ct图像与其它模态医学图像的融合在放射医学中的实现

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1、CT图像与其它模态医学图像的融合在放射医学中的实现-->CT图像与其它模态医学图像的融合在放射医学中的实现随着计算机技术和医学影像工程的不断发展,代写硕士毕业论文三十多年来出现了许多先进的成像设备,如CT、MRI、SPECT、PET等,这为临床诊断提供了多种模态的医学图像。医学图像融合技术作为信息融合技术的一个极具特色的应用领域,它不但将各种医学影像信息有机结合,同时给现代医学临床诊断和治疗开拓了新思维、提供了新标准。医学图像融合技术一个非常重要的应用领域就是肿瘤的放射治疗。近年来,随着国内外三维适形放疗(three-dimensionalconformalradiationthera

2、py,3DCRT)和调强放疗(intensity-modulatedradiationtherapy,IMRT)的全面实施,肿瘤靶体积勾画的准确性愈来愈重要。对放疗计划系统,患者数据逐渐从单一的X光模拟透视、CT图像到CT图像与其它模态医学图像的融合,如MRI提供的解剖图像,MRSI、SPECT、PET提供的功能图像,融合后的图像对肿瘤放射治疗中靶区的确定有着非常重要的意义[1]。1　医学图像融合技术1.1　医学图像融合的分类一个完整的医学图像融合系统应该是各种成像设备、处理设备与融合软件的总和。由于融合图像的应用目的不同,决定了医学图像融合具有各种各样的形式。根据被融合图像成像方式不

3、同,可分为同类方式融合和交互方式融合。同类方式融合(也称单模融合,mono-modality)是指相同成像方式的图像融合,如SPECT图像间融合、MRI图像间融合等;交互方式融合(也称多模融合,multimodality)是指不同成像方式的图像融合,如SPECT与MRI图像融合、PET与CT图像融合等。按融合对象不同,可分为单样本时间融合、单样本空间融合以及模板融合。单样本时间融合:跟踪某一病人在一段时间内对同一脏器所做的同种检查图像进行融合,可用于对比跟踪病情发展和确定该检查对该疾病的特异性;单样本空间融合:将某个病人在同一时间内(临床上将一周左右的时间视为同时)对同一脏器所做几种检

4、查的图像进行融合,有助于综合利用多种信息,对病情做出更确切的诊断;模板融合:是将病人的检查图像与电子图谱或模板图像进行融合,有助于研究某些疾病的诊断标准。另外,还可以将图像融合分为短期图像融合(如跟踪肿瘤的发展情况时在1-3个月内做的检查图像进行融合)与长期图像融合(如治疗效果评估时进行的治疗后2-3年的图像与治疗后当时的图像进行融合)。综上所述,依据不同的分类原则,医学图像融合有多种方式,在实际应用中,临床医师还可以根据各种不同的诊断与治疗目的不断设计出更多的融合方式[2-3]。1.2　医学图像融合的主要技术方法与步骤医学图像融合的过程是一个渐进的过程,不同的融合方法有各自具体的操作

5、和处理。但是,不管应用何种技术方法,图像融合一般都要经过三大主要的步骤来完成,分别是图像预处理、图像配准和融合图像的创建。1.2.1　图像预处理　医学图像预处理是指对获取的各种图像数据做去除噪声、对比度增强、感兴趣区域分割等处理,统一各种数据的格式、图像大小和分辨率,对于有条件的图像还可以进行重新断层分层以确保图像在空间分辨率和空间方位上的大体接近。在此基础上,还可根据目标特点或不同应用目的建立适当的数学模型。1.2.2　医学图像配准　医学图像配准是指对于一幅医学图像寻求一种或一系列空间变换,使它与另一幅医学图像上的对应点达到空间上的一致。这种一致是指人体上的同一解剖点在两幅匹配图像上

6、有相同的空间位置,配准的结果应使两幅图像上所有的解剖点,或至少是所有具有诊断意义的点及手术感兴趣的点都达到匹配。图像配准是图像融合的先决条件与关键,图像配准精度的高低直接决定着融合结果的质量[4]。1.2.3　融合图像的创建　融合图像的创建分为图像数据的融合与融合图像的显示两部分来完成[5]。①图像数据融合在当前的研究中,主要有两类方法:以像素为基础的方法和以图像特征为基础的方法。以像素为基础的方法,即点对点的方法。以图像特征为基础的方法,要对图像进行特征提取、目标分割等处理,用到的算法原理复杂,但是实现效果却比较理想,能够满足诊断的要求;②融合图像的显示融合图像有多种直观的显示方法,

7、常用的有伪彩色显示法、断层显示法和三维显示法等。由于人眼对彩色图像的分辨能力是灰度图像的几千倍,因此对融合图像采用伪彩色显示可大大提高观察者对图像特征的识别能力。融合图像的伪彩色显示往往是以某个图像为基准,该图像用灰度色阶显示,另一幅图像叠加在基准图像上用彩色色阶显示。对于某些图像可以将融合后的三维数据以横断面、冠状面和矢状面断层图像同步地显示便于观察者进行诊断,这种显示要求观察者对于图像三维层面特征有丰富的经验,称为断层显示法。将融合后的三维