2D3D医学图像配准研究

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基于改进SLNC的2D-3D医学图像配准

首先对Ｃ体积数据进行三线性插值，到各向分辨率相同的体积数据，用光线跟踪算法对其进行数字图像Ｔ得采
重建。对不同位置和方向的重建图像，针在灰度级压缩的基础上，改进ＳＮＣ函数评价其与ｘ线透视图像的用Ｌ
相似性，用与Ｂｅｔ￣利ｒｎｆ结合的Ｐｗｅｌｏｌ优化方法，索出相似性最大时的投影变换参数。搜将此方法用于移动数字Ｘ线投影设备啊
（．１东南大学影像科学与技术实验室，南京２０９１０６；２南方医科大学医学生物力学实验室，东省医学生物力学重点实验室，广州５０１）．广１５５
摘要：绍了一种基于改进ＳＮＣｓｍｏｌｃｌｏｍａｚｄｃｒｌｉｎＳＮＣ的２３介Ｌ（ｆｏａｎｒｌｅｏｒａｏ，Ｌ）Ｄ一Ｄ医学图像配准方法。ｕｉｅｔ
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关键词：Ｄ一Ｄ图像配准；２３数字图像重建；相似性测度；的ＳＮＣ函数；Ｐｗｌ法改进Ｌｏｅｌ算
中图分类：３８Ｒ１
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医学图像配准技术的研究与应用

医学图像配准技术的研究与应用一、背景介绍医学图像是指通过医疗设备获取的人体内部信息的图像数据。

医学图像具有不同的模态，例如X光、CT、MRI、PET等。

医学图像配准技术是将多幅不同模态或者同一模态但不同位置的医学图像的空间位置对应起来，在三维空间内的重叠区域进行像素级别的比较和分析，进而为疾病的诊断、治疗和手术提供更准确和可靠的依据。

二、技术原理和方法图像配准技术包含两个基本步骤：对两幅或多幅图像进行几何或者形态变换以使它们在某种度量下相同，并将它们的像素值对齐。

如图1所示，左侧为MRI图像，右侧为PET图像，需要进行配准。

简单的图像配准技术包括：刚性配准、仿射配准和非刚性配准。

1. 刚性配准刚性配准是指图像经过平移、旋转和缩放等变换后相互匹配。

这种方法适用于需要同时解决多种问题的情况。

在医学领域，临床医生可以将不同的模态图像，如MRI和CT，进行刚性配准以实现完整的诊断。

2. 仿射配准仿射配准是指图像的变换被限制在缩放、旋转和平移这三种变换上。

该方法可以对图像进行透视变换，同时实现对医学影像的重建。

这种方法也常常被用来对不同部位的医学影像进行配准。

3. 非刚性配准非刚性配准是指对图像进行弹性变换，使得各部分的空间位置均相匹配。

可以通过非刚性配准技术将MRI和PET图像进行配准，实现对人体细胞分布的更为详尽的观察和分析。

非刚性配准技术在肺、脑、心脏等部位的图像配准中被广泛应用。

三、技术应用医学图像配准技术已经成为临床医疗中重要的工具。

以下是该技术在不同领域的应用：1.临床医学在生物医学领域，医学影像配准技术可以帮助医生更好地理解人体结构，从而提供更加全面的临床诊断和治疗方案。

医学影像配准技术在眼科、神经学、心血管学、肿瘤学等领域中得到广泛应用。

2.手术辅助医学影像配准技术可以在手术之前通过预测患者的病情帮助医师制定更好的决策，使患者更好地理解和接受手术治疗。

手术过程中，医学影像配准技术可以帮助医生更好地定位病变组织，为手术提供更准确的操作。

骨科手术导航中2D3D医学图像配准的应用研究

骨科手术导航中2D3D医学图像配准的应用研究在骨科手术中，准确的导航和图像引导至关重要。

近年来，随着医学图像技术的发展，2D和3D图像配准技术逐渐成为骨科手术导航中的重要手段。

本文将对2D3D医学图像配准的应用研究进行探讨和分析，并分析其在骨科手术导航中的意义和优势。

1. 引言骨科手术是一项高度复杂和精确的手术过程，需要医生准确诊断及操作。

然而，仅仅依靠医生的经验和直观的2D图像，难以全面了解患者的病情。

因此，引入3D医学图像和2D3D图像配准技术成为解决这一问题的有效方法。

2. 2D3D医学图像配准的原理2D3D医学图像配准是将2D图像与3D图像进行对应，实现二者之间的准确匹配。

其原理主要包括特征提取、特征匹配和变换估计三个步骤。

首先，从2D图像和3D图像中提取关键特征；其次，通过特征匹配算法找寻2D图像和3D图像中的共同特征点；最后，利用变换估计算法计算出2D图像和3D图像之间的几何变换关系。

3. 2D3D医学图像配准的优势3.1 提高手术导航的精确性通过2D3D医学图像配准，医生可以将2D图像与3D图像进行对齐，从而实现精确定位和引导。

这使得医生在手术前能够更加准确地评估患者的病情，并在手术过程中实时跟踪和修正。

相比传统的2D图像导航，2D3D图像配准能够提高手术导航的准确性和安全性。

3.2 增加术中可视化信息利用2D3D医学图像配准，医生可以同时观察2D图像和3D图像，从而获得更多的术中可视化信息。

这有助于医生更好地了解患者的解剖结构，减少手术中的风险和并发症。

通过术中可视化信息，医生能够更好地规划手术路径，准确实施手术操作。

3.3 优化骨科手术结果利用2D3D医学图像配准技术，医生可以更好地评估手术的结果。

术前的2D图像与术中的3D图像进行配准，可以在手术结束后对手术结果进行验证和比对。

这有助于医生评估手术的有效性和手术效果，并为术后患者的康复提供参考。

4. 2D3D医学图像配准的应用案例4.1 脊柱手术导航在脊柱手术中，2D3D医学图像配准可以帮助医生准确定位手术钢板的位置，并辅助手术导航。

骨科手术导航中2D--3D医学图像配准的应用研究

Ⅳ
硕士学位论文
科临床手术导航应用中的实时性要求。最后，我们对本文工作进行了分析与总结，并对未来的工作进行了展望。
关键字：骨科手术导航２Ｄ一３Ｄ医学图像配准相似性测度数字重建影像ＣＵＩ）Ａ
Ｖ
硕士学位论文
Ｒｅｓｅａｒｃｈ
ｏｎ
２Ｄ一３Ｄ
ＭｅｄｉｃａｌＩｍａｇｅ
ＲｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎｉｎｏｒｔｈｏｐｅｄｉｃＳｕｒｇｉｃａｌ
它将术前的3d体数据与术中的2d图像数据进行配准通过追踪器的定位追踪临床医生将得到一个实时的手术器械相对患者病灶的三维空间位ii硕士学位论文置关系弥补了因采用只具备二维平面信息的x线图像进行术中引导而缺失的三维医学影像信息临床医生方可精确安全地进行手术
南方医科大学２０１１级硕士学位论文
骨科手术导航中２Ｄ．３Ｄ医学图像配准的应用研究
ＮａＶｉｇａｔｉｏｎ
Ｎａｍｅ：ＢｏｂｏＬｕｏＳｕｐｅｒＶｉｓｏｒ：Ｐｒｏｆ
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医学图像配准技术研究及其应用

医学图像配准技术研究及其应用医学图像配准技术是指将多幅医学图像进行对齐与重合，以实现更好的医学图像分析和应用。

随着医学成像技术的不断发展和应用，医学图像配准技术也越来越成为医学图像分析和诊断中必不可少的技术之一。

本文将从医学图像配准技术的基本原理、现有的主要方案、应用及未来发展等多个方面进行探讨。

一、医学图像配准技术的基本原理医学图像配准技术的基本原理是将多幅具有相似解剖结构的医学图像进行对齐，实现重合，使得医学图像的解剖学、生理学和病理学等方面信息吻合。

