医学图像的配准与融合.ppt

7.1 应用背景介绍
目前这两类成像设备的研究都已取得了很大的进步，图像的 空间分辨率和图像质量有很大的提高，但由于成像原理不同所 造成的图像信息局限性,使得单独使用某一类图像的效果并不理 想。 因此，为了提高诊断正确率，需要综合利用患者的各种图像 信息。
7.1 应用背景介绍
最有效的解决方法：以医学图像配准技术为基础，利用信息 融合技术，将这两种图像结合起来，利用各自的信息优势，在 一幅图像上同时表达来自人体的多方面信息。 更加直观地提供了人体解剖、生理及病理等信息。其中配准 技术是图像融合的关键和难点。
但是各种成像技Biblioteka 和检查方法都有它的优势与不 足，并非一种成像技术可以适用于人体所有器官的 检查和疾病诊断，也不是一种成像技术能取代另一 种成像技术，而是相辅相成、相互补充。
7.1 应用背景介绍
根据医学图像所提供的信息内涵，分为两大类： 解剖结构图像（CT、MRI、B超等） 功能图像（SPECT、PET等） 解剖图像以较高的分辨率提供了脏器的解剖形态信息（功能 图像无法提供脏器或病灶的解剖细节），但无法反映脏器的 功能情况。 功能图像分辨率较差，但它提供的脏器功能代谢信息是解剖 图像所不能替代的；
（二）根据医学图像的模态分类
单模态医学图像配准：是指待配准的两幅图像是用同一 种成像设备获取的。一般用在生长监控、减影成像等。 多模态图像配准：是指待配准的两幅图像来源于不同的成 像设备，主要应用于神经外科的诊断、手术定位及放疗 计划设计等。
四、医学图像配准方法的分类
（三）根据变换性质分类
刚性变换：只包括平移和旋转。 仿射变换：将平行线变换为平行线。 投影变换：将直线映射为直线。 曲线变换：将直线映射为曲线。
三、医学图像配准的基本过程
1、根据待配准图像（浮动图像）I2与参考图像（基准图 像）I1，提取出图像的特征信息组成特征空间； 2、根据提取出的特征空间确定出一种空间变换，使待配 准图像I2经过该变换后与参考图像I1能够达到所定义的相 似性测度； 3、在确定变换的过程中，还需采取一定的搜索策略也就 是优化措施以使相似性测度更快更好地达到最优值。
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。
一、医学图像配准的概念
医学图像配准示意图
二、医学图像配准在临床上的应用
医学图像配准具有很重要的临床应用价值。对使用各 种不同或相同的成像手段所获得的医学图像进行配准不仅 可以用于医疗诊断，还可用于手术计划的制定、放射治疗 计划的制定、病理变化的跟踪和治疗效果的评价等各个方 面。
第七章 医学图像的配准与融合
7.1 配准与融合的应用背景介绍 7.2 医学图像配准概述 7.3 图像配准的理论基础 7.4 常用的医学图像配准方法 7.5 图像配准的评估
第七章 医学图像的配准与融合
7.6 图像融合概述 7.7 常用的图像融合方法 7.8 图像融合效果的评价
7.1 应用背景介绍
随着计算机技术的高速发展，医学成像技术日新 月异，为临床医学提供了各种形态和功能的影像信 息。
四、医学图像配准方法的分类
（一）按图像维数分类
按图像维数分为2D/2D，2D/3D，以及3D/3D配准。 2D/2D配准通常指两个断层面间的配准；2D/3D配准 通常指空间图像和投影图像（或者是单独的一个层面） 间的直接配准；3D/3D配准指2幅三维空间图像间的配 准。
四、医学图像配准方法的分类
7.2 医学图像配准概述
一、医学图像配准的概念 二、医学图像配准在临床上的应用 三、医学图像配准的基本过程 四、医学图像配准方法的分类
一、医学图像配准的概念
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 匹配图像上有相同的空间位置（位置一致，角度一致、大 小一致）。
二、医学图像配准在临床上的应用
临床应用举例
1、计算机辅助手术中，外科医生根据配准的 CT/MR/DSA图像精确定位病灶及周围相关的解剖结构信 息，设计出缜密的手术计划。在手术过程中，利用三维空 间定位系统使术前计划的虚拟病人、手术台上的真实病人 和手术器械三者精确联系起来进行手术跟踪。
二、医学图像配准在临床上的应用
四、医学图像配准方法的分类
（四）根据用户交互性的多少分类
自动配准：用户只需提供相应的算法和图像数据。 半自动配准：用户需初始化算法或指导算法(如拒绝或接
受配准假设)； 交互配准：用户在软件的帮助下进行配准
四、医学图像配准方法的分类
（五）根据配准所基于的图像特征分类
基于外部特征的图像配准：是指在研究对象上设置一些 标志点，使这些标记点能在不同的影像模式中 显示，然后再用自动、半自动或交互式的方法 用标记将图像配准。
临床应用举例
2、在癫痫病的治疗中，一方面需要通过CT，MRI等图像 获得病人的解剖信息，另一方面又需要通过SPECT或PET 等得到病人的功能信息，这两方面的结合将有助于对病人 的精确治疗。
二、医学图像配准在临床上的应用
临床应用举例
3、放射治疗中，应用CT和MR图像的配准和融合来制定 放疗计划和进行评估，用CT图像精确计算放射剂量，用 MR图像描述肿瘤的结构，用PET和SPECT图像对肿瘤的 代谢、免疫及其他生理方面进行识别和特性化处理，整合 的图像可用于改进放射治疗计划或立体定向活检或手术。
基于内部特征的配准：主要包括三个方面：基于标记的 配准方法、基于分割的配准方法、基于像素特 性的配准。
四、医学图像配准方法的分类
（六）根据配准过程中变换参数确定的方式分类
1、通过直接计算公式得到变换参数的配准：限制在基于特征信息(例 如小数目的特征点集、二维曲线、三维表面)的配准应用中。
三、医学图像配准的基本过程
初始变换T 参考图像I1
待配准图像I2 几何变换T
变换后的图像I*=T(I2) 相似性测度评价
更新T
N T最优？
Y 最优T
图像配准的流程图
四、医学图像配准方法的分类
到目前为止，图像配准方法的分类始终没有一个统 一的说法。目前比较流行的是1993年Van den Elsen等 人对医学图像配准进行的分类，归纳了七种分类标准。