《2016基于薄板样条的MRI图像与脑图谱的配准方法》.pdfVIP

第 23 卷 第 6 期 中 国 生 物 医 学 工 程 学 报 Vol . 23 No . 6 　　　 　　　 　　 　　　　 2004 年 12 月 CHINESE JOURNAL OF BIOMEDICAL EN GINEERIN G December 2004 ( ) 文章编号 :0258 - 8021 2004 - 06 - 479 - 07 基于薄板样条的 MRI 图像与脑图谱的配准方法 罗述谦 , 　阎　华 (首都医科大学生物医学工程学院 ,北京 100054) 为了将 CT 、MRI 、PET 或 SPECT 等断层扫描图像用于疾病的辅助诊断、放射治疗 、手术计划和引导 ,就必须知道图 ( ) 像中感兴趣区 ROI 是什么解剖组织 ,即解决医学图像的解剖标识问题 。 医生通常是从解剖书籍 、图谱及 自身经验来对 ROI 做出判断 。这些书籍和图谱往往给出的是文字描述和有限 数 目的 ,固定位置和方向的断层图片 ,很难与患者的实际图像联系起来 。对于缺乏临床经验的医生来说尤为困难 。 数字化 3D 人脑解剖图谱使医生对人脑深部组织全方位可视化 。因此可以将其通过一定的空间变换 ,与 MR 体积数 据集中的 ROI 进行比较 ,从而得到 ROI 的解剖标识 。但是 ,没有两个人的大脑是完全一样的。人脑的解剖个体差异 较大 ,这就要求利用非线性变形的方法做解剖标识 。本研究介绍通过薄板样条变换用 Talirach 脑图谱对 MR 图像做 解剖标识的方法 。 关键词 :脑图谱 ;MR 图像 ;解剖 ;标识 中图分类号 :TP391. 41 文献标识码 :A 引 言 随着计算机技术的不断发展 ,有越来越多的不同成像模式可以用来产生反映人体组织 、器官性能的医 学图像 ,例如反映人体结构形态的 CT ,区分脑部软组织的MRI ,及反映组织功能的 PET 和 SPECT 图像等 。为 ( ) 了疾病的辅助诊断、放射治疗 、手术计划和引导 ,都必须知道图像中感兴趣区 ROI 是什么解剖组织 。医生 通常是从解剖书籍 、图谱及 自身经验来对 ROI 做出判断 。这些书籍和图谱往往给出的是文字描述和有限数 目的 ,固定位置和方向的断层图片 ,很难与患者的实际图像联系起来 。对于缺乏临床经验的医生来说尤为 困难 。数字化 3D 人脑解剖图谱使医生对人脑深部组织全方位可视化 。CT 、MRI 、PET 和 SPECT 图像都是断 层扫描图像 ,因此可以从体积数据集进行 3D 重建 ,得到立体显示 。对重建图像中的 ROI 则可通过一定的空 间变换 ,与 3D 人脑解剖图谱进行比较 ,从而得到 ROI 的解剖标识 。但是 ,没有两个人的大脑是完全一样的。 人脑的解剖个体差异较大 ,即使健康人也是如此 。本研究以MRI 图像为例 ,介绍如何从中提取 ROI ,并通过 非线性变形的方法用 Talirach 脑图谱做解剖标识的方法 。 1 　方法 1. 1 　MRI 图像 ROI 提取 首先用大津阈值法将脑与背景分开 ,将背景置为 0 ,非背景置为 1 ,得到二值图像 。然后对二值图像进行 形态学运算 ,得到图像的边界 。此外 ,对于某些结构 ,如第三脑室等 ,采用区域生长法提取其边缘 。 ( ) 1 用大津阈值法区分 目标和背景区 大津阈值法可以自动寻找阈值 ,对图像进行划分 ,将 目标物和背景区分开来[ 1] 。把直方图在某一阈值 处分割成两组 C0 = { 1～k} 和 C1 = { k + 1～m } ,两组总方差用下式求出 2 2