医学图像配准技术的基本假设是：对于同一个人的不同时期或不同成像设备采集的图像，其解剖结构应该是相似的。

基于此假设，医学图像配准技术通常包括以下两个步骤：1.特征提取：从不同的医学图像中提取出具有相同、相似或相关解剖结构的特征，并将其关联在一起，形成一个统一的特征向量。

2.匹配和变换：根据提取出的特征向量，通过一定的匹配算法将不同的医学图像进行对齐和变换。

二、现有的主要方案目前，常用的医学图像配准技术方案主要包括以下几个：1.基于体素的医学图像配准技术：这种技术是将医学图像表示为三维点阵形式，然后将其对齐和变换。

该方法的优点是其健壮性、快速性和准确性。

然而，由于这种方法需要处理三维点阵，因此其计算复杂度比较高。

2.基于特征点的医学图像配准技术：这种技术是首先在医学图像中检测出一些关键点，然后将这些关键点匹配到另一幅医学图像上，最终完成图像的对齐。

该方法的优点是它对图像的几何形状较为鲁棒。

然而，由于该方法过于依赖特定的图像特征，因此其适用范围较窄。

3.基于深度学习的医学图像配准技术：近年来，由于深度学习在图像处理中的成功应用，它在医学图像配准中也逐渐受到了重视。

通过深度学习模型进行自动特征提取和匹配策略，可以使得医学图像配准的准确性和效率得到进一步提高。

三、医学图像配准技术的应用医学图像配准技术的应用主要包括医学图像分析、疾病诊断和手术规划等多个方面。

医学图像配准与三维重建算法研究

医学图像配准与三维重建算法研究一、引言医学图像配准与三维重建算法是医学影像处理领域的重要研究内容。

医学影像配准是指将来自不同时间点或不同成像方式的医学图像对齐，以便进行准确的比较和分析。

而三维重建算法则是将医学图像中的二维数据转换为三维模型，提供更全面准确的解剖结构信息。

本文将深入探讨医学图像配准与三维重建算法的原理与应用。

二、医学图像配准算法1. 刚体配准算法刚体配准算法主要用于对齐具有相同解剖结构的医学图像，例如脑部MRI图像。

其基本思想是通过寻找最佳的旋转和平移参数，使得源图像与目标图像在空间中重叠最好。

常用的刚体配准算法包括最小二乘法、互信息和归一化互相关等。

2. 非刚体配准算法非刚体配准算法适用于不具备完全相同解剖结构的医学图像，例如乳腺X射线图像。

非刚体配准的核心问题是如何建立非刚体变形模型，以便实现图像间的配准。

常用的非刚体配准算法包括基于物理模型的有限元方法、基于统计学习的变形模型和基于图像特征的配准方法等。

三、医学图像三维重建算法1. 体绘制算法体绘制是一种常用的三维重建方法，它通过将医学图像中的二维切片堆叠起来，形成一个立体的体积数据。

体绘制算法包括体绘制技术、体绘制的分类和体绘制的应用。

在体绘制的应用方面，通过3D模型的可视化，医生可以更好地理解病变的形态和位置。

2. 表面重建算法表面重建算法主要用于对医学图像进行三维网格化，以生成真实的解剖结构模型。

表面重建算法包括基于体素的方法、基于点云的方法和基于曲面拟合的方法等。

这些方法可以将医学图像中的信息进行提取和处理，得到更具几何形态的三维表面模型。

四、医学图像配准与三维重建的应用医学图像配准与三维重建在临床医学和医学研究中有广泛的应用价值。

例如，在手术导航中，医生可以将术前的图像与实际手术时的图像进行配准，以帮助手术操作。

在肿瘤定位和治疗方面，三维重建可以提供更加准确的肿瘤形态和位置信息，使得肿瘤的切除和放疗更加精确。

此外，医学图像的配准与三维重建还可以在病理分析、医学教育和科学研究等领域发挥重要作用。

医学影像处理中的图像配准与三维重建算法研究

医学影像处理中的图像配准与三维重建算法研究一、引言医学影像处理是医学领域中非常重要的研究方向之一。

随着计算机技术和图像处理算法的进步，医学影像处理已经成为医学诊断、治疗和研究的重要手段。

其中，图像配准和三维重建算法在医学影像处理中起着关键作用。

本文将对医学影像处理中的图像配准和三维重建算法进行研究。

二、图像配准图像配准是将两个或多个图像的特征点对应起来，使得它们在空间中对齐的过程。

医学影像中的图像配准主要用于多模态图像的对比、时间序列图像的比较以及不同患者的图像对齐等方面。

常见的图像配准方法包括特征点匹配、互信息、相位相关和弹性配准等。

特征点匹配是根据图像中的特征点进行配准，但对于相似性低的图像，往往无法找到足够的特征点。

互信息是一种常用的图像配准方法，它通过计算图像之间的相似性来实现配准。

相位相关是一种非常高效的图像配准方法，它通过计算图像的相位信息来实现配准。

弹性配准是一种更加灵活的图像配准方法，它可以对图像进行形变，从而实现更加精确的配准。

三、三维重建三维重建是将多幅二维图像恢复成三维模型的过程。

在医学影像处理中，三维重建可以用于构建人体器官模型、定位病变区域以及进行手术模拟等。

常见的三维重建算法包括立体匹配、体素构建和深度学习等。

立体匹配是一种基于多视图图像的三维重建方法，它通过对多幅图像的特征点进行匹配来恢复三维结构。

体素构建是一种将二维图像转换成三维体素表示的重建方法，它通过对图像中的像素进行分析和插值来实现三维重建。

深度学习是一种基于神经网络的三维重建方法，它通过学习大量的图像数据来恢复三维结构，具有较好的鲁棒性和准确性。

四、算法研究针对医学影像处理中的图像配准和三维重建问题，研究人员提出了许多优秀的算法。

对于图像配准，研究人员通过改进特征点提取和匹配算法，提高了配准的准确性和鲁棒性。

例如，SIFT算法可以提取出稳定的尺度不变特征点，并通过RANSAC算法进行匹配和筛选，达到较好的配准效果。

基于投影近似不变性的3D-2D医学图像配准

［ｙｗｏｄ！ＭｅｉａｉｇｇｓａｉｎＮｅｒｒｊｃｉｎｉｖｒｎｅ３２ｅｉｔｎＫｅｒｓｄｃｌｍａｅｅｉｔｔ；ａｏｅｔａｉｃ；Ｄ一Ｄｒｇｓｉｒｒｏｐｏｎａｕａｏ
ｌ概述
近年来，随着计算机和数字图像处理技术的飞速发展，
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维普资讯
第３卷第ｌ期２７
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２０年９月０６
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医学图像配准技术及其应用研究

