同體肺部三維醫(yī)學圖像配準算法研究.pdf

1、醫(yī)學圖像配準技術是醫(yī)學圖像處理領域中的基礎和關鍵步驟，主要應用的方面包括在手術計劃的制定、圖像融合、圖像引導手術、醫(yī)學圖像病理分析以及紅外圖像目標識別等方面。計算機斷層掃描技術（Computed Tomography，CT）的發(fā)明后，它成為診斷人類疾病必不可缺的技術手段。在肺部疾病診療過程中，需要通過計算機斷層掃描成像技術獲取肺部影像數據，其對肺部疾病的診療具有重要作用。
　　肺部是人類呼吸系統(tǒng)的重要組成部分，由于現(xiàn)代生活方式和環(huán)

2、境的影響造成肺部疾病多發(fā)，威脅到人類的身體健康。在臨床上常見的肺部疾病包括：肺氣腫、肺膿腫、肺炎以及肺癌等疾病。針對各種肺部疾病的治療時，通常需要采用圖像引導放療或者計算機輔助診斷等這類技術來幫助醫(yī)生。而這些技術的關鍵是對肺部三維醫(yī)學圖像進行配準，這樣才能彌補肺部因呼吸運動等原因造成的形變，并可以客觀而準確地理解疾病。
　　基于多分辨率策略的醫(yī)學圖像配準算法，能夠提高空間變換參數搜索速度，同時為避免傳統(tǒng)基于互信息的多模醫(yī)學圖像配準

3、算法尋優(yōu)得到局部極值的情況發(fā)生，提出了一種改進的運用了多分辨率策略的配準算法。該算法采用高斯濾波將三維醫(yī)學圖像實施多尺度化處理，構建多分辨率的層次圖像，用 Mattes互信息測度衡量配準框架下處理后圖像的相似性。在圖像金字塔的最頂層，即圖像的低分辨率層，運用粒子群優(yōu)化策略獲取全局影像的變換參數，并將其作為初始參數傳遞給影像高分辨率層處理算法，且采用鮑威爾優(yōu)化策略實施優(yōu)化處理，最后獲得三維醫(yī)學圖像配準結果。通過實驗證明改進的算法不僅使待配

4、準圖像在空間位置上達到一致，且其配準精度、魯棒性等指標均高于傳統(tǒng)算法，能有效地降低配準處理過程中尋優(yōu)得到局部極值的情況發(fā)生。
　　為實現(xiàn)相同個體在不同呼吸狀態(tài)下產生較大形變的三維肺部醫(yī)學影像配準，在改進的多分辨率三維醫(yī)學圖像配準算法的基礎上，提出了基于Demons模型的精確有效的肺部配準解決方案。采用的數據為一個呼吸運動周期內三維肺部時序影像的最大吸氣相與最大呼氣相。該肺部配準方案采用將基于圖像特征點的配準方法與基于圖像灰度的配準

5、方法相結合的層次模型配準三維肺部醫(yī)學影像。首先，利用尺度不變特征變換算法對待配準的三維影像進行初始的薄板樣條變換。通過尺度不變特征變換算法對兩幅影像進行特征點的提取，然后進行匹配。根據處理后的特征點對進行計算薄板樣條函數變換參數，使待配準的圖像完成全局非剛性變換，并對浮動圖像進行重采樣處理；其次，將采用多分辨率策略處理全局配準過程后的圖像，利用改進的Demons模型對圖像各個分辨率層進行局部配準處理，最終完成肺部三維圖像配準。使用改進后