非刚性医学图像配准与融合.pdf

维普资讯 第 16卷 第 4期 模式识别与人工智能 V01．16 No．4 2003年 l2月 PR AI Dece 2003 非刚性医学 图像配准与融合 * 徐克虎 (中国科学 院自动化研究所 人工智能实验室 北京 100080) (坦克学院 蚌埠 230013) 王小香 (中国科学院 自动化研究所 人工智能实验室 北京 100080) 摘 要 非刚性医学 图像的突出特点是不同图像间可能存在着较大的形态差异 ，因此非刚性 医学图像 的配准与融 合是一项极富挑战性 的研究工作 ．本文重点对现有的t~NJJ性医学图像配准与融合的方法进行 了归纳 、总结和整理 ， 并根据作者 自己的研究体会 ，对这一领域内的发展方向做出了展望 ． 关键词 非刚性医学图像 ，形变，配准 ，融合 中图法分类号 TP391 1 引 言 成像时间不同的医学图像按照一定的标准综合在一 起 ，得到一个新的、被优化的输 出结果的过程．该结 果比任一输入信息源包含更多的有用信息 ，它能更 随着计算机技术 的高度发展，目前 已有多种影 全面地反映人体的生理 、病理变化形态和功能信息． 像设备应用 于 临床 医学 中，如 CT、MRI、B超 、 医学图像配准与融合的方法可简单划分为刚性 SPECT、PET等．但由于成像原理不同，不同影像所 图像的配准与融合和非刚性图像的配准与融合 ．鉴 反映的信息也各有侧重 ，如 CT、MRI以较高的分辨 于临床的实际需求和医学影像学研究的热点方向， 率提供了脏器或病灶的解剖形态信息，却无法反映 本文主要对 目前已有的关于非刚性医学图像配准与 其功能代谢情况；而 SPECT、PET(分辨率较低)虽 融合的典型算法进行归纳总结 ，并提出了作者 自己 能提供脏器或病灶的功能代谢信息，却无法反映其 的一些观点 ，希望能对致力于非刚性医学 图像配准 解剖细节．可见，由成像原理不同所造成的图像信息 与融合技术研究的读者有所帮助 ． 的局限性 ，使得临床上单独使用某一类 医学影像进 行诊疗的效果并不理想，一般只能得到定性的，或在 一 定条件下的定量分析．因此，如何综合利用多种影 2 非刚性医学 图像 的特点及坐标 像信息便成为医学影像学的重要课题．基于模式识 变换类型 别与人工智能理论的医学图像配准与融合技术 ，就 是在这种背景下产生并迅速发展起来的． 在医学影像学中，刚性体是指那些不随人体生 图像配准，就是将不同时间或不同种类的两幅 理运动 (如呼吸、心跳 、胃肠蠕动)发生变化或变化极 图像统一到共同的空间坐标系中，并保持两幅图像 小的人体组织或器官；非刚性体是指 由于不 自主生 中对应元素的位置一致性．其数学描述 为求解一个 理运动的影响，其位置 、尺