医学图像配准技术及其应用研究医学图像是现代医学中不可或缺的重要角色。

然而，由于医学图像的采集方式的不同以及不同设备之间的差异，不同图像存在着轻微的形变与旋转。

为了利用这些图像进行后续研究，一种称为图像配准（image registration）的技术应运而生。

本文将对医学图像配准技术及其应用进行介绍。

一、医学图像配准技术医学图像配准涉及将多幅医学图像及其特征点进行对应定位，使其具有相同的坐标系。

多幅医学图像被叠加在一起后，可以获得更全面的解剖学信息。

因为这些图像共享相同坐标系，所以医生或研究人员可以通过覆盖或叠加这些图像来确定感兴趣的区域。

医学图像配准技术有多种形式，下面介绍其中的三种。

1. 点对配准点对配准是一种简单的方法，用于匹配参考图像和目标图像之间的特征点。

对于点对配准技术，需要先选取多幅图像中的相同的特征点，然后再通过这些特征点的对应关系进行配准。

在这个过程中，配准了两个点之后，就可以基于它们的差异来计算运动方向，然后在参考图像的相应位置进行图像配准。

2. 基于特征的配准基于特征的配准使用计算机视觉技术，在两幅图像之间找到共同的特征点。

这种方法优点在于，可以不必选取参考与目标图像中的特征点。

相反，它会自动找到两幅图像中的共同特征并将其匹配。

基于特征的配准需要三个步骤：检测特征点、描述这些特征点，最后匹配这些特征点。

3. 基于变形的配准基于变形的配准是一种自动图像配准的方法，它可以适应较大的图像变化。

配准过程中，先将目标图像与参考图像进行粗略的配准，然后在细化的配准过程中，使用二维（2D）或三维（3D）变形模型进行改进。

现在，基于变形的配准应用广泛，并能够处理复杂的图像变形。

针对基于变形的框架，有多种算法可供选择：流水线、弹性体和视觉刚体等。

二、医学图像配准的应用医学图像配准技术不仅适用于医学图像的两种模态之间的配准，而且还可以用于区域提取、融合、分割和对齐。

下面列举了几个医学图像配准在医学科学中的应用研究。

2D-3D医学图像配准临床数据集标定结果的分析与评价

ｂｅｃｏｎｃｌｕｄｅｄｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｊｅｃｔｅｄｄｉｓｔａｎｃｅｅｒｒｏｒｅｖａｌｕａｔｉｏｎｉｓａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｍｅａｎｓｆｏｒｅｖａｌｕａｔｉｎｇｔｈｅｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎｓｏｆ
２Ｄ－３Ｄｍｅｄｉｃａｌｉｍａｇｅｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎｄａｔａｓｅｔｓ；ｉｎａｄｄｉｔｉｏｎ，ｔｈｅｓｉｍｉｌａｒｉｔｙｍｅｔｒｉｃｅｖａｌｕａｔｉｏｎｉｓａｌｓｏａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｗａｙ
ａｄｖａｎｔａｇｅｓａｎｄｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆｔｈｅｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎｓ．Ｔｈｅｍａｉｎｒｅａｓｏｎｗａｓｔｈａｔｔｈｅｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎｖａｌｕｅｓｏｆｅａｃｈｇｒｏｕｐ
ｗｅｒｅｃｌｏｓｅ，ａｎｄｍｏｄｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅＤＲＲｉｍａｇｅｓａｎｄＸ⁃ｒａｙｉｍａｇｅｓｗａｓｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ．ＣｏｎｃｌｕｓｉｏｎｓＩｔｃａｎ
准模型的性能［３］。体模数据集则是利用人或动物
标本的某个部位作为体模构建的标准数据集，此类
确性评估等挑战。通过准确性评估，才可以提高配
数据集机体组织单一，与临床所采集的患者数据有
准技术的可靠性和应用性，推进临床应用进程；也可
明显不同。由于体模的静态特征，从而容易获得比
以指导算法的选择和改进，以及促进学术交流和知
作者单位：１中国石油大学（北京）信息科学与工程学院（北京
１０２２４９）
２首都医科大学附属北京安贞医院－北京市心肺血管
疾病研究所（北京１０００２９）
通信作者：舒丽霞。Ｅ⁃ｍａｉｌ：ｌｉｘｉａｓｈｕ＠ｈｏｔｍａｉｌｃｏｍ

二维与三维图像处理技术在医学领域的应用研究

二维与三维图像处理技术在医学领域的应用研究摘要：医学领域对于图像处理技术的需求日益增长，二维和三维图像处理技术成为该领域研究的热点。

本文从图像获取、增强、分割、特征提取和诊断等方面探讨了二维和三维图像处理技术在医学领域的应用，并总结了当前研究中存在的挑战及未来的发展方向。

1. 引言图像处理技术在医学领域的应用已经成为临床医学及医学研究中不可或缺的重要手段。

随着科技的发展，二维和三维图像处理技术广泛运用于医学影像诊断、医学图像分析、医学图像重建等方面，极大地推动了医学诊断的进步。

本文将重点介绍二维和三维图像处理技术在医学领域的应用及当前存在的挑战。

2. 图像获取医学图像的获取是图像处理的首要步骤，准确的图像获取对于后续的处理和分析至关重要。

二维图像处理技术在医学领域的应用主要包括X光、CT、MRI等医学影像的获取和处理，而三维图像处理技术在医学领域的应用则更加丰富，包括3D扫描、立体成像等。

随着技术的进一步发展，医学图像获取的分辨率和可视化效果不断提升，为后续的图像处理和分析提供了更好的基础。

3. 图像增强对于医学图像来说，其质量直接影响医生对病情的判断和诊断结果的准确性。

图像增强是通过调整图像的对比度、亮度和颜色等方面，提高图像的可读性和理解性。

二维图像处理技术在医学领域的应用主要包括灰度变换、直方图均衡化和滤波等方法，而三维图像处理技术则包括体素插值和纹理增强等方法。

图像增强不仅可以改善医学图像的质量，还可以提高医生对图像信息的感知，从而更准确地进行诊断。

4. 图像分割图像分割是医学图像处理中的关键步骤，其目的是将图像中的不同结构进行划分和提取。

二维图像处理技术在医学领域的应用主要包括阈值分割、边缘检测和区域生长等方法，而三维图像处理技术则包括基于体素的分割和基于形状的分割等方法。

图像分割的准确性对于医学诊断的结果具有重要影响，因此，研究人员不断探索新的图像分割方法，提高准确性和效率。

5. 特征提取特征提取是医学图像处理中的关键环节，通过提取图像中的特征，如纹理、形状、边缘等，来描述图像中的物体和结构。

2D3D医学图像配准研究

分类号：密级：UDC：学号： 010768东南大学硕士学位论文2D-3D 医学图像配准研究研究生姓名：梁玮导师姓名：鲍旭东教授罗立民教授申请学位级别工学硕士工程领域名称生物医学工程论文提交日期 2004年月日论文答辩日期2004年月日学位授予单位东南大学学位授予日期2004年月日答辩委员会主席评阅人二〇〇四年六月2D-3D REGISTRATION OF MEDICALIMAGEA Dissertation Submitted toSoutheast UniversityFor the Academic Degree of Master of EngineeringBYLIANG WeiSupervised byProf. BAO XudongAndProf. LUO LiminDepartment of Biomedical EngineeringSoutheast UniversityJune 2004东南大学学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。

尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。

与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。

研究生签名：日期：东南大学学位论文使用授权声明东南大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。

本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。

除在保密期内的保密论文外，允许论文被查阅和借阅，可以公布（包括刊登）论文的全部或部分内容。

论文的公布（包括刊登）授权东南大学研究生院办理。

研究生签名：导师签名：摘要论文题目：医学图像配准算法研究研究生姓名：梁玮导师姓名：鲍旭东教授、罗立民教授院校名称：东南大学在计算机辅助外科手术和图像导航外科手术中，图像配准是重要的一环，术前体数据与术中获取的图像间的配准能够给治疗提供实时信息，辅助手术导航。

2D3D图像配准中相似性测度和优化算法的评估研究的开题报告

2D3D图像配准中相似性测度和优化算法的评估研究的开题报告一、课题背景随着计算机图形学以及计算机视觉技术的飞速发展，3D建模和图像处理技术在各个领域得到了广泛的应用。

