曹辉[1]2004年在《基于Legendre矩的CT和MRI脑图像的配准研究》文中研究指明医学影像技术是医学诊断技术中最活跃的研究领域之一。从1969年英国学者Housfield把计算机技术与X射线结合起来,作头部断层摄影获得成功后,X射线CT、磁共振成像(MRI)等各种数字成像系统如雨后春笋般出现,由于不同的成像系统提供了脏器的不同信息,显然将X射线CT和MRI生成的图像有机地融合起来,必将提供更为全面的医学信息和诊断依据。 在学习和了解医学图像配准的发展现状和趋势基础之上,论文首先完成了基于多项式的叁类图像配准方法的研究,确定了通过图像的矩运算进行图像配准的研究思路。然后,详细介绍了几何矩和Legendre矩的数学原理、Legendre矩用于图像配准的优势,以及基于Legendre矩进行CT和MRI图像配准的原理、算法和步骤。最后,对CT和MRI图像用各种边缘检测方法进行边缘检测,进行比较;再使用Microsoft Visual C++ 6.0作为开发语言,选择了Sobel边缘检测方法对图像进行边缘检测,并在此基础上对图像进行轮廓跟踪,通过Legendre矩快速运算,实现了CT和MRI脑图像的配准和象素级的图像融合。
华亮[2]2013年在《基于几何代数理论的医学图像配准研究》文中指出生物医学图像配准技术广泛应用于临床医学研究及临床诊断和治疗。采用不同医学设备获取的医学图像称为多模态医学影像,其数据反映了机体组织不同的、互补的和重迭的生理信息。将不同模态的医学影像数据进行配准与融合,可方便医生实现治疗计划制定、病灶的定位、病情进展判断、治疗效果评定,并可为后续更高层次的医学图形图像自动处理提供更完整的信息。近年来,随着医学设备综合性能的提升,成像信息逐渐向多分辨率的彩色、多维方向发展,本文称之为多信息医学影像数据。本文对多信息医学影像数据配准技术展开研究,研究对象包括2D彩色多模态医学图像、3D颅位医学图像,涉及到的成像模态有SPECT/CT2D彩色医学图像,CT/mr-PD3D颅位医学图像。针对上述配准对象,提出基于非经典数学理论——几何代数(Geometric Algebra,GA)分析与计算理论的配准方法。针对不同数据维医学图像配准,提出具有通用性的几何不变量的概念、几何代数计算模型及对应的计算方法。不同模态医学图像的几何不变量可以表征其在空间分布的几何位置,以该几何位置作为参考和基准,构造几何代数域上的几何平移算子及几何旋转算子,实现浮动模态医学影像数据的几何变换,完成与参考模态的配准,这也是本文配准的核心思想。正文部分提出4类不同几何不变量,实现了基于这些几何不变量的2D/2D、3D/3D医学图像配准。配准实验结果表明,基于几何代数理论和几何不变量的配准方法具有运算简单、几何意义直观、配准精度较高等优点,并且配准结果不易陷入局部最优点,适合于多信息医学图像配准。本文的主要工作及相关研究结果如下：1、完成SPECT/CT彩色医学图像配准。鉴于传统体外定位标记法,外标记支架与病体的固定检查较繁琐,本文提出一种几何代数G3子空间下建立的RGB色彩空间,提出SPECT/CT医学图像四元数几何矩的计算方法,根据四元数图像质量分布情况,利用2D彩色医学图像转动惯量几何不变量的性质,求取两模态图像的相对旋转角度；利用两质心对齐的思路求取相对平移量,获得了良好配准与融合结果。2、对CT/mr-PD3D颅位医学图像配准问题,提出3D医学图像点云集的转动惯量不变量的几何代数计算模型与计算方法,求取两个模态的转动惯量几何不变量及质心坐标向量。对齐质心后,以参考模态(3D-CT)的转动惯量几何不变量作为参考轴,构造几何代数空间上旋转算子,实现浮动图像全体点云(mr-PD)的旋转,进而实现配准。3、在几何代数点云数据转动惯量几何不变量的基础上,本文提出基于点云集投影的二重向量不变量。从几何意义上分析,点云集投影的二重向量不变量可以视为平面,以点云集投影向量范数均方值最小(最大)作为度量的不变量,不同医学图像的3D模态点云集均具有这样的几何不变量。