[医学图像配准技术的研究与应用进展]医学图像配准

　　摘要:图像配准是医学图像处理领域的一个重要研究课题。图像配准是多个图像对齐到一个共同坐标系、以检测其间的微妙变化。医学图像配准广泛应用于医疗诊断、指导神经手术、放射治疗计划的制定、病灶的定位、病理变化的跟踪和检查治疗效果等各个方面，为临床诊断提供功能和形态的综合信息。对医学图像配准技术的研究与应用进展进行了全面的综述。
　　关键词:医学图像配准;插值方法;互信息
　　中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1009-3044(2012)18-4501-02
　　Research and Application of Medical Image Registration Methods
　　ZHANG Rong-hai1, PAN Yi-guang2, ZHANG Jun1
　　（1.Dept. of Public, West Anhui Health Vocational College, Lu’an 237005, China; 2.Medical Imaging Center, Lu’an People’s Hospital, Lu’an 237006, China）
　　Abstract: Image registration is an important research topic in the field of medical image processing. Image registration is a multiple image alignment to a common coordinate system, to detect subtle changes in the intervening. Medical image registration is widely used in medical diagnosis, to guide nerve surgery, radiation treatment plan, lesion location, tracking and inspection of the treatment of pathological changes in various aspects of morphology and function of integrated information for clinical diagnosis. In this paper a comprehensive overview of the research and application progress of medical image registration techniques.
　　Key words: medical image registration; interpolation method; mutual information
　　图像配准技术是医学图像处理领域的一个重要研究课题。医学图像配准技术可以将来源于不同成像设备的图像，或者不同时间利用同种成像设备得到的图像进行配准，得到更丰富的信息用于医疗诊断中。医学图像配准不仅可以用于医疗诊断，还可以用于指导神经手术、放射治疗计划的制定、病灶的定位、病理变化的跟踪和治疗效果的评价等各个方面，为医生提供功能和形态的综合信息。在不同的时间使用不同的设备，如磁共振、CT、PET、SPECT等（多模式），从不同的角度，以2D或3D的视角（多时空）。图像配准应用于各个领域，如遥感技术及其应用（多光谱分类）、环境监测、变化检测、图像拼接、气象预报、建立超分辨率图像、纳入地理信息信息系统（GIS）），医药（从不同的方式相结合的数据，如电脑断层扫描（CT）和磁共振成像（MRI），以获得更完整、有关病人的信息，监测肿瘤的生长、治疗验证、比较病人的数据、制图、解剖地图集（地图更新）、在计算机视觉（目标定位，自动质量控制）。
　　医学图像配准技术可以将来源于不同成像设备的图像，或者不同时间利用同种成像设备得到的图像进行配准，得到更丰富的信息用于医疗诊断中。全自动医学图像配准不仅可以用于医疗诊断，还可以用于指导神经手术、放射治疗计划的制定、病灶的定位、病理变化的跟踪和治疗效果的评价等各个方面，为医生提供功能和形态的综合信息。目前大量的图像数据无法实时实现和临床应用，这也成为限制了现阶段配准性能较好的互信息相似性测度在配准方法中的应用。不论是刚性还是非刚性配准算法，在配准过程中，常使用多分辨率图像金字塔来进行由粗到精的搜索变换系数，提高计算效率、避免局部极小值，实现自动的更精确的配准结果。但是常见的图像小波金字塔，滤波器的张量积形式使得小波变换缺乏平移和旋转不变性，这些不变性正是在图像配准中最需要的，只有具有这些不变性，刁能保证从粗尺度上得到的平移、旋转和放缩参数的准确性，从而得到准确的结果。
　　 1医学图像配准的步骤
　　图像配准主要包括特征检测、特征匹配、变换模型估计、图像采样与变换等步骤。功能检测：突出和鲜明的对象（封闭的边界地区、边缘，轮廓线交叉路口，弯道等两个参考）和遥感图像被检测到。特征匹配的特点和参考之间的对应关系建立了遥感影像。变换模型估计：所谓的映射的类型和参数功能，根据遥感图像与参考图像，估计。图像重采样和改造：遥感图像转化指的映射功能。
　　 2医学图像配准方法
　　医学图像配准方法以下方法包括傅立叶转换分析、互相关的方法，使用傅立叶分析、总体搜索技术、特征值分解、矩匹配技术、变形技术、程序的方法、解剖图集、内部标签、外部标签等。
　　2.1外在配准方法
　　是将人造物体检测连接到病人的身体的方法，不需要复杂的算法，常用于骨科临床诊断与治疗等；
　　2.2曲线的方法
　　采样生成相应的积分序列，手动搜索相应的开放曲线，然后配准二维投影影像图。通过开放的曲线匹配，寻找最佳的契合在两条曲线的地方曲率。也有文献提出了从医学图像中提取的3D对象进行匹配的方法。波峰线计算物体表面的对应有意义的解剖特点，而且他们是稳定的刚性变换。嵴线的提取是通过计算适当的三维图像强度函数的三阶导数过滤体积图像，并通过“踏线”算法。回收行然后逼近样条曲线，在每个点计算差变量。匹配最后一个新的几何散列法。整个链现在是完全自动化的，并提供了非常强大和精确的结果，甚至在存在严重闭塞。该方法的一个医学应用点，轮廓和曲线的图像配准方法建议，其中有配准的基础上点的精度和配准的基础上线的强劲（包括轮廓和曲线）。