2D3D图像配准是指将2D图像与3D模型进行精确定位，解决2D图像和3D模型在尺度、位姿和形状等方面的不匹配问题。

2D3D图像配准技术可以应用于医疗影像诊断、航空航天、机器人技术、游戏制作等多个领域，在这些领域中取得了重要的应用价值。

2D3D图像配准技术的关键是相似性测度和优化算法。

现有的相似性测度和优化算法各具特点，但在具体应用时，往往需要根据实际情况调整参数，以达到最佳效果。

二、课题目的和意义本课题旨在对2D3D图像配准中相似性测度和优化算法进行研究和评估，以提高2D3D图像配准的精度和速度，使其在各个应用领域更具可靠性和实用性。

三、研究内容和技术路线1. 综述2D3D图像配准的现状和发展趋势，分析2D3D图像配准中相似性测度和优化算法的主要特点和优缺点。

2. 对2D3D图像配准中常用的相似性测度进行分析和比较，包括邻域相似性测度、灰度相关性测度和互信息等，评估它们在不同应用领域的适用性。

3. 对2D3D图像配准中常用的优化算法进行分析和比较，包括梯度下降法、遗传算法和模拟退火等，评估它们在不同应用领域的适用性。

4. 根据实验结果，对相似性测度和优化算法进行改进和优化，提高2D3D图像配准的准确度和速度。

5. 针对2D3D图像配准中常见的问题，如噪声、局部最小值、运动估计等，提出解决方案，并结合实验进行验证。

四、研究计划和预期成果1. 论文撰写计划第一阶段（1个月）：调研相关文献，了解2D3D图像配准技术的发展现状，确定重点研究内容。

第二阶段（2个月）：分析和比较2D3D图像配准中常用的相似性测度和优化算法，进行理论分析和编程实现，并对算法进行评测。

第三阶段（2个月）：针对2D3D图像配准中的常见问题提出解决方案，进行算法优化，并结合实验进行验证。

放射治疗中2D_3D医学图像配准算法研究

摘要摘要随着成像技术和放疗设备的发展，放射治疗已经进入精确放疗时代，其中图像引导放射治疗技术(IGRT)通过最大限度的降低摆位误差和器官位移误差使放疗精度得到有效提高，成为当前放疗技术领域中的研究热点。

IGRT中病人摆位的确认和治疗时器官位移的跟踪都取决于图像配准结果的准确性和实时性。

2D/3D医学图像配准在保证引导速度的前提下，使得配准结果基于更丰富的信息，成为IGRT的关键技术之一。

本文基于医学图像处理工具包构建了医学图像配准平台，在此平台上使用综合配准误差评价方法对三种主流相似性测度组成的配准算法做了研究，通过与图像金字塔算法的融合改善了配准算法在一些情况下的性能。

最后实现了基于数字影像重建技术和梯度差分测度的2D/3D医学图像配准算法，讨论了金字塔、二维图像的大小等因素对配准结果的影响，并扩展了配准平台，为IGRT技术的深入研究奠定了基础。

本文主要工作如下：首先研究了配准算法的性能及其评价方法。

本文着重研究相似性测度对基于灰度的配准的影响，同时对配准算法中各要素之间的相互影响做了探讨。

本文基于构建的配准平台，从精度和速度两个方面，研究了三种相似性测度对配准算法性能的影响，并使用本文提出的综合配准误差方法做了评价。

我们发现，互信息测度在综合性能上优于另外两种测度，其容易陷入局部极值的缺陷可以通过引入图像金字塔算法的方法加以改善。

然后在深入分析2D/3D医学图像配准相关理论的基础上实现了基于数字影像重建技术和梯度差分测度的2D/3D医学图像配准。

数字影像重建技术将2D/3D配准问题转化为2D/2D配准问题，本文使用光线投射法完成了CT体数据集和MR图像的数字影像重建。

本文将图像金字塔算法融入2D/3D医学图像配准组成新的配准算法，与未使用该策略的配准算法相比，速度有了明显的提升，同时还研究了2D图像的尺寸、图像金字塔等因素对配准结果的影响。

最后在Windows平台下将基于灰度的2D/2D医学图像配准和2D/3D医学图像配准以图像用户界面的形式实现，搭建出了可视化的配准算法平台。

应用二维到三维图像匹配技术研究相邻腰椎椎弓根在体相对运动的开题报告

应用二维到三维图像匹配技术研究相邻腰椎椎弓根在体相对运动的开题报告一、研究背景脊柱是人体重要的支撑结构，受到很多因素的影响可能引起疼痛、畸形等问题。

而腰椎疾病是脊柱疾病中最为常见的一种，椎弓根骨折、腰椎椎间盘突出、骨质增生等疾病都会影响腰椎的正常运动。

因此，研究腰椎的运动规律可以为相关疾病的治疗提供重要的理论参考。

二、研究内容本研究基于二维到三维图像匹配技术，旨在探究相邻腰椎椎弓根在体相对运动规律。

具体包括以下几个方面：1. 利用三维重建技术获得相邻腰椎的三维模型。

2. 利用二维到三维图像匹配技术，对相邻腰椎的二维图像进行配准。

3. 通过对比不同位置的腰椎，分析其在体相对运动规律。

4. 研究椎弓根骨折等疾病对腰椎相对运动的影响。

三、研究意义本研究将采用二维到三维图像匹配技术研究相邻腰椎椎弓根在体相对运动规律，以期能够：1. 对腰椎运动规律有更全面的认识，为相关疾病的治疗提供理论依据。

2. 将二维图像转化为三维模型，提升了数据的精度和可靠性。

3. 推动医学图像处理技术的发展，为医学影像学的研究提供支撑。

四、研究方法1. 对腰椎进行三维重建采用CT、MRI等医学影像学技术，获取相邻腰椎的二维切片图像，然后利用三维建模软件（如Mimics、Amira等）对图像进行三维重建，获得相邻腰椎的三维模型。

2. 二维到三维图像匹配利用图像处理技术进行相邻腰椎的二维图像配准，将二维图像转化为三维模型上的坐标点，实现二维到三维的转化。

3. 运动规律分析在获得相邻腰椎的三维模型后，对比不同位置的腰椎，分析其在体相对运动规律，研究椎弓根骨折等疾病对腰椎相对运动的影响。

五、预期成果本研究将实现相邻腰椎椎弓根在体相对运动规律的研究，预期成果包括：1. 相邻腰椎的三维模型。

2. 二维到三维图像匹配技术的应用研究。

3. 腰椎在体相对运动规律的探讨。

4. 椎弓根骨折等疾病对腰椎相对运动的影响研究。

六、研究计划本研究计划分为以下几个阶段：1. 阶段一：文献调研与数据的采集（1个月）查阅相关文献，了解腰椎的解剖学、生理学和病理学知识，采集相邻腰椎的医学影像学数据。