本文分别从一般几何代数与共形几何代数(Conformal Geometrical Algebra, CGA)两个思路上建立二重向量投影不变量的数学模型及计算方法,实现基于二重向量几何不变量的3D CT/mr-PD医学图像数据的配准,实验结果表明,该方法的配准同效于上述转动惯量几何不变量方法。4、最后本文提出几何代数空间G3上的角度不变量,首先给出任意两个子空间夹角计算的几何代数统一形式(包括相等维度、不等维度的子空间)。对于3D医学图像数据的点云集,相对于直线(向量)、平面(二重向量)导出两个角度不变量。本文分别对这2个角度不变量进行几何代数建模与求解,求取3D CT/mr-PD医学图像数据2个角度不变量,并且以上述两角度不变量为基点,用对应的2种途径实现3D CT/mr-PD医学图像配准。其配准过程运算简单,配准精度高。本文提出的几何不变量的几何要素是一般刚体所固有的几何特性,它(们)在空间上的几何分布及位置特性可以表征其所在刚体(可视为无穷带质量点云组成)在空间上的几何位置信息。对于2D、3D医学图像数据点云集(可视为有限个离散点云组成的刚体),对应的几何不变量同样具备描述其几何位置信息的几何特性与表征功能,为此提出的几何不变量配准策略是可行的,也是科学的,有效的。本文提出的基于几何代数理论的配准方法,采用基于独立坐标系统的几何描述方法与科学计算语言,与2D、3D医学图像配准思路相结合,实现了稳定、快速、直观与高效配准,为医学图像配准研究提供一种新的思路。
任海萍[3]2003年在《医学图像配准和模式识别研究》文中研究说明医学影像已成为现代医学中的一个重要的组成部分。医学影像的研究包括两个独立的部分：医学成像系统及医学图像处理。前者强调对图像形成的过程研究。后者主要对已经获得的图像进行加工、处理，使图像更加清晰；使某些特征量更突出，还可对多种类型的图像进行融合。 图像配准和融合是近年来医学图像处理的热点之一。解剖影像与功能影像的信息整合，为肿瘤和心脑疾病的诊断开辟了新的领域。信息整合的技术难点是图像配准。尽管许多商业公司纷纷推出各自的配准、融合软件，但图像配准的相关理论、数学模型及技术难点方面仍然进行着不断深入的研究。本论文的重点是从理论探讨入手，结合实际，解决图像配准在技术实践及临床应用中的难点。论文还对模式识别及插值问题进行了研究，其研究结果对图像配准也有裨益。 在第一章中，论文首先对最大互信息配准法进行了详尽的研究，深入探讨了优化算法、采样策略等对配准精度的影响。针对传统互信息法忽略空间信息、可能导致误配准的问题，提出用高阶互信息法对PET和MR图像进行配准，扩展了高阶互信息法的应用领域。此外又提出了一种新的基于形态学的配准方法。这种新的配准方法只利用某些图像特征来统计互信息，大大加速了配准过程，同时使空间信息在互信息计算中得到充分利用。作为非刚体配准的前期研究，使用基于薄板样条的弹性配准方法对图谱、眼底图像等进行了基于标志点的非刚体配准。 模式识别技术在医学领域有着非常重要的实用价值。第二章中，论文从理论研究入手，对模式识别特征量的提取和实际应用特性进行了深入探讨。提出了两种新的多畸不变矩特征，并从图像重建、噪声特性等方面研究了这两种正交矩的图像描述特性。以圆谐-傅立叶矩为例，研究了其对英文字母集以及实际细胞图像集合模式识别的应用特性。 在第叁章中，论文分析了医学图像处理中多种常用的插值方法，选择叁个主要的应用领域进行实验，并用多种参数评估插值效果，对实际应用中插值的选择提出建议。
参考文献：
[1]. 基于Legendre矩的CT和MRI脑图像的配准研究[D]. 曹辉. 成都理工大学. 2004
[2]. 基于几何代数理论的医学图像配准研究[D]. 华亮. 浙江工业大学. 2013
[3]. 医学图像配准和模式识别研究[D]. 任海萍. 中国协和医科大学. 2003
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