Clifford代数几何不变量3D医学图像配准的方法

就3D医学图像配准数据量大、计算复杂度高、配准精度低的问题,提出一种基于Clifford代数几何不变量的配准方法,以实现人头颅部3D医学图像配准。提出配准所需的Clifford代数几何不变量及其Clifford代数方程算式,并构造适合于该几何参考轴旋转的Clifford几何旋转算子,利用所求的最大、最小值对应的Clifford几何不变量建立Clifford旋转算子,对浮动影像数据实现几何变换,以达到配准的结果。配准实验中对两个世界著名的3D医学数据集进行了测试,结果表明:该方法计算简单,几何意义直观,配准精度高,执行效率高,并且通过轴线变换不易陷入配准过程的局部极值点。

基于GPU的2D-3D医学图像配准

在2D-3D医学图像配准中,数字影像重建(DRR)的生成与相似性测度是最重要同时也是最耗时的两个配准步骤。针对配准过程中计算量大、耗时长的问题,将模式强度与梯度相结合,简化模式强度相似性测度的计算量,同时利用图形处理器(GPU)的多线程并行计算在GPU上完成DRR生成与相似性测度,引入梯度下降与多分辨策略对配准过程进行优化,完成整个配准过程。通过与多种相似性测度方法以及基于CPU的配准的比较,表明该方法在很好地兼顾配准精确度的同时,配准速度得到了大大提高。