MUTUAL INFORMATION BASED 3D NON-RIGID REGISTRATION OF CT/MR ABDOMEN IMAGES

A mutual information based 3D non-rigid registration approach was proposed for the registration of deformable CT/MR body abdomen images. The Parzen Windows Density Estimation (PWDE) method is adopted to calculate the mutual information between the two modals of CT and MRI abdomen images. By maximizing MI between the CT and MR volume images, the overlapping part of them reaches the biggest, which means that the two body images of CT and MR matches best to each other. Visible Human Project (VHP) Male abdomen CT and MRI Data are used as experimental data sets. The experimental results indicate that this approach of non-rigid 3D registration of CT/MR body abdominal images can be achieved effectively and automatically, without any prior processing procedures such as segmentation and feature extraction, but has a main drawback of very long computation time.

用分层互信息和薄板样条实现医学图像弹性自动配准

提出了一种基于分层互信息和薄板样条自动确定标记对应点的选取方法,将图像按照由粗到精的原则,将每个图像分成若干个对应子块进行配准后,在每个子块图像中按照一定规则选取两个对应点,实现图像弹性自动配准·实验结果表明,该方法是一种理想的非刚性图像自动配准方法·

基于互信息和薄板样条的医学图像弹性配准方法研究

该文介绍了一种基于互信息和薄板样条变换的医学图像弹性自动配准方法。该方法首先利用互信息将图像进行全局配准,然后将图像分块进行配准,选取子块配准前后的中心点作为薄板样条变换的标记点,实现图像弹性自动配准。实验结果表明,该方法与单纯利用互信息进行刚体配准相比,能够明显提高图像配准精度,并在薄板样条变换中实现了标记点自动选取,降低了标记点选取的难度,能更好地满足临床需求。

基于改进PV插值和混合优化算法的医学图像配准

基于互信息的医学图像配准算法近来获得了广泛的应用.在计算互信息的时候,采用部分体积插值计算联合直方图无法避免在象素整数倍位移处的局部极值,有可能导致误配准.本文提出了基于B样条函数的部分体积插值方法,有效地减少象素整数倍位移处的局部极值;在优化互信息函数的时候先使用遗传算法将配准参数收敛到最优值附近,然后使用Powell方法进行局部搜索,避免误收敛.实验表明,本文提出的算法具有更好的精确性和稳定性.

基于P样条和局部互信息的非刚性医学图像配准

针对互信息仅考虑两幅图像相应像素的灰度信息以及B样条变换模型存在形变场奇异点的问题,提出一种基于P样条和局部互信息的非刚性医学图像配准方法。该方法以局部互信息为相似性测度,采用P样条变换模型模拟待配准图像的几何形变,使用三次插值算法对图像像素进行赋值,结合对大规模参数优化效率高的LBFGS算法优化配准参数。较传统的B样条变换模型和互信息,提出的方法除计算时间外,其他三项指标更优,均方误差下降了89.25%,归一化互信息提高了11.04%,相关系数提高了5.64%。实验结果表明,该方法有效地提高了配准的精度。

多模态医学影像的非刚体配准与多分辨率融合方法

为了利用不同模态医学影像提供的有效信息,研究了多模态医学影像的配准与融合方法。为了实现灰度、形态差异较大的多模态医学影像的空间几何匹配,提出了互信息测度下基于仿射变换的粗配准与基于B样条变换的精配准相结合的高性能配准方法,并以此为基础提出基于小波变换的多分辨率融合方法,实现了不同频带系数的差异性融合。实验结果表明,所提方法可以使多模态医学影像达到空间坐标上的配准,并实现了多模态医学影像的高质量融合。