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医学图像配准技术分析医学科技论文 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同的空间位置。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(retrospectiveregistration)。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(tomographicimages,例如CT、MRI、SPECT、PET等)及时序图像(timeseriesimages,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(Rigidbodytransformation)、仿射变换(Affinetransformation)、投影变换(Projec-tivetransformation)和非线性变换(Nonlin-eartransformation)。 (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=Idet1=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(curvedtransformation),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[14,15,21]。 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(imagingmodalities)。从大的方面来说,可以分为描述生理形态的解剖成像模式(anatomicalimagingmodality)和描述人体功能或代谢的功能成像模式(functionalimagingmodality)。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。 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(SpinEcho)脉冲序