基于ITK实现多模态医学图像配准

多模态医学图像配准是医学图像配准领域的一项关键技术.目前,医学图像配准技术已经拥有了不少成熟的算法,但因其算法本身的复杂性或编程的复杂性,给许多致力于医学图像的分析处理和应用研究但又缺乏软件开发经验的研究人员增加了研究工作的难度.以基于互信息的多模态医学图像配准算法为例,将ITK有关类库函数应用于医学图像配准中.给出了基于ITK实现图像配准的处理流程、数据输入输出方式以及算法的编译和运行方法.实例表明,基于ITK的配准算法简化了医学图像配准程序的开发工作,为医学图像引导临床诊断的研究应用提供参考.     

医学图像配准技术研究

医学图像配准是图像处理和计算机视觉中一个很重要的研究领域.首先分析医学图像配准的四个关键要素,然后着重从变换模型、相似性度量两个方面探讨了医学图像配准技术的发展,最后提出医学图像配准中有待进一步研究的问题.     

医学图像配准框架的研究进展及展望

医学图像配准是利用计算机技术实现的参考图像与浮动图像对齐,在医学领域中这一技术的现实应用,更加有助于主治医师了解患者的病灶位置,具备较高的临床应用价值。而融合信息技术与图像技术,在临床诊断和手术治疗中皆可实现更为精准的医学图像判断。为了解析医学图像配准的关键技术应用模式,本文探究近些年来学图像配准框架的研究进展,进而以医学配准维度探索发展前景。     

医学图像的非刚性配准技术研究

非刚性配准技术是医学图像领域的一个重要研究方向，对于图像的进一步分析起着非常重要的作用。目前也已经提出了很多种解决方法，但是算法的成熟性远低于刚性配准，在临床中几乎没有应用。现对这些方法做了一个回顾，并详细阐述了非刚性配准的分类、方法、评估及研究进展。     

基于主相位一致性的医学图像配准

 本文提出了一种新的图像特征——主相位一致性(Principal Phase Congruency,PPC),并在此基础上构造了一种新的基于主相位一致性的配准算法.首先计算不同尺度、方向上的相位一致性,然后利用主成分分析将它们进行融合,从而得到信息更加丰富的主相位一致性;将待配准图像的主相位一致性看作模糊集合,引入模糊数学中的贴近度概念,计算它们的模糊相似性.我们对模拟和真实数据进行了实验,结果表明在图像空间分辨率较低,有噪声影响等情况下该算法具有精度高、鲁棒性强的特点,特别适合于医学图像的配准.     

多模态图像配准的配准测度和性能分析

该文考察了多模态图像配准中几个典型的配准测度,揭示了它们之间的关系,通过实验对它们进行了全面的分析比较．实验中考察的测度主要包括：基于熵的测度、PIU测度以及PIU测度的改进形式等．实验结果显示了这几个典型配准测度在有效性和适应性方面的差异,为实际应用中合理选择这些测度提供可靠的参考．     

基于MSD-Vnet的三维医学图像配准

基于编解码结构的卷积神经网络在医学图像配准中具有巨大的应用优势,但是依然存在不足.基于此,提出一种基于多尺度跳过连接、选择核注意力机制及深度监督V-net(MSD-Vnet)的三维医学图像配准方法.该方法使用多尺度跳过连接提高网络对解剖结构位置信息的定位能力,选择核注意力机制根据输入特征的多个尺度自适应调整感受野大小来...     

基于KPCA-SIFT描述符的图像配准

SIFT描述符是一种鲁棒的局部特征描述符,利用核主成分分析的特征提取方法,对每个特征点的SIFT特征进行降维处理.核主成分分析采用非线性方法提取主成分,是主成分分析的改进算法.本文描述了一种基于KPCA-SIFT描述符的高精度图像配准算法,通过对KPCA-SIFT特征的相似性度量得到匹配点对,再根据这些匹配点对对图像进行配准.实验结果表明,KPCA-SIFT特征精确、稳定、可靠,可以得到高精度的配准.     

基于B样条仿射和GANs的医学图像配准

针对传统基于灰度、 特征的医学图像配准算法计算量大、 细节丢失以及配准形变图像能力差等问题,提出了一种基于B样条仿射和生成对抗网络的医学图像配准模型.将基于小波变换以及随机采样一致算法的B样条仿射变换融入生成对抗网络,减小了因局部变形和全局变形导致的配准误差,并在生成对抗网络的判别器中引入二次判别机制.通过CT-MR配...     

基于灰度的医学图像配准技术研究

医学图像配准是医学图像处理的一项重要技术,广泛应用于临床诊断和治疗、计划设计、外科手术等领域中.从基于灰度的医学图像配准角度,描述了医学图像配准的基本过程和优化策略,着重阐述了目前普遍采用的相关技术和方法的表示形式,以及这些方法的特点和应用领域,并进一步分析了在这一方面的研究中存在的问题和未来的发展方向.     