基于轮廓点相似性测度的2D-3D医学图像配准算法

第23卷第1期2024年1月杭州师范大学学报(自然科学版)J o u r n a l o f H a n g z h o uN o r m a l U n i v e r s i t y (N a t u r a l S c i e n c eE d i t i o n )V o l .23N o .1J a n .2024收稿日期:2022-12-09 修回日期:2023-03-14基金项目:浙江省教育厅一般科研项目(Y 202250513);杭州师范大学研究生科研创新推进项目(2022H S D Y J S K Y 227).通信作者:周迪斌(1978 ),男,讲师,博士,主要从事医学图像处理㊁机器视觉㊁人工智能研究.E -m a i l :d i b i n z @z ju .e d u .c n D O I :10.19926/j.c n k i .i s s n .1674-232X.2022.12.091文献引用:余晨,周迪斌,刘文浩,等.基于轮廓点相似性测度的2D -3D 医学图像配准算法[J ].杭州师范大学学报(自然科学版),2024,23(1):20-31.Y U C h e n ,Z H O U D i b i n ,L I U W e n h a o ,e t a l .2D -3D m e d i c a l i m a g e r e g i s t r a t i o n a l g o r i t h mb a s e d o n c o n t o u r p o i n t s i m i l a r i t y m e a -s u r e m e n t [J ].J o u r n a l o fH a n g z h o uN o r m a lU n i v e r s i t y(N a t u r a l S c i e n c eE d i t i o n ),2024,23(1):20-31.基于轮廓点相似性测度的2D -3D 医学图像配准算法余晨,周迪斌,刘文浩,孔方琦(杭州师范大学信息科学与技术学院,浙江杭州311121)摘要:针对传统配准算法无法适用于成像模糊㊁对比度低的X 光医学图像的问题,本文提出一种基于轮廓点相似性测度的配准技术.首先引入分块双阈值增强策略来提取D R R 图像和X 光图像的边缘轮廓信息;其次,采用高斯加权欧氏距离计算图像轮廓的相似度;最后通过平衡优化器算法进行迭代优化,得到最优的位姿参数.实验结果表明:本文算法能够精确提取模糊X 光图像的边缘轮廓信息,而且可以准确评估其与C T 数据的相似度,平均配准成功率超过94%,算法效率和鲁棒性优于传统算法,可用于医疗诊断㊁放射疗法㊁图像引导手术等医学活动.关键词:2D -3D 图像配准;相似性测度;边缘检测算法;E O 算法;医学图像中图分类号:T P 391.41 文献标志码:A 文章编号:1674-232X (2024)01-0020-12随着医学图像配准技术的广泛应用,采用正确的医学图像配准方法可以将来自X 光和C T 两个模态的图像的有用信息集成到一个单一的㊁信息量更大的图像中,增加了互补性,减少了冗余性[1].医生可以方便并准确地从各个角度观察病灶及其结构,对病灶的生长情况及治疗效果进行定性分析,使得医疗诊断㊁放射疗法㊁图像引导手术等医学活动更准确可靠[2].目前,许多学者对2D -3D 医学图像配准算法作了大量研究,此类算法一般分为两大类型:基于特征和基于灰度两类[3].基于特征的方法一般基于外部标记物的空间定位,在术前将标记物或特征物放置在患者皮肤表面或植入体内,在术中通过检测算法㊁探测装置来对标记物进行跟踪定位空间位置,进而得到患者病灶的准确定位[4].K i s t 等[5]使用激光将3D 图像投影到激光网格中的相应位置上实现激光配准.G o b b i 等[6]利用光学追踪装置并搭建系统,来对标记物进行定位.基于特征的方法一般来说计算量较小,实现简单,只需要简单标记物即可获得病灶空间信息,而且对配准算法和病灶图像的质量要求不高[7].但基于特征的方法十分依赖术前标记物的放置,由于人体表面多为软组织,标记物会随着软组织的形变发生弹性形变,产生配准误差;且对标记物的放置精度要求很高,所以这种方式只适合位移变化不大的刚性配准.相比之下,基于图像灰度的配准方法有较为广泛的应用.基于图像灰度的配准方法一般利用像素点的灰度关联来进行配准[8],其计算过程主要是通过某种优化算法不断迭代以缩小两幅图像的相似度差距,进而完成配准[9].秦安等[10]提出一种基于设备并行架构的快速三维配准技术,将算法中的坐标变换㊁线性插值以及相似性测度进行并行化处理.S p o e r k 等[11]提出了利用G P U 硬件的渲染单元加速数字重建放射影像(d i g i t -a l l y r e c o n s t r u c t u r e d r e d i o g r a p h ,D R R )数据生成.虽然上述算法提高了计算效率,但在计算相似度方面往往简单采用全局灰度阈值,容易忽略内部骨骼㊁组织等重要信息,导致算法鲁棒性差,易受背景噪声干扰,难以适用模糊医学图像.针对以上不足,我们提出一种基于轮廓点相似性测度的2D -3D 配准算法.主要贡献包括以下3个方面:1)提出一种基于分块双阈值策略的边缘检测算法.首先,采用分块预处理和自动化定位目标骨骼技术得到目标区域和非目标区域;其次,针对分块区域,使用不同的双阈值策略增强局部目标骨骼区域边缘信息;最后,采用改进的非极大值抑制策略增强分块区域的梯度幅度差异,获取目标骨骼区域边缘信息.2)提出一种基于高斯加权欧氏距离的轮廓相似性测度算法.首先,搜索两张图像之间每个轮廓点的映射关联,寻找最近点对;然后,依据两个轮廓点对的欧氏距离统计其高斯加权值;最后,汇总所有匹配点对的高斯加权值,即两个图像轮廓的相似性测度.3)将本文算法分别与多种经典算法在真实的X 光数据上进行对比实验,结果显示新相似性测度算法更具鲁棒性,且新边缘检测算法精度P S N R 平均提高了18.83%,S S I M 平均提高了11.93%,配准成功率高达94%.即在处理存在边缘模糊㊁整体偏暗㊁多器官组织与骨骼重叠的场景中,该算法在提供高质量的边缘检测信息同时可以得到高精准的配准图像.1 方法2D -3D 医学图像配准算法主要包括以下4个步骤.1)变换模型:通过不断改变C T 图像的6个位姿,投影得到不同的D R R 图像,用于优化算法寻找最佳位姿参数;2)图像边缘提取:基于边缘检测算法提取图像边缘信息;3)相似性测度:计算空间变换后生成的D R R 图像与参考图像的相似程度;4)优化算法:寻找目标函数的极小值或极大值医学图像配准流程如图所示图1 2D -3D 医学图像配准流程F i g .1 M e d i c a l i m a g e r e gi s t r a t i o n p r o c e s s 1.1 数字重建放射影像技术数字重建放射影像是一种基于光线投射法产生的图像.通过模拟X 光图像的衰减和曝光过程,在C T 12 第1期余晨,等:基于轮廓点相似性测度的2D -3D 医学图像配准算法数据上进行投影渲染即可生成对应位姿的D R R 图像[12].D R R 图像的生成如图2所示.假设空间中的光源点,并从光源点向图像平面发射虚拟X 光射线.虚拟射线穿透不同组织的C T 数据时会有不同的衰减,反映在D R R 平面中就会有不同的像素灰度,从而形成D R R 图像.由于D R R 成像过程中需要计算机模拟大量X 射线,相比传统的基于C P U 的生成算法过于迟缓,本文采用G P U 实现D R R成像的高效处理绘制出的图像如图所示.图2 D R R 图像生成示意图F i g .2 S c h e m a t i c d i a g r a mo fD R Ri m a g e g e n e r a t i o n 图3 D R R 图像F i g .3D R Ri m a ge 1.2 相似性测度1.2.1 基于分块双阈值增强的边缘检测C a n n y 算子作为轮廓提取应用最广泛的方法,在很多图像上都取得了非常好的效果,其一般采用双阈值优化轮廓提取,但简单全局双阈值难以适合某些过度模糊的医学图像,为此,本文提出一种基于分块双阈值增强的边缘检测方法,包含3部分:1)区域分割.主要包括如下4个步骤.第一,对目标X 光图像进行高斯滤波平滑,过滤整体噪声.第二,分块预处理:将目标X 光图像分成多个等宽高(N ˑN ,考虑到X 光图像骨骼边缘信息的分布情况㊁计算复杂度和有效性,一般由用户指定,通常设定N ɪ[4,8])的图块,进一步获取每一块X 光图像矩阵I ,分别与水平方向上的卷积核S x 和垂直方向上的卷积核S y 卷积得到dx 和d y ,计算每一块的边缘强度矩阵M .表达式如下:M =d x 2+d y 2.(1) 第三,使用边缘强度矩阵计算每一块的梯度幅度均值.表达式如下:m =s u m [M (x ,y )]n -n u m (0).(2) a .原X 光图像 b .目标骨骼区域 c .非目标骨骼区域图4 目标骨骼区域和非目标骨骼区域F i g .4 T h e t a r g e t b o n e a r e a a n dn o n -t a r ge t b o n e a r e a 式中:m 表示非0像素点的均值,s u m 表示所有梯度幅度的总和,M (x ,y )表示每一个位置的梯度幅度,n 为像素点的总数量,n u m (0)表示梯度幅度为0的像素点数量.第四,定位目标骨骼.由于X 光图像中含有目标骨骼对应的梯度幅度偏低,因此通过比较所有图块的均值(由第三步得到),挑选出其中梯度幅度最小的Z 组(Z <N ˑN )图块,即为含有目标骨骼的图块.分块后得到的结果如图4所示.2)改进的非极大值抑制策略.22杭州师范大学学报(自然科学版)2024年由于X 光图像目标骨骼边缘信息与噪声边缘信息对比度低,因此传统非极大值抑制矩阵(n o n -m a x i m u ms u p p r e s s i o nm a t r i x )中各个点的梯度幅度差异性低(如图5所示).