基于灰度互信息和梯度相似性的医学图像配准及其加速处理

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1、第3卷第6期智能系统学报Vol_3№．62008年12月CAAITransactionsonIntelligentSystemsDee．20o8基于灰度互信息和梯度相似性的医学图像配准及其加速处理陈伟卿，李冠华，欧宗瑛，韩军(1．大连理工大学CAD&CG研究所，辽宁大连116024；2．大连现代高技术公司，辽宁大连116021)摘要：研究基于归一化互信息的医学图像刚性配准算法，提出改进配准速度和改善配准精度的相应措施．配准处理包含3项主要计算处理，即空问变换、互信息计算以及优化搜索．针对不同计算处理分别研究了相应加速策略，提高其计算速度，实现三维体数据的快速配准．并且，针对传统基

2、于互信息测度配准方法未利用图像灰度空问分布信息，提出将灰度变化梯度相似性与互信息相结合的配准方法，从而进一步提高了配准算法的精度和鲁棒性．实验结果表明了算法的有效性．关键词：医学图像配准；互信息；加速方法；梯度相似性中图分类号：TP791．4文献标识码：A文章编号：1673—4785(2008)06-0498-06MedicalimageregistrationbasedongreymutualinformationandgradientsimilaritywithanacceleratedprocessingmethodCHENWei—qing，LIGuan—hua，OUZon

3、g—ying，HANJun(1．CAD＆CGLab．，DalianUniversityofTechnology，Dalian116024，China；2．DalianModernHigh—TechDevelopmentCo．，Ltd．，Dalian116021，China)Abstract：Thispaperpresentsnewmethodsthathavebeendevelopedforrigidregistrationofmedicalimages．Thesemethodsarebasedonnormalizedmutualinformationandimproveregi

4、strationspeedandprecision．Thewholeregis—trationprocessincludesthreemainsteps：spacetransformation，mutualinformationcalculation，andoptimalsearch．Someaccelerationstrategiesforfastregistrationof3Dvolumedatawereinvestigated．Conventionalregistra—tionapproaches，basedonmutualinformation，neglectthespa

5、tialdistributioninformationofimages．Inviewofthisdrawback，anewmethodwasdeveloped，combiningdatabasedongradientsimilarityandmutualinformation．Thisimprovestheprecisionandrobustnessoftheregistrationalgorithm．Experimentalresultsprovedthevalidityoftheproposedmethods．Keywords：medicalimageregistration

6、；mutualinformation；accelerationsolutions；gradientsimilarity各种医学影像设备如计算机断层成像(eompu—图像的对应点位置一致，以使两者融合后能够准确tedtomography，CT)、核磁共振成像(magneticreSO—地表达相应组织结构．因此，高效、高质量的配准处nanCeimaging，MRI)等已在临床治疗中得到广泛应理是现代医疗图像处理系统的一个重要组成部分．用，它们依据不同成像原理所提供的图像信息具有近年来，基于互信息(mutualinformation，MI)的互补性，通过信息融合可为临床诊断和治疗带来更

7、配准方法由于不需要待配准图像的其他有关先验知加丰富的解剖和功能信息．但在实际应用中遇到的识，无需人工干预，而且适合多模态医学图像配准，一个重要问题是多模态医学图像之间的配准问题，算法具有鲁棒性好、配准精度高等优点，因此得到了也即是如何通过空间变换使两幅不同成像原理所得广泛重视．基于互信息的配准方法最早由Wells等¨和Maes等分别提出，随后得到了广大学者收稿日期：2008—07．02．基金项目：国家863计划资助项目(863．306一ZD13—03．6)的研究改进，其中Stud