[1]张欣怡,张富利,王秋生.多模态医学影像的非刚体配准与多分辨率融合方法[J].应用科技,2019,46(03):33-39.[doi:10.11991/yykj.201808007]
 ZHANG Xinyi,ZHANG Fuli,WANG Qiusheng.Method of non-rigid registration and multi-resolution fusion for multi-modal medical images[J].Applied science and technology,2019,46(03):33-39.[doi:10.11991/yykj.201808007]
点击复制

多模态医学影像的非刚体配准与多分辨率融合方法(/HTML)
分享到:

《应用科技》[ISSN:1009-671X/CN:23-1191/U]

卷:
第46卷
期数:
2019年03期
页码:
33-39
栏目:
现代电子技术
出版日期:
2019-04-29

文章信息/Info

Title:
Method of non-rigid registration and multi-resolution fusion for multi-modal medical images
作者:
张欣怡1 张富利2 王秋生1
1. 北京航空航天大学 自动化科学与电气工程学院, 北京 100191;
2. 中国人民解放军陆军总医院, 北京 100700
Author(s):
ZHANG Xinyi1 ZHANG Fuli2 WANG Qiusheng1
1. School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University, Beijing 100191, China;
2. PLA Army General Hospital, Beijing 100700, China
关键词:
多模态医学影像影像配准影像融合互信息测度B样条变换仿射变换小波变换融合规则
Keywords:
multi-modal medical imageimage registrationimage fusionmutual information measureB-Spline transformationaffine transformationwavelet transformfusion rule
分类号:
TP391
DOI:
10.11991/yykj.201808007
文献标志码:
A
摘要:
为了利用不同模态医学影像提供的有效信息,研究了多模态医学影像的配准与融合方法。为了实现灰度、形态差异较大的多模态医学影像的空间几何匹配,提出了互信息测度下基于仿射变换的粗配准与基于B样条变换的精配准相结合的高性能配准方法,并以此为基础提出基于小波变换的多分辨率融合方法,实现了不同频带系数的差异性融合。实验结果表明,所提方法可以使多模态医学影像达到空间坐标上的配准,并实现了多模态医学影像的高质量融合。
Abstract:
In order to utilize effective information in medical images from different modalities, a special method for multi-modal medical image registration and image fusion is given in this paper. Firstly, to achieve the spatial geometric alignment of multi-modal medical images with large gray-scale and morphological difference, a high-performance registration method with mutual information measure is proposed, which is a combination of coarse registration based on affine transformation and fine registration based on B-spline transformation. Secondly, a multi-resolution fusion method based on wavelet transform is proposed to fuse wavelet coefficients of different frequency bands. The experimental results show that the proposed method can achieve the spatial alignment and the high-quality fusion of multi-modal medical images.

参考文献/References:

[1] 周涛, 陆惠玲. 医学数字图像处理[M]. 北京:科学出版社, 2015:26-35.
[2] 于颖, 聂生东. 医学图像配准技术及其研究进展[J]. 中国医学物理学杂志, 2009, 26(6):1485-1489
[3] 赵菲, 廖琪梅, 马昂昂, 等. 基于ITK的多模态医学图像非刚性配准研究[J]. 医疗卫生装备, 2011, 32(11):5-8
[4] 汪军. 基于B样条和互信息的非刚性医学图像配准的研究与应用[D]. 太原:太原理工大学, 2017.
[5] 赵涓涓, 屈明月, 强彦, 等. 基于互信息的肺部PET-CT图像非刚性配准[J]. 清华大学学报(自然科学版), 2013, 53(8):1091-1097
[6] 聂秀玲, 刘任远, 陆加明, 等. 基于ITK多图谱配准的脑部皮质下核团的分割研究[J]. 中国生物医学工程学报, 2017, 36(5):529-535
[7] UNSER M, ALDROUBI A, EDEN M. Fast B-spline transforms for continuous image representation and interpolation[J]. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 1991, 13(3):277-285.
[8] KYBIC J, UNSER M. Fast parametric elastic image registration[J]. IEEE transactions on image processing, 2003, 12(11):1427-1442.
[9] 安绿波, 肖孟强. 基于B样条自由形变模型的医学图像非刚性配准算法研究[J]. 电脑知识与技术, 2012, 8(7):1573-1575
[10] ZHU W, WANG Y, DENG Y, et al. A wavelet-based multiresolution regularized least squares reconstruction approach for optical tomography[J]. IEEE transactions on medical imaging, 1997, 16(2):210-217.
[11] 徐磊. 基于离散小波变换的多模态医学图像融合算法研究[D]. 南京:南京医科大学, 2016.
[12] 李美丽. 像素级图像融合算法与应用[M]. 西安:西安电子科技大学出版社, 2016:29-30.
[13] MALLAT S, ZHONG Sifen. Characterization of signals from multiscale edges[J]. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 1992, 14(7):710-732.
[14] 马军红. 基于多小波变换的区域方差图像融合方法[J]. 光电子技术, 2012, 32(2):99-104
[15] 王阳萍, 杜晓刚, 赵庶旭, 等. 医学影像图像处理[M]. 北京:清华大学出版社, 2012:165-168.
[16] 杨娇. 基于小波变换的图像融合算法的研究[D]. 北京:中国地质大学(北京), 2014.

备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期:2018-08-14。
基金项目:国家自然科学基金青年项目(61405006)
作者简介:张欣怡,女,硕士研究生;王秋生,男,副教授,博士
通讯作者:张欣怡,E-mail:gzxiny@buaa.edu.cn
更新日期/Last Update: 2019-04-29