对此,对于强度低于低阈值(该阈值为用户指定)的点,再次进行抑制为0,以去除一些重合的骨骼边缘信息.对于强度高于另一个阈值(该阈值为用户指定)的点,增加其边缘强度使其更容易确定边缘点,实现了对目标骨骼边界位置的准确定位.其中由于重合骨骼部分的阴影较深,其对应的边缘强度较低.因此低阈值的初始值可以参考边缘矩阵,取其中较小的数值,用户可以根据输出的低阈值图像调整低阈值,使得部分重影轮廓消除即可,而高阈值一般设定为低阈值的2~3倍.a .原图像b 传统的非极大值抑制矩阵改进的非极大值抑制矩阵图5 两种非极大值抑制矩阵F i g .5 T w on o n M a x s u p ma t r i x 第一,基于上一步得到的d x 和d y 计算每个图块中每一位置的梯度方向.表达式如下:G =a r c t a n [d y (x ,y )d x (x ,y )].(3) 第二,对图块中的每一个像素位置进行基于插值法的非极大值抑制处理,将梯度方向离散化为4种情况,如图6所示.G (x ,y,-90] G (x ,y,-45]G (x ,y ,-135] G (x ,y 45,0]图6 4种梯度方向示意图F i g .6 S c h e m a t i c d i a g r a mo f f o u r g r a d i e n t d i r e c t i o n s 使用插值法拟合每一位置梯度方向上的边缘强度,例如:若G (x ,y )ɪ(45,90]ɣ(-135,-90],则拟合左上方(x -1,y -1)和上方(x -1,y )的插值㊁右下方(x +1,y +1)和下方(x +1,y )的插值.由此d y (x ,y )>d x (x ,y ),则比例系数为d x (x ,y )/d y (x ,y )ʒ(1-d x (x ,y )/d y (x ,y )).(4) 通过公式(5)(6)进行拟合,M (x ,y )的值与两个插值进行比较,如果均大于两个插值,则该值为极大值并保留,否则抑制其为0,并将值更新到M (x ,y )[13].|d x (x ,y )d y (x ,x )|ˑM (x -1,y -1)+(1-|d x (x ,y )d y (y ,y )|)ˑM (x -1,y ),(5)32 第1期余晨,等:基于轮廓点相似性测度的2D -3D 医学图像配准算法|d x (x ,y )d y (x ,x )|ˑM (x +1,y +1)+(1-|d x (x ,y )d y (y ,y )|)ˑM (x +1,y ).(6) 使用改进的非极大值抑制策略增强两个区域的对比度,即对于强度低于低阈值(该低阈值为用户指定)的点,再次进行抑制为0.对于强度高于另一个阈值(该阈值为用户指定)的点,增加其边缘强度.强度在两个阈值中间的点保留不变,得到最终的非极大值抑制矩阵P ,用于后面双阈值的滞后阈值处理.表达式如下:P (x ,y )0,M (x ,y )<T L ,M (x ,y )+X ,M (x ,y )>T U .{(7) 式(7)中:P (x ,y )表示各个点的梯度幅度,T L 表示用户指定的低阈值,T U 表示用户指定的高阈值,X 表示需要增强的目标骨骼梯度幅度,该值由用户指定,使得增加后得到的非极大值抑制图像可以明显观察到目标骨骼轮廓即可.对比改进前与改进后的非极大值抑制策略.结果表明,改进前的策略导致边缘信息与周围噪声模糊分布(如图7b 所示),且局部目标骨骼边缘轮廓信息不完整的情况(如图7e ),改进后已初步区分边缘信息和噪声(如图7c 所示),且进一步补全了不完整的局部目标骨骼边缘信息(如图7f 所示).a .基于原图像的局部区域放大b .改进前的非极大值抑制策略c .改进后的非极大值抑制策略d .原图像e .改进前的边缘信息提取f .改进后的边缘信息提取图7 改进前后的对比图F i g .7 I m p r o v e db e f o r e -a n d -a f t e r c o m p a r i s o n c h a r t s 3)分块区域的双阈值增强.对于含有目标骨骼的图块,可根据上一步骤由用户选择双阈值进行骨骼提取,对于未含目标骨骼的图块则统一使用较高的阈值进行处理.处理完毕后,输出每一组图块的边缘提取图,并且合成最终的边缘提取图(如图8所示).结果表明,该策略实现了:①降低了干扰信息(蓝框部分)对边缘检测结果的影响;②提高目标骨骼(红框部分)边缘信息的完整性.42杭州师范大学学报(自然科学版)2024年a .原图像b .采用前的提取结果c .采用后的提取结果图8 使用策略前后的结果差异图F i g .8 P l o t o f r e s u l t s d i f f e r e n c e b e f o r e a n da f t e r u s i n g t h e s t r a t e g y 1.2.2 基于高斯加权欧氏距离的轮廓相似性测度由1.2.1得到的两张轮廓图像,分别为浮动图像和参考图像,此时进行迭代搜索:当搜索到参考图像的轮廓点时,在浮动图像对应坐标点的像素为中心划定区域,并在区域内进行搜索,若该区域内存在对应轮廓点,则计算此轮廓点的高斯函数值作为权重.表达式如下:W x ,y =e-(x R -x F )2+(y R -y F )22σ2.(8) 式中,σ是高斯函数标准差,决定高斯函数分布的范围,(x R -x F )2+(y R -yF )2是浮动图像轮廓点和参考图像轮廓点的欧氏距离.设参考图像总轮廓点为N ,算法遍历参考图像所有轮廓点,得到最终相似度S .表达式如下:S =ðN i =1w i N.(9) 改进的相似度方法,充分考虑目标的边缘信息提取的准确性及其他们的相对距离.如参考图像和浮动图像对应的边缘点相对距离小,则目标相似性高,反之越低.同时,引入高斯函数对边缘点的距离进行加权运算,如图9所示,目的是提高优化函数的寻优效率和准确性.即当参考图像与浮动图像偏差越大时,相似性测度曲线下降更加平缓,随着对应轮廓点距离增大,权重随高斯分布急速下降.1.3 优化策略平衡优化器(e q u i l i b r i u mo pt i m i z e r ,E O )是通过不断搜索较为优异粒子,以其为模板引导其他粒子的生成并更新它们的位置,以最终达到平衡状态作为最佳结果[14].C T 图像通过变换模型得到不同位姿的D R R 图片.在优化过程中,E O 会将每一张D R R 图片视为一个粒子.每一次迭代会计算多个粒子的相似度,最终得到相似度最高的一个粒子为最佳粒子.后面的迭代会以上一次迭代得到的最佳粒子为参照,生成新的粒子以得到更高的相似度.全部迭代结束后,会得到一个全局最佳适应度的粒子即为相似度最高的一组位姿,该位姿所对应的D R R 图片即为所需的配准图像.E O 算法主要包括以下4个步骤.1.3.1 种群初始化E O 使用初始种群来启动优化过程,初始浓度基于粒子数和维度,在设定的搜索范围内随机定义初始种群[15].1.3.2 平衡池为了确定全局平衡状态,在搜索过程中,会根据适应度算法找到最佳的4个粒子,以及4个最佳粒子的算术平均值,共同组成平衡状态池.每次迭代中会随机选择1个粒子,继续引导其他粒子的更新.1.3.3 指数项指数项D 在浓度更新过程中影响算法的全局搜索能力和局部寻优能力.D 的表达式如式(10)所示.52 第1期余晨,等:基于轮廓点相似性测度的2D -3D 医学图像配准算法y 被定义为迭代函数,表达式如(11)所示.D =x 1s i g n (θ-0.5)[e -θy -1].(10)y =(1-I M i )(x 2IM i ).(11) 式中:I 表示目前的迭代次数,M i 表示最大迭代次数,x 1越高,算法全局搜索能力越强,局部搜索能力越低;同理,x 2越高,算法局部搜索能力越强,全局搜索能力越弱.一般取x 1=2,x 2=1.θ和r 表示[0,1]区间内的随机向量,s i g n (r -0.5)控制搜索的方向.1.3.4 生成速率E O 算法中的生成速率V 用来控制优化算法的搜索阶段,表达式如(12)所示.V =V 0e -θ(t -t 0).(12) 式中:t 表示当前时间,t 0表示初始时间,V 0的表达式如式(13)所示.V 0=α(P e -θP ).(13) 式中:ɑ为[0,1]之间的随机数,P e 代表最优状态下的粒子位置,P 为当前粒子的位置.指数项D 随时间t 的变化趋势如图10所示.当E O 算法处于迭代前期时,D 值较大,这个过程会使得算法尽可能地在范围内搜索全局空间.而随着时间的推移,迭代次数上升,D 的值缓慢减小,缩减搜索步长以优化局部解.图9 高斯函数在二维平面上的分布F i g .9 D i s t r i b u t i o no fG a u s s i a n f u n c t i o no n t w o -d i m e n s i o n a l p l a ne 图10 指数项变化F i g .10 I n d e x t e r mc h a n ge 2 实验结果与分析2.1 实验数据实验使用了5组数据集,均为来自医院的真实数据.第一组为跟骨X 光数据,第二组为胫骨X 光数据,第3到第5组为不同类型的脊柱X 光数据.2.2 边缘提取实验本实验统一设定高阈值为40,低阈值为20.图11展示了本文提出的算法与其他5种算法对于5组不同骨骼的边缘信息提取结果.结果表明:1)C a n n y 算法对噪声很敏感,容易带入假边缘,在提取目标骨骼的边缘信息时会保留大量的噪声轮廓;2)S o b e l ㊁P r e w i t t 和L O G 算法在较暗的图片时,所得到的边缘信息也很暗,几乎看不到,并且也会附带较多的噪声轮廓;3)L a p l a c i a n 算法所得到的边缘信息,目标骨骼区域和非目标骨骼区域黏附在一起,不能完全将两者区分开来,得到的边缘信息不连续;4)其他5种经典边缘检测算法都会受到医疗辅助设备的影响;5)本文所提算法有效降低非目标骨骼区域对最终提取结果的干扰,得到的目标骨骼局部边缘信息更加完整,增加了整体边缘信息的完整性.62杭州师范大学学报(自然科学版)2024年a1.