以分割目標為導(dǎo)向的腦MR圖像配準技術(shù)研究.pdf

1、醫(yī)學(xué)圖像配準是一種將兩幅醫(yī)學(xué)圖像進行空間位置匹配，以達到圖像間同一解剖位置在空間上對齊的圖像處理技術(shù)，是人體組織和器官圖像分割的一個重要步驟。海馬體是人腦中的重要器官，對海馬體的精確分割是診斷與海馬體相關(guān)疾病的重要手段。由于海馬體形態(tài)較為復(fù)雜，在磁共振（MR）圖像中表現(xiàn)為與相鄰組織的邊界不清晰、灰度值接近，對海馬體圖像的配準一直是醫(yī)學(xué)圖像配準領(lǐng)域的難點問題。
　　圖像配準包括圖像預(yù)處理、空間變換、相似性度量、迭代求精等多個步驟，其

2、中相似性度量是影響配準精度的關(guān)鍵因素。傳統(tǒng)的配準方法未考慮分割目標的位置和尺寸信息，如果在分割海馬體這類組織的實際應(yīng)用中，配準時能借助分割目標的位置和尺寸信息，其配準結(jié)果將對提高分割的精度有實際的幫助。在此基礎(chǔ)上提出了一種以分割目標為導(dǎo)向的使用加權(quán)最大互信息的配準方法，用以實現(xiàn)基于圖譜方法的腦MR圖像海馬體的分割。該方法首先通過構(gòu)造圖像掩碼為圖像設(shè)定以目標為中心的感興趣區(qū)域，然后在感興趣區(qū)域內(nèi)通過權(quán)值圖為目標對象及其近鄰像素賦予不同權(quán)值

3、，從而實現(xiàn)以分割目標區(qū)域的最大互信息為主的相似性度量標準、改變了傳統(tǒng)的以整幅圖像是否對齊為標準的配準方法，這種新方法實際上是在犧牲整體圖像的配準精度的情況下提升分割目標區(qū)域的局部配準精度，從而實現(xiàn)對目標的精確分割。此外，還根據(jù)醫(yī)學(xué)圖像的特性提出了一種新的改進的配準流程，該流程引用了包括多分辨率采樣、復(fù)合變換等技術(shù)。
　　基于改進后的配準方法，設(shè)計了20個輪次的循環(huán)對比實驗以驗證算法的有效性。實驗結(jié)果表明，使用加權(quán)最大互信息的配準方