基于互信息的三维非性医学图像配准地研究.pdfVIP

基于互信息的三维非刚性医学图像配准的研究 陈昱 王合庄天戈 上海交通大学生物医学工程系200030 MutualInformationbased for3D medical registrationnonrigid images Yu Chert He Wang ZhuangTiange ofBiomedical Departmem Engineering Jiao Uni、cersity,Shanghai200030，China ShanghaiTong Abstract：Amutualinformation-basedis forthe of approachpresented non-rigidbodyregistration abdomen withleast 3D CT／MR intervention．Estimationofmutualinformationisobtained images normalizationofthe histogramor-；ample usedfor by joint statistics，geneticalgorithm(GA)is thetransform anda amountofcongol optimizmg parameters，Thin-Plate+Splinelarge pointpairs arecombinedto non—linear realize global warping． 一、引言 医学图像的无框架配准方法分为基于特征对应性和基于体素相似性的配准方法。后者 直接对不同成像模式的灰度信息的统计特性进行匹配，用体素对之间几何相似性的全局最 优化实现图像配准，不需进行分割和特征提取预处理。评估项目[1】证明了互信息法在无框 架剐性体配准算法中具有最高的精度。目前的配准方法大多是针对(近似)刚性体的研究， 对非刚性体的研究不多，临床上对胸部、腹部等没有刚性边界，甚至边界模糊的部位配准 的要求尤为迫切。本文提出了一种对复杂形变的非剐性三维医学图像进行登挂配准的新方 法，用巨赁皇鎏和菠垩娠榉条捕值法结合实现腹部CT、MR数据的全局非刚性弹性配准， 互信息的计算和遗传算法的最优化求解贯串从刚体配准到韭刚体配准整个过程。 二、具体方法 1、刚体配准 我们首先对欲配准的腹部cT、MR体积图象进行刚体配准，线性变换T采用典型的轴角 系统表示方法，即将刚体变换分解成坐标原点的平移、绕坐标轴的旋转和坐标轴的尺度缩 放三部分，可以用最少的参数(三个平移参数，三个旋转参数，三个尺度缩放参数)表示 一个线性变换，尤其适合于采用参数优化算法。 是体素对的坐标，T是两体积瞄象坐标系之间的几何变换，x’_T(x)。其中T(x)不一定落到测 试图象的坐标网格x’上，因此用三线性插值法得到与基准图象灰度u(x)对应的测试图象灰 对应体素对的图象灰度值u(x)、v(T(x))视作两个随机变量，当两幅图象在空间位置配准时， 它们之间的互信息达到最大值。互信息II：u(x)，v(T(x))以随机变量的个体熵和联合熵表示， I(u(x)，v(T(x))=H(u(x))+H(v(T(x))～H(u(x)，“T(x)) 随机变量A的个体熵H(．)由随机变量的边缘概率分布p(a)计算，两个随机变量A和B的联 合熵H(a