基于3D轮廓表面的医学图像配准与融合方法研究

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1、山东大学硕士学位论文摘要各种模式的医学图像的成像原理各不相同。它们分别从不同角度反映人体的内部信息．借助于医学图像配准技术和信息融合技术，可将各种模式图像融合起来进行显示，充分利用各种图像的信息优势，在一幅图像上同时表达来自人体的多方面信息。使人体内部的结构、功能等多方面的状况通过影像反映出来，从而更加直观地提供人体解剖、生理及病理等信息。医生可以充分利用各种模式形成的图像，从多视角进行疾病的诊断。本文主要研究cT和MRI图像的基于3D轮廓表面图像配准算法，它属于基于特征配准算法中的基于内部特征算法．该算法首先进行图像分割

2、，提取出轮廓曲线、物体表面等特征，使2D／3D图像配准简化为2D曲线和3D曲面的匹配，不再考虑物体内部像素．文中采用的cT和MRI图像全部是DICOM3．O标准格式的，简要介绍了DICOM标准图像的格式，并编程实现DICOM格式文件的读取和存储。在此基础上，利用边界搜索方法中的8领域搜索法进行图像分割，搜索图像的边界，获取cT和MRI图像中病人的轮廓表面信息，建立轮廓点集。接着本文利用这些轮廓点集分别进行cT和MRI图像的三维重建，形成轮廓表面的三维表面模型。接下来的关键是根据轮廓点集和三维重建模型进行cT，和MRI轮廓表

3、面的配准．文中定义了两种图像轮廓间的互距离，计算CT和MRI轮廓之间的互距离，把互距离作为配准优化的相似性度量进行优化．使用先粗配准再精确配准的配准算法，最终获得变换图像相对于参考图像的变换参数。配准参数包括三个平移变量和三个绕三个坐标轴的旋转变量。图像配准之后，必须通过融合显示出来，文中介绍了图像融合的概念以及融合的分类和各种实现方法．由于图像进行了平移和旋转的操作，图像融合时必须进行插值计算，从三维图像中提取出像素数据，本文使用三线性插值方法进行插值，插值后采用加权平均法实现图像的融合．文中给出cT和MRI图像配准和融

4、合的程序运行结果，并加以分析．本文同时给出了利用互信息理论配准融合的结果。基于轮廓表面的配准融合结果与之相比较，具有其显著优势．关键词：医学图像配准轮廓表面图像融合轮廓互距离Ⅱ山东大学硕士学位论文ABSTRACTSTUDYOFIVIEDICAL眦GEREGISTRA=rIoNANDFUSIONUSING3DCONToUR-sUREACE．BASEDMETHODTutor：LiuChang-chunPostgraduate：ChengXiao-guoTheimagingtheoryofallkindofmedicalimag

5、ealedifference．Eachmedicalimageshowdifferentbedy’Sinformationfromdifferentpointofview．W．ecallshowa11kindofimagesfalltogetherwiththehelpofinformationfusiontechnologybasedonmedicalimageregistration．FusionimageCallshowallkindofinformationofbodyinonlyoneimage，whichmak

6、ingthebestuseoftheadvantageofeachimagemodality．Andthusthefusionimagecallshowallstatusoftheinnerstructureandfunctionandgiveinformationofbodyanatomy,physiologyandpathologydirectly．PhysicianCallmakethebestuseofthemedicalimagegainedfrommanymoralitiesanddiagnosedisease

7、frommanyangleofview．。而emainpurposeofthispaperistostudytheimageregistraflonofCTandMRIimagewiththeimageregistrationalgorithmof3Dcontour-surface-basedwhichbelongtointrinsicregistrationmethods，oneoflandmarkbased．Accordingtothisarithmetic，itcarriesthroughtheimagesegmen

8、tationfirst，pick-upthecontourcurveorobject’Ssurface,thusitsimplifiestheregistrationof2Dor3Dimagetothematchingof2Dcurveor3Dsurfaceanddon’tconsidertheinsi