基于解剖标记点的手术导航空间配准研究

空间配准是手术导航系统最为关键的技术。点匹配空间配准需要专门为导航进行一次图像扫描,增加了病人的辐射剂量和手术成本,面匹配空间配准因扫描仪扫描范围有限而导致配准精度不均匀,无法在临床上广泛应用。本文提出一种基于解剖标记点的空间配准方法,无须在病人头部粘贴人工标记物,且靶点配准误差相对较小。实验结果表明,该方法的靶点配准误差(Target Registration Error,TRE)均小于2.5mm,能够满足临床应用。

一种特征约束的有限元人脑图像配准方法

提出了一种结合图像的解剖标记点和自适应有限元网格进行人脑图像的精确配准方法。首先利用Forstner算子提取对应图像的解剖标记点,并作初始的图像刚性变换。为了使有限元网格能更加准确地刻画图像解剖结构分布特征,本文利用图像的梯度分布建立了自适应的有限元网格剖分,结合标记点作为有限元的形变约束,使得配准的精度和有限元的计算效率得到提高。人脑图像配准的实验结果表明,该方法能有效地解决图像弹性配准问题。