跟骨X光图像b1.本文方法c1.C a n n y 算子d1.L a p l a c i a n 算子e1.L O G 算子f1.P r e w i t t 算子g1.S o b e l 算子a2.胫骨X光图像b2.本文方法c2.C a n n y 算子d2.L a p l a c i a n 算子e2.L O G 算子f2.P r e w i t t 算子g2.S o b e l 算子a3.脊柱X光图像b3.本文方法c3.C a n n y算子72第1期余晨,等:基于轮廓点相似性测度的2D-3D医学图像配准算法d 3.L a p l a c i a n 算子e 3.L O G 算子f 3.P r e w i t t 算子g3.S o b e l 算子图11 6种算法对比图F i g .11 C o m p a r i s o no f s i x a l g o r i t h m s 本文引入峰值信噪比(P S N R )和结构指数相似度(S S I M )衡量算法性能.P S N R 用来评价噪声水平或图像失真,P S N R 越大说明失真越少,生成图像的质量越好[16].S S I M 是用来衡量两幅图像相似度的指标[17],S S I M 的值越接近1,表示两个图像之间的相似度越高[18].本文将6组算法与人工标记的目标骨骼数据边缘信息进行比较,各算法性能的精度验证结果如表1所示.经分析可知:1)本文算法能够有效消除肌肉阴影㊁辅助设备的影响,降低图像失真程度;2)对于不同的骨骼都可以保留更多有用的边缘信息,具有更完整的边缘检测效果,可以有效区分目标区域和噪声区域;3)由于传统C a n n y 在提取脊柱2㊁脊柱3轮廓时,会产生阴影轮廓,因此P S N R 的值会偏高.表1 P S N R 指标和S S I M 指标T a b .1 P S N Ri n d i c a t o r a n dS S I Mi n d i c a t o r算法P S N R /(d B )脊柱1脊柱2脊柱3跟骨胫骨S S I M 脊柱1脊柱2脊柱3跟骨胫骨本文算法50.597349.447652.162851.839551.36630.869260.834850.877220.903570.85356传统C a n n y 42.855158.096459.467743.764542.74660.470900.460450.557770.763800.82645S o b e l 31.555628.514631.821533.367631.82650.308980.031130.328750.383790.45623L a p l a c i a n 29.423229.644431.477129.565730.67860.231230.028020.278040.191850.40482P r e w i t t 33.480429.441233.544035.278733.15350.368180.062650.391110.472150.48502L O G 34.434430.830030.830836.492034.41470.393700.088020.420990.476420.502052.3 相似性测度法实验为了评估基于高斯加权距离的轮廓相似性测度(c o n t o u r s i m i l a r i t y m e a s u r eb a s e do n g a u s s i a nw e i g h t e d d i s t a n c e ,GWD )的有效性和鲁棒性,分别与互信息(M I )㊁差值平方和(S S D )和归一化互相关(N C C )3种经典算法进行对比实验来验证本算法效果.首先设定(R x ,R y ,R z ,T x ,T y ,T z )=(90,5,0,10,25,-120)为标准位姿,以实际的X 光图像作为参考图像,对6个自由度各个参数进行偏移,记录两张图像在偏移情况的相似性测度值.具体偏移量设置包括:旋转范围为参考图像参数的ʃ25ʎ,步长为5ʎ;平移范围为参考图像参数的ʃ50m m ,步长为10m m.并将所有算法得到的相似度值按同一个标准映射到(0,1)区间内.实验结果如图12所示.结果表明:4种相似性测度中表现最差的为S S D 和M I ,这两种相似性测度在参考图像较为模糊时完全不能计算出正确的相似度,而N C C 会计算出多个极值点,这在图像配准中容易造成优化算法朝着错误方向进行迭代.本文所提相似性测度GWD 只有一个极值点,可以准确反映图像对齐程度,且相似度下降趋势分布均匀,进一步提高优化函数的迭代效率.82杭州师范大学学报(自然科学版)2024年a.X方向旋转时的相似度变化b.X 方向平移时的相似度变化c.Y方向旋转时的相似度变化d.Y方向平移时的相似度变化e.Z方向旋转时的相似度变化f.Z方向平移时的相似度变化图12不同位姿对于相似性测度的影响F i g.12T h e i n f l u e n c e o f d i f f e r e n t p o s e s o n t h e s i m i l a r i t y a l g o r i t h m 92第1期余晨,等:基于轮廓点相似性测度的2D-3D医学图像配准算法2.4配准结果实验为了评估配准的效果㊁量化误差,本文以手动配准作为最佳标准来评估配准的精度,由于手动配准也会存在细小的误差,因此以旋转差值小于2ʎ,平移差值小于3m m视为配准成功.本文提出的优化算法迭代次数设置为100次,粒子数为10个,每组数据配准10次.其他配准算法使用经典的粒子群优化算法(p a r t i c l e s w a r mo p t i m i z a t i o n,P S O)作为优化算法.迭代次数㊁粒子数和配准次数均一致.本文所提算法的成功率94%,而M I㊁N C C和S S D的成功率分别为16.7%㊁38%和11.1%.结果表明,本文所提算法配准误差小,配准速度快,配准的成功率远高于其他配准算法(如表2所示).表2算法配准结果T a b.2R e g i s t r a t i o n r e s u l t算法骨骼X旋转平均误差/ʎY旋转平均误差/ʎZ旋转平均误差/ʎX平移平均误差/m mY平移平均误差/m mZ平移平均误差/m m平均配准时间/s本文算法脊柱1.8383191.3626890.6245411.6181222.0411112.62381684.283跟骨1.0444230.8303890.9639891.3214461.2700620.97169693.027胫骨1.5313002.2705271.8117202.7137712.9430722.06674082.771 M I脊柱6.4340825.3214453.3214682.2478309.93233714.189240113.330跟骨1.46699512.4547566.3478504.97512718.45988319.400009139.315胫骨14.06658013.4806374.75997212.8720976.1413922.334060120.455 N C C脊柱12.2059101.0001112.1475412.0004207.53812325.237640119.955跟骨14.6482700.2048715.8851345.6571304.54371310.329500140.144胫骨13.8175501.4671231.8320266.98721314.2020931.919616132.132 S S D脊柱107.1073034.5013653.99795210.00004520156.732跟骨10.0669866.7565521.4527819.9768749.68593010.366100164.550胫骨13.4806378.8971530.8468894.87044910.2597126.959441154.815 3结论针对传统配准技术无法有效配准模糊的㊁对比度低的X光图像的问题,本文提出一种基于轮廓点相似性测度的2D-3D医学图像配准算法.首先通过改进的边缘检测算法得到高质量的骨骼轮廓图像,其次采用基于高斯加权距离的轮廓相似性测度计算X光轮廓图像和D R R轮廓图像的相似度,最后使用E O 算法优化迭代得到相似度最高的D R R图像,即为最终的配准图像.算法有效降低了非目标骨骼区域对边缘检测的干扰,提高了整体边缘信息的完整性,可为X光位姿配准㊁术前诊断分析等提供高质量的边缘信息;同时具有鲁棒性强㊁配准速度快的特点,在面对模糊的X光图像时,仍能保证配准的高正确率.参考文献:[1]Q I NCX,C A OZG,F A NSC,e t a l.A n o r a l a n dm a x i l l o f a c i a l n a v i g a t i o n s y s t e mf o r i m p l a n t p l a c e m e n tw i t h a u t o m a t i c i d e n t i f i c a t i o n o ff i d u c i a l p o i n t s[J].I n t JC o m p u tA s s i s tR a d i o l S u r g,2019,14(2):281-289.[2]S H A H R,S H A R MAP.B o n e s e g m e n t a t i o n f r o m X-r a y i m a g e s:c h a l l e n g e s a n d t e c h n i q u e s[C]//P r o c e e d i n g so fF o u r t hI n t e r n a t i o n a lC o n f e r e n c e I ND I A2017.S i n g a p o r e:S 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d A n n u a l I n t e r n a t i o n a lC o n f e r e n c eo f t h eI E E E E n g i n e e r i n g i n M e d i c i n ea n dB i o l o g y S o c i e t y .C h i c a go :I E E E ,2000,3:1738-1740.