基于稀疏随机投影的SIFT医学图像配准算法

针对尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)算法在关键点特征描述向量阶段计算复杂并且维数较高的现象,提出了一种基于压缩感知理论的SIFT算法。通过压缩感知理论的稀疏特征表示方法,对SIFT关键点特征向量进行提取,将高维梯度导数向量降到低维的稀疏特征向量,降低了关键点描述向量维度。采用欧式距离作为关键点的相似性度量, Best-Bin-First(BBF)数据结构避免穷举,使数据的运算量大为减少。实验结果表明,新算法对存在仿射变换的医学图像配准性能优于传统SIFT算法,与当前改进型的SIFT算法相比,本文算法的实时性明显增强。     

Medical image registration using mutual information

Analysis of multispectral or multitemporal images requires proper geometric alignment of the images to compare corresponding regions in each image volume. Retrospective three-dimensional alignment or registration of multimodal medical images based on features intrinsic to the image data itself is complicated by their different photometric properties, by the complexity of the anatomical objects in the scene and by the large variety of clinical applications in which registration is involved. While the accuracy of registration approaches based on matching of anatomical landmarks or object surfaces suffers from segmentation errors, voxel-based approaches consider all voxels in the image without the need for segmentation. The recent introduction of the criterion of maximization of mutual information, a basic concept from information theory, has proven to be a breakthrough in the field. While solutions for intrapatient affine registration based on this concept are already commercially available, current research in the field focuses on interpatient nonrigid matching.     

基于图像配准的非均匀性校正算法

非均匀性严重影响红外制导武器的成像质量和系统性能,有效进行非均性校正是提高红外制导武器成像质量的有效手段。高通滤波类算法对非均匀性校正的参数漂移具有很强的适应性,但易产生“鬼影”现象,影响校正结果。本文针对高通滤波类算法的缺陷,结合帧间配准技术,提出了一种基于图像配准的非均匀性校正算法。与SLTH算法和BFTH算法中利用滤波器滤波后得到的残差图像相比,本文利用图像配准和场景删除得到的残差图像能更好地消除图像中的场景信息,抑制“鬼影”效果显著。实验表明：本文算法的校正效果良好,校正结果的平均粗糙度低至3.79,优于SLTH和BFTH两种算法。而且本文算法处理速度快,达到了每秒15.83帧,是BFTH处理速度的1.63倍。     

基于SIFT的超大图像配准

SIFT算法在仿射变换、噪声、一定程度的光照条件下具有良好的匹配性能，星上宽波段相机成像尺寸都非常大，超大尺寸图像直接利用SIFT算法，在构建高斯金字塔时空间占用大，同时导致计算用时长。通过研究仿射变换矩阵，提出可以通过计算超大尺寸图像的降采样图像之间的配准系数间接获取超大尺寸图像的配准系数的方法。经过实验验证，具有一定的可行性，对于图像配准从空间上减少计算量从而节约计算时间具有一定指导意义。     

基于MMI的存在旋转的异类图匹配方法

为了解决存在旋转的异类图匹配问题,在互信息（MMI,Maximum of Mutual Information）匹配方法的基础上,利用穷举法在参考图中找出实时图的对应匹配位置,并作为控制点,利用模型以及最小二乘方法找出两幅图像的对应关系。利用参考图的旋转变换较好地解决了存在旋转的异类图匹配问题;把控制点理论应用于灰度匹配得到的匹配点;把景象匹配的新成果（MMI）用于解决旋转异类图匹配。仿真实验表明此方法可较好地解决存在旋转的异类图匹配问题。     

MATLAB环境下的图像配准技术研究

图像配准技术常常用于医学图像对比分析,遥感数据分析以及目标定位、测量和分析等领域。阐述了图像配准的定义,采用人机交互的方法在待配准的图像间选择配准点,利用空间几何变换关系对输入图像进行几何变换,使用MATLAB软件提供的图像处理工具对图像进行配准。仿真实验表明,该方法简便,易于实现,能消除图像之间的位置差异,进行有效的配准。     

基于SLER检测的红外与可见光图像自动配准

针对可见光图像和红外图像配准问题,提出了一种新的自动配准方法.该算法通过同级极值区域检测子在灰度梯度图像上提取仿射协变区域.然后利用超图匹配算法确定匹配点对实现图像配准.该方法尤其适合于红外图像的质量或者边缘比对应的可见图像质量或边缘差情况下的异模配准.对一些具有挑战性的图像对进行试验,实验结果表明我们提出的方法比其他方法获得了更好的性能.     

基于SURF算法的微观驱替图像配准

针对快速鲁棒特征(SURF)算法对微观驱替图像进行配准存在的误匹配比例较高和由于提取的特征点过多导致时间偏长的问题,提出了一种改进的 SURF算法.利用了微观驱替模型的特点,提取出信息量相对比较丰富的边界,仅在边界和边界附近提取特征点.借鉴了 Hassion角点检测的方法,筛选出那些满足设定条件的稳定的特征点.实验证明,本文提出的方法在匹配正确率上得到了提高.同时,特征点匹配的耗时有所减少.     

基于多尺度红外与可见光图像配准研究

利用尺度空间理论对多分辨率的红外与可见光图像配准算法进行研究,提出利用红外与可见光图像的多尺度特征点及边缘作为配准的特征,利用特征尺度确定用于相似度匹配的子图像大小,使用LTS-Hausdorff(least trimmed square Hausdorff)距离判断子图像的相似性。利用尺度空间理论及多尺度下图像的特征能更加全面的对图像进行描述。在利用多尺度特征获取到匹配对后,再利用随机一致性检测对匹配对进行提纯并获取空间变换的参数,然后使用该参数对红外与可见光图像进行配准与融合。实验结果表明,基于多尺度的图像配准方法,能有效对红外与可见光图像进行配准。     

对数极坐标变换域下互信息图像配准方法

当待配准中的图像中存在较大的尺度变换时,传统的图像互信息配准方法对图像尺度变换参数很敏感,易于在优化搜索时陷入局部极值点,配准效果不好。文中提出基于对数极坐标（log—polar）域的图像配准方法,它较好地分离了图像缩放参数和图像旋转参数的相互影响。仿真结果表明,该方法在大尺度图像配准场合应用时比通常的互信息方法有更高的精度和鲁棒性。