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多模医学图像处理平台及基于隐含形状表示和边缘信息融合的图像配准算法研究

廖秀秀  
【摘要】: 医学影像处理与分析借助计算机影像处理与分析、计算机图形学、虚拟现实和计算机网络等技术,使得诊疗水平大大提高,越来越多地受到人们的重视,成为国内外研究与应用的热点,并形成了一门新兴的、发展迅速的交叉学科。 本论文主要包括两方面的内容:一是对医学图像处理软件平台的研发,参与了构建集成化多模医学影像信息计算和处理平台IMICP并基于IMICP设计实现医学影像处理与分析软件3DTool的工作;二是对图像配准算法的研究,开发了基于隐含形状表示和边缘信息融合的多分辨率网格FFD非刚体图像配准算法,注重创新和实用。 IMICP构建在ITK与VTK之上,集成了滤波、分割、配准、三维可视化等算法,实现了一个具有统一接口的、算法丰富、功能全面、层次划分合理、风格统一的医学影像软件平台,为医学影像研究者提供了一个良好的合作交流空间。 基于IMICP的医学影像处理与分析软件3DTool框架结构清晰合理,算法丰富,具备方便友好的图形用户界面,为用户提供了一定的主动性,并通过Plugin插件软件结构提供了强大的可扩展功能。3DTool一方面为医生提供直观易用的医疗诊断辅助工具,另一方面验证了IMICP平台框架和设计思路的可行性,并为其他开发者提供了一个开发的范例。 在配准算法研究方面,本文提出基于隐含形状表示和边缘信息融合的多分辨率网格FFD非刚体图像配准新算法,使用从全局到局部的层次变换模型覆盖整个变换域,解决图像的形变配准问题。全局变换结合隐含形状表示和互信息度量的优点,实现了一个具有平移、旋转、尺度不变性的全局配准框架,用于对齐图像外部轮廓。在此基础上再进行局部配准,可以提高速度并避免陷入局部极值。局部配准选择基于B样条的FFD模型建模局部形变,使用多分辨率网格的方法实现从粗糙到精细的层次配准,改进优化速度和算法鲁棒性,并针对不同应用衍生出三种模型:(1)对于单模图像的配准,充分利用图像边缘信息,在配准之前先进行图像与边缘信息的融合,强调了图像边缘信息在配准中的贡献。(2)在MSD标准中引入边缘配准测度,改进图像相似性度量。(3)联合基于B样条的多分辨率网格FFD变换模型和互信息相似性度量,实现对多模图像的局部形变配准。此外,对于部分区域局部形变特别剧烈的图像,提出可选择的交互式配准方法,对这三种模型均适用。 本文对上述算法均进行了实现与验证,得到了比较满意的实验结果,并封装成动态链接库添加到3DTool的Plugin库中,一方面在配准算法上进行了创新,另一方面实现了算法本身的工程应用价值。


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