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基于大互信息的人脑MR-PET图像配准方法
利用大互信息法进行多模医学图像配准近来成为了医学图像处理领域的热点.MR和PET图像配准对研究神经组织的结构功能关系和引导神经外科手术有着重要的指导意义.本文描述了一种基于互信息的人脑MR-PET图像配准方法.我们将这种方法应用于图像的几何对准并给出了初步的评估结果.由于不需要对不同成像模式下的图像灰度间的关系作任何假设,大互信息法是一种稳健性强,可广泛应用于基于体素的多模图像的配准方法.
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基于多分辨率GMI Demons算法的18F-FDG PET-CT图像配准在食道癌病例中的应用
18F-FDG PET和CT图像的精确配准在肿瘤的放射治疗中具有重要的临床研究意义,本研究采用全局刚性粗配准对食道癌病例中的PET和CT图像进行预处理,尽可能地减小摆位误差,然后使用基于互信息梯度的Demons算法(GMI Demons)进行局部形变配准,有效弥补内部器官误差,另外为了加快配准过程,保持图像的鲁棒性的同时避免局部极值,在形变配准前使用多分辨率图像金字塔结构.通过对10例食道癌病例的定量分析,大互信息值结果说明经GMI Demons算法配准之后的图像精度比基于MI算法要提高8.046％ ±0.041％,配准前后临床上肿瘤靶区(GTV)大小的变化,说明经GMI Demons算法配准之后的GTV大小比基于MI算法配准之后的精度提高8.022％ ±0.044％.两种定量结果的一致性和通过对图像的定性分析,说明该配准策略可以快速地精确肿瘤靶区位置,在制定精确的放疗计划和实际的临床应用中具有研究意义.
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基于大互信息的医学图像配准算法
本文提出一种新的基于轮廓提取和大互信息理论的医学图像配准的算法.该算法克服了在配准过程中存在鲁棒性因素、出现误配情况及互信息单一的利用图像灰度信息的局限性,将边缘检测与互信息相结合,提高了原有算法的性能,可较准确地完成图像配准任务.本文并对提出的配准算法进行了Matlab仿真实验,对仿真结果进行分析.
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NSCLC-SBRT中4D-CBCT图像配准方式研究
目的 探讨在4D-CBCT扫描后,人工图像配准与灰度T+R图像配准在NSCLC(NSCLC) SBRT中的临床应用,得到在NSCLC-SBRT疗程中适合的配准方式.方法 10例接受SBRT的NSCLC患者,在分次4D-CBCT扫描后,对扫描图像与定位CT图像分别进行人工与灰度T+R配准.在患者分次治疗过程中,对配准图像分别计算大互信息、Haunsdorff距离、平均对称距离,并行配对t检验差异.结果 第1～3次SBRT时,灰度T+R配准较人工配准的大互信息平均提高8.8％ (P=0.003,0.000,0.008),Haunsdorff距离平均减少21.1％(P=0.000,0.000,0.000),平均对称距离平均较少13.4％(P=0.000,0.002,0.018);第6～8次SBRT时,人工配准较灰度T+R配准的大互信息平均提高19.3％ (P=0.014,0.000,0.000),Haunsdorff距离平均减少17.6％ (P=0.000,0.000,0.000),平均对称距离平均较少19.6％(P=0.001,0.000,0.000).结论 在NSCLC患者治疗前期,4D-CBCT后应用灰度T+R进行图像配准较为合理,治疗后期应用人工配准较为合理.
