多模圖像配準融合

1、淺析多模態(tài)醫(yī)學圖像的配準與融合技術來源：本站原創(chuàng) 作者：朱俊林 發(fā)布時間：2009-06-071醫(yī)學圖像的配準技術簡介醫(yī)學圖像的配準技術是90年代才發(fā)展起來的醫(yī)學圖像處理一個重要分支， 并且日益受到了醫(yī)學界和工程界的重視。醫(yī)學圖像的配準是指對于一幅醫(yī)學圖 像尋求一種或者是一系列的空間變換，使兩幅圖像的對應點達到空間位置和解 剖結構的一致，這種一致是指人體上的同一解剖點在兩張匹配的圖像上有相同 的空間位置。簡單地說醫(yī)學圖像配準就是解決兩幅圖像的嚴格對齊問題。配準 的結果應使兩幅圖像上所有的解剖點，或至少是所有具有診斷意義的解剖點及 手術感興趣的點都達到匹配。醫(yī)學圖像的配準按圖像來源分為：單模態(tài)(

2、mono-modality)與多模態(tài)配準 (multi-modality)。單模態(tài)配準是指對來自同一成像設備的不同時刻或不同角 度的圖像進行配準。但在實際臨床應用中，單一模態(tài)的圖像往往不能提供醫(yī)生 所需要的足夠信息，通常需要將不同模態(tài)的圖像融合在一起得到更豐富的信息 量，從而作出準確的診斷，制訂出合適的治療方案。所謂多模態(tài)配準，是將來 自不同形式的醫(yī)學圖像進行空間上的對準，將對應的相同解剖位置標記出來以 實現圖像融合和進一步后期處理。多模態(tài)圖像之間的配準使用最頻繁，主要應用 在診斷方面，可分為解剖一解剖的配準和解剖一功能的配準兩大類 ，前者將顯示 組織形態(tài)學不同方面的兩幅圖像混合，后者將組織的

3、新陳代謝與它相對于解剖 結構的空間位置聯系起來。目前，主要的研究工作重點是進行 CT MRI以及PET fMRI等圖像的配準。2醫(yī)學圖像融合技術簡介醫(yī)學圖像的融合是指將兩幅(或兩幅以上)來自不同成像設備或不同時刻獲 取的已配準圖像，采用某種算法，把各個圖像的優(yōu)點或互補性有機結合起來， 獲得信息量更為豐富的新圖像的技術。醫(yī)學診斷往往要綜合許多不同信息進行， 傳統(tǒng)的方法是，臨床醫(yī)生利用燈箱分別觀看這些膠片，綜合對比，得到結果。 如果能夠把這些互補信息以某種方式綜合在一起作為一個整體作為醫(yī)學診斷的 依據，使得臨床醫(yī)生只要在一張綜合圖像上就能看到不同原始圖像的信息，那 么就能提供全方位的信息細節(jié)。3醫(yī)

4、學圖像配準及融合的關系及意義醫(yī)學圖像的配準和融合有著非常密切的關系，特別是對于多模態(tài)圖像而言，配準和融合是密不可分的。配準是融合的前提，也是決定圖像融合技術發(fā)展的 關鍵技術，若事先不對待融合圖像進行空間上的對準，那么融合后的圖像也是 毫無意義的。融合是配準的目的，通過來自不同影像設備的圖像融合，可以得 到更多的信息，提高影像數據的利用率。在多模態(tài)醫(yī)學圖像信息融合中，是要 把相對應的組織結構融合在一起，而待融合的圖像往往來自不同的成像設備， 它們的成像方位、角度和分辨率等因素都是不同的，所以這些圖像中相應組織 的位置、大小等都是有差異的，必須先進行配準處理，才能實現準確地融合。醫(yī)學影像學為臨床診

5、斷提供了多種模態(tài)的醫(yī)學圖像，如CT、MR SPECTPETfMRI、DSA等，這些圖像可以提供關于病變組織或器官的解剖或功能信息，它 們各有特點。如：在放射外科手術計劃中，CT圖像具有很高的分辨力，骨骼成像非常清晰，但對軟組織病灶本身顯示較差。而 MRI圖像則不同，雖然其空間 分辨力比不上CT圖像，但是它對軟組織成像清晰，有利于病灶范圍的確定可 是它缺乏剛性的骨組織作為定位參照。 SPET PET提供了人體的功能信息，但 對解剖結構的描述卻很差，而 MR、CT X線成像對人體解剖結構描畫的很好， 卻缺乏人體的功能信息，兩者的融合可獲取一種新型復合圖像，可增加診斷信 息，使患者病灶的定位更準確，

