的图像都映射到一个共同的参考空间去,然后在此空间中对二者进行比较,目前使用较多的是Talairach标准空间,可以对不同的人脑图像进行比较;二是非线性形变法,模仿弹性力学方法,将一个人的3D图像逐步变换,使它最终能较好地与另一个人的3D图像最佳匹配。
在立体定向装置或图像引导的手术导航系统中[18],则是将图像像素与物理空间中探针或手术器械或实况摄像的位置配准。
4 医学图像配准方法4.1 配准原理医学图像的配准过程本质上是一个多参数最优化问题。
用的较多的是使两个图像对应像素特征值差值平方和最小化。
一般可用Gauss-Newton最优化算法实现。
设di(p)是两个图像上体素I间的差值,p是参数向量,t是参数向量的增量,使用Taylor公式可得:关于参数p的迭代公式:其中更广义的情况是对两组参数优化,除空间变换(ps)外,还对强度变换(pt)优化。
其中f是物体图像,xi是第i个采样值的坐标,s是描述参数为ps的空间变换的向量函数,t是描述参数为pt的强度变换的标量函数。
较简单的情况是空间变换包括12个参数,若模板图像g,强度变换只是简单的换算关系,则t(xi,pt)等于p13g(xi)。
比如说我们的目标是使图像f与另一图像g配准,后者称作模板图像(template im-age)。
仿射变换有12个参数(p1到p12),二者的强度换算系数是p13。
于是,从图像f的像素x变换到图像g的点y:用矩阵符号可表示为y=Mx。
最小化函数为:但是,一个图像的强度并不总是按线性规律随另一图像变化的,有时须使用多项式函数,使用二次函数的最小化函数为:∑i(f(xi,ps)-(p13g(xi)+p14g(xi)2))2若强度还随空间位置变化,例如MRI扫描设备的空间不均匀性,则待最小化的函数为: ∑i(f(xi,ps)-(p13x1ig(xi)+p14x2ig(xi)+ p15x3ig(xi)))2根据不同的配准问题,需要选用不同的相似性测度,并极大化测度。