第7章 医学图像的配准与融合.ppt

随着计算机技术的高速发展，医学成像技术日新月异，为临床医学提供了各种形态和功能的影像信息。 但是各种成像技术和检查方法都有它的优势与不足，并非一种成像技术可以适用于人体所有器官的检查和疾病诊断，也不是一种成像技术能取代另一种成像技术，而是相辅相成、相互补充。 根据医学图像所提供的信息内涵，分为两大类： 解剖结构图像（CT、MRI、B超等） 功能图像（SPECT、PET等） 解剖图像以较高的分辨率提供了脏器的解剖形态信息（功能图像无法提供脏器或病灶的解剖细节），但无法反映脏器的功能情况。 功能图像分辨率较差，但它提供的脏器功能代谢信息是解剖图像所不能替代的； 目前这两类成像设备的研究都已取得了很大的进步，图像的空间分辨率和图像质量有很大的提高，但由于成像原理不同所造成的图像信息局限性,使得单独使用某一类图像的效果并不理想。 因此，为了提高诊断正确率，需要综合利用患者的各种图像信息。 最有效的解决方法：以医学图像配准技术为基础，利用信息融合技术，将这两种图像结合起来，利用各自的信息优势，在一幅图像上同时表达来自人体的多方面信息。 更加直观地提供了人体解剖、生理及病理等信息。其中配准技术是图像融合的先决条件,必须先进行配准,才能实现准确地融合。 8.6 医学图像融合概述 医学图像融合：是指将两幅(或两幅以上)来自不同成像设备或不同时刻获取的已配准的图像，采用某种算法，把各个图像的优点或互补性有机地结合起来，获得信息量更丰富的新图像的技术。 医学图像融合的分类 1．按照融合图像成像方式的不同，分为单模融合(mono-modality)和多模融合(multi-modality)。 单模：CT-CT ，MRI-MRI 。 多模：CT 与 MRI等。 医学图像融合的分类 2．按照融合对象的不同，分为单样本时间融合、单样本空间融合和模板融合。 单样本时间融合：指跟踪某个病人，将其一段时间内对同一脏器所做的同种检查图像进行融合。 单样本空间融合：指将某个病人在同一时期内对同一脏器所做的几种检查的图像进行融合。 模板融合：从许多健康人的研究中建立一系列模板，将病人的图像与模板图像融合。 医学图像融合的分类 3．按照图像处理方法的不同，分为数值融合法和智能融合法。 数值融合法：将不同来源的图像做空间归一 化处理后直接融合。 智能融合法：将不同来源的图像做归一化处 理后，根据需要选择不同图像 中的所需信息再进行融合。 医学图像融合的分类 4．按图像类型不同，可以分为断层图像间相互融合、断层图像与投影图像融合以及结构图像与功能图像融合。 断层图像间相互融合主要指 CT 与 MRI 图像融合； 断层图像与投影图像融合主要指 CT、MRI 图像与 DSA 图像通过三维重建后进行融合； 结构图像融合与功能图像融合主要指 CT、MRI 图像与 PET、SPECT 图像进行融合。 医学图像融合的分类 5．前瞻性融合和回溯性融合 前瞻性融合：在图像采集时使用特别措施（如加外部标志等）； 回溯性融合：在图像采集时则不采取特别措施。 8.7 常用的图像融合方法 一、基于空域的图像融合 1 、图像像素灰度值极大（小）融合法； 2、图像像素灰度值加权融合法； 3、TOET图像融合方法。 二、基于变换域的图像融合 基于小波变换的图像融合。 1、图像像素灰度值极大（小）融合法 设g1(i,j)和g2(i,j)为待融合图像，F(i,j)为融合后的图像，其中i，j为图像中某一像素的坐标，图像大小为M*N，则i∈[0,M-1]，j∈[0,N-1]。 2 、图像像素灰度值加权融合法 设g1(i,j)和g2(i,j)为待融合图像，F(i,j)为融合后的图像。 3、TOET图像融合方法 设g1(i,j)和g2(i,j)为待融合图像，F(i,j)为融合后的图像。 融合结果 融合结果 二、基于变换域的图像融合 一、图像的二维小波分解 一、图像的二维小波分解 基于小波变换的图像融合步骤 小波分解融合结构图 二、基于小波变换的融合规则 二、基于小波变换的融合规则 二、基于小波变换的融合规则 二、基于小波变换的融合规则 二、基于小波变换的融合规则 二、基于小波变换的融合规则 三、常用的小波分解系数融合规则 三、常用的小波分解系数融合规则 三、常用的小波分解系数融合规则 小波融合举例