6、使其形態(tài)結構顯示得更直觀可見。在放療中， 利用MRS像勾畫出腫瘤的輪廓線，即描述腫瘤的大??；利用CT圖像計算出放射劑量的大小及劑量的分布，以便修正治療方案，所以CT與 MR圖像融合為外科手術提供有力的證據。不同模態(tài)的醫(yī)學圖像都有各自的優(yōu)缺點，如果我們能 把它們之間的互補信息綜合在一起，把它們作為一個整體來表達，那么就能為 醫(yī)學診斷，人體的功能和結構的研究提供更充分的信息，這就是醫(yī)學圖像信息 融合的作用和意義?？傊t(yī)學圖像配準為臨床診斷、治療、手術設計及手術 效果評估等提供了更全面的來自不同圖像之間的相互補充或變化的信息，它是 目前醫(yī)學圖像處理的熱點問題。4 醫(yī)學圖像配準與融合的方法醫(yī)學圖像配

7、準過程實質上是一個多參數最優(yōu)化問題， 其配準方法是由特征空 間、搜索空間、搜索算法和相似性測度四個不同方面的組合。按照這種組合， 一般配準的基本步驟為：1）圖像特征的提取2）圖像的幾何變換3）使用優(yōu)化算 法。目前圖像配準按照配準所依靠的圖像特征的不同可以分為基于外部特征的 圖像配準（有框架）和基于內部特征的圖像配準（無框架）兩種方法。后者由 于無創(chuàng)性和可回溯性，已成為配準算法的研究中心?；诨バ畔⒌膹椥孕巫兡?型也正成為研究熱點。 基于體素的方法是當今最流行的方法 , 因為他們是全自動 的, 而且魯棒性好。在完成圖像的幾何校正、 噪聲消除及圖像的配準后， 接下來的工作才是真正 意義上的信息融合

8、過程。 一般圖像融合的處理流程主要有： 1）圖像預處理 （基于 像素）； 2）特征提??； 3）分類； 4）結果評價與應用。按照融合在處理流程中所處 的階段，以及所作用的對象的不同，可以將圖像融合分為 3個層次：象元級融 合、特征級融合、分類 （決策）級融合。通過信息融合，將減少或抑制醫(yī)學圖像 中的不完全性、不確定性，從而提高圖像分割、識別、解釋的能力。根據這三 個不同的層次，圖像融合將采用各種不同的算法來實現?，F階段醫(yī)學圖像的融 合，一般只涉及象素級、特征級的融合。像素級融合是最低層次的信息融合， 其實現過程是在采集到的原始圖像數據層上直接進行綜合分析。它的優(yōu)點是能 保持盡可能多的數據，提供其

9、它融合層次不能提供的細微信息。特征級融合屬 于中間層次，其處理方法是對來自不同成像設備的原始信息進行特征制取，然 后再對獲得的多個特征信息進行綜合分析和處理。5 醫(yī)學圖像融合發(fā)展技術趨勢醫(yī)學數據的可視化， 已成為數據可視化領域中最為活躍的研究領域之一。 由 于近代非侵入診斷技術如CT、MRI和PET的發(fā)展，醫(yī)生已經可以較易獲得病人 有關部位的一組二維斷層圖像。 CT 打破傳統(tǒng)的膠片感光成像模式， 通過計算機 重構人體器官或組織的圖像，使醫(yī)學圖像從二維走向三維，使人們從人體外部 可以看到內部。PET把核技術與計算機技術結合起來，經核素標記的示蹤劑注 入人體后，核素衰變過程中產生的正電子湮滅通過電

10、子檢測和計算機重構成像， 使我們可以得到人體代謝或功能圖像。在此基礎上，利用可視化軟件，對上述 多種模態(tài)的圖像進行圖像融合，可以準確地確定病變體的空間位置、大小、幾 何形狀以及它與周圍生物組織之間的空間關系，從而及時高效地診斷疾病。在圖像融合的研究中， 不斷有新融合算法的出現。 小波分析是近幾年出現的 一個新的研究熱點，它被認為是傅立葉分析方法的突破性進展。小波變換居有 良好的空間和頻率域上的局域性，從而能通過伸縮平移等運算功能對信息進行 多尺度的細化分析。小波變換用于圖像融合有不少優(yōu)點：圖像經小波分解后， 不同分辨率的細節(jié)信息互不相關， 這樣可以將不同頻率范圍內的信號分別組合， 產生多種具有不同特征的融合圖像；圖像在不同分辨率水平上的能量和噪聲不 會互相干擾；融合圖像的塊狀偽影亦容易消除。小波變換可以利用在低分辨率 下的配準參數作為基礎和引導，從而得到高分辨率下更為準確的結果，這種層 層細化、逐步逼近的方法，不但有較強的魯棒性，而且加快了配準參數搜索的 速度，節(jié)約了配準時間?；谶@些優(yōu)點，小波變換在醫(yī)學圖像融合中的應用研 究受到越來越多的重視，已是融合研究的一個熱點。醫(yī)學圖像融合技術綜合了多種現代科學技術， 并將隨著各學科的飛速發(fā)展而 不斷發(fā)展，我們相信 21 世紀的影像學是解剖