[7]K A V I T H A K ,S A N D H Y A B ,R A O B T.A no v e r v i e wo f d e e p l e a r n i n g m e t h o d s f o r i m a g er e g i s t r a t i o n w i t hf o c u so nf e a t u r e -b a s e d a p p r o a c h e s [J ].I n t J I m a g eD a t aF u s i o n ,2020,11(2):113-135.[8]Y A NL ,WA N GZQ ,L I U Y ,e t a l .G e n e r i c a n d a u t o m a t i cM a r k o v r a n d o mf i e l d -b a s e d r e g i s t r a t i o n f o rm u l t i m o d a l r e m o t e s e n s i n g i m a g e u s i n gg r a y s c a l e a n d g r a d i e n t i n f o r m a t i o n [J ].R e m o t eS e n s ,2018,10(8):1228.[9]S O N G GL ,HA NJD ,Z H A O Y W ,e t a l .Ar e v i e wo nm e d i c a l i m a g e r e g i s t r a t i o na s a no p t i m i z a t i o n p r o b l e m [J ].C u r rM e d I m a g i n g R e v 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e d S ys t ,2020,191:105190.[15]G U P T AS ,D E E P K ,M I R J A L I L IS .A ne f f i c i e n t e q u i l i b r i u mo p t i m i z e rw i t h m u t a t i o ns t r a t e g y f o rn u m e r i c a l o p t i m i z a t i o n [J ].A p p l S o f tC o m pu t ,2020,96:106542.[16]S E T I A D IDRIM.P S N Rv s S S I M :i m p e r c e p t i b i l i t yq u a l i t y a s s e s s m e n t f o r i m a g e s t e g a n o g r a p h y [J ].M u l t i m e dT o o l sA p p l ,2021,80(6):8423-8444.[17]S A R A U ,A K T E R M ,U D D I N M S .I m a g e q u a l i t y a s s e s s m e n t t h r o u g hF S I M ,S S I M ,M S Ea n dP S N R :ac o m p a r a t i v es t u d y [J ].J C o m p u tC o m m u n ,2019,7(3):8-18.[18]WA N GZ ,B O V I K A ,S H E I K H H ,e t a l .I m a g e q u a l i t y a s s e s s m e n t :f r o me r r o r v i s i b i l i t y t os t r u c t u r a l s i m i l a r i t y [J ].I E E E TI m a ge P r o c e s s ,2004,13(4):600-612.2D -3D M e d i c a l I m a g eR e g i s t r a t i o nA l g o r i t h mB a s e d o nC o n t o u rP o i n t S i m i l a r i t y Me a s u r e m e n t Y U C h e n ,Z H O U D i b i n ,L I U W e n h a o ,K O N GF a n g qi (S c h o o l o f I n f o r m a t i o nS c i e n c e a n dT e c h n o l o g y ,H a n g z h o uN o r m a lU n i v e r s i t y ,H a n gz h o u311121,C h i n a )A b s t r a c t :A i m i n g a t t h e p r o b l e mt h a t t h e t r a d i t i o n a l r e g i s t r a t i o na l g o r i t h mc a n n o tb ea p p l i e dt oX -r a y m e d i c a l i m a ge s w i t hb l u r r e d i m a g i n g a n d l o wc o n t r a s t ,t h i s p a p e r p r o p o s e s a r e g i s t r a t i o n t e c h n o l o g y b a s e do n t h e s i m i l a r i t y me a s u r e m e n t of c o n t o u r p o i n t s .F i r s t l y ,ab l o c k -b y -b l o c kd u a l -t h r e s h o l de n h a n c e m e n ts t r a t eg y i si n t r o d u c e dt oe x t r a c tth ee d gec o n t o u r i n f o r m a t i o no fD R R i m a g e s a n dX -r a y i m a g e s .S e c o n d l y ,t h eG a u s s i a nw e i g h t e dE u c l i d e a nd i s t a n c e o f c o n t o u r p o i n t s i s u s e d t o c a l c u l a t e t h e s i m i l a r i t y o f t h e t w o i m a g e s .F i n a l l y ,t h e o p t i m a l p o s e p a r a m e t e r s a r e o b t a i n e d b y i t e r a t i v e o p t i m i z a t i o n u s i n gt h e b a l a n c e do p t i m i z e r a l g o r i t h m.T h e e x p e r i m e n t a l r e s u l t s s h o wt h a t t h e a l g o r i t h mi n t h i s p a p e r c a na c c u r a t e l y e x t r a c t t h e e d g e c o n t o u r i n f o r m a t i o no f f u z z y X -r a y i m a g e s ,a n d c a n a c c u r a t e l y e v a l u a t e i t s s i m i l a r i t y w i t hC Td a t a ,w h i c hh a v e a v e r a ge r e g i s t r a t i o n s u c c e s s r a t e e x c e e d i n g 94%.T h e ef f i c i e n c y a n d r o b u s t n e s s o f t h i s a l go r i t h ma r e b e t t e r t h a n t r a d i t i o n a lm e t h o d .I t c a nb eu s e d i nm e d i c a l a c t i v i t i e s s u c ha sm e d i c a l d i a g n o s i s ,r a d i a t i o n t h e r a p y ,a n d i m a g e -g u i d e d s u r g e r y.K e y w o r d s :2D -3Di m a g e r e g i s t r a t i o n ;s i m i l a r i t y m e a s u r e m e n t ;e d g e d e t e c t i o n a l g o r i t h m ;E Oa l g o r i t h m ;m e d i c a l i m a g e 13 第1期余晨,等:基于轮廓点相似性测度的2D -3D 医学图像配准算法。