医学图像处理专题讨论医学图像配准ppt课件

解剖图像以较高的分辨率提供了脏器的解剖形态信息（功能 图像无法提供脏器或病灶的解剖细节），但无法反映脏器的 功能情况。 功能图像分辨率较差，但它提供的脏器功能代谢信息是解剖 图像所不能替代的；
8.1 应用背景介绍

目前这两类成像设备的研究都已取得了很大的进步，图像的
空间分辨率和图像质量有很大的提高，但由于成像原理不同所 造成的图像信息局限性,使得单独使用某一类图像的效果并不 理想。
数，如二次、三次函数及薄板样条函数。有时也使用指数
函数。非线性变换多用于使解剖图谱变形来拟合图像数据 或对有全局性形变的胸、腹部脏器图像的配准。
二、空间变换——非线性变换
1. 二阶多项式变换
2 2 x 2 a00 a01 x1 a02 y1 a03 z1 a04 x1 a05 xy a06 xz a07 y1 a08 yz a09 z 2
0 sin y 1 0 0 cos y
cos z Rz sin z 0
sin z cos z 0
0 0 1
θx
θy
θ z 分别表示围绕
X Y Z 坐标轴的旋转角度
二、空间变换-仿射变换
仿射变换：将直线映射为直线，并保持平行性。
：
a11 x1 a12 y1 a13 x2 a 31 x1 a 32 y1 a 33
y2
a 21 x1 a 22 y1 a 23 a 31 x1 a 32 y1 a 33
aij 是依赖于图像本身的常数。
二、空间变换——非线性变换
非线性变换是把直线变换为曲线。它反映的是图像中组织 或器官的严重变形或位移。典型的非线性变换是多项式函

医学诊断应用例子
肿瘤检测
了解如何使用医学图像处理技术进 行肿瘤检测和分析，以帮助医生做 出准确的诊断。
脑部疾病诊断
学习使用MRI图像进行脑部疾病的 诊断，如脑卒中和肿瘤。
心脏病检测
探索使用超声图像进行心脏病检测 和评估，例如心脏瓣膜病和冠心病。
未来趋势展望
展望未来，我们将讨论医学图像处理领域中的最新技术和发展方向，如人工 智能在医学图像分析中的应用和医学图像的虚拟现实呈现。
图像配准
介绍图像配准的原理和算法，以 及在医学图像中的应用，如手术 导航和病变对比度增强等。
医学图像分析方法
1
机器学习
2
介绍机器学习算法，如支持向量机和神经网
络，并了解它们在医学中常用的特征提取方法，并讨 论它们在疾病检测和分类中的应用。
深度学习
学习深度学习技术，如卷积神经网络和循环 神经网络，并了解它们在医学图像分析中的 最新进展。
了解医学图像中常见的特征， 比如边缘、纹理和形态学特 征等。
学习图像预处理的技术，如 去噪、增强和图像配准等。
图像处理技术及应用
图像滤波
介绍常见的图像滤波算法，如均 值滤波和高斯滤波，并讨论它们 在医学图像处理中的应用。
图像分割
学习图像分割算法，如基于阈值 和边缘检测的方法，并了解它们 在病变检测和分析中的应用。
《医学图像处理课件》
欢迎参加我们的医学图像处理课程！在这个课程中，您将学习到医学图像的 基础知识、图像处理技术的应用以及医学图像分析的方法。
课程介绍
本节将详细介绍课程的目标、内容和学习计划，以帮助您了解如何获得最大 的学习收益。
医学图像基础知识
1 图像获取技术
2 图像特征分析

18
在对比和分析不同人的医学图像时，常见的方法大致 有两类：一是借助一个共同的标准来比较。对于不同人很 难精确找出对应的解剖信息。这要求有一个详细标记人体 各个解剖位置的计算机化的标准图谱，目前使用较多的是 Talairach标准空间。例如要对两个病人的PET或MR图像进 行比较，首先要把二者的图像都映射到这个共同的参考空 间去，然后在此空间中对二者进行比较。
（2）流体力学模型 还可用粘滞流体模型（Viscous Fluid Model）控制形变。模板图像被建模为厚的 流体。流体在内力作用下流动去拟合待配准的体积图像。经过一段时间后，内力 消失，流体停止流动。基于流体力学模型的配准可以用Navier-Stokes偏微分方程 描述。
（3）光流场模型 在光流场模型中，脑的形变被模拟为物体运动，通过估计运动而达到图像配准的 目的。光流场模型是一种在计算机视觉领域广泛使用的运动图像分析方法。在该 方法中，假设在短时间间隔运动前后特定空间点的图像灰度保持不变。须求解光 流约束方程。
a.不同MR加权像间的配准：
由于使用的射频脉冲序列以及成像参数的设置不同，磁共振图像会有很大不 同。对自旋回波（Spin Echo）脉冲序列主要有三种不同类型的磁共振图像， 即T1加权像、T2加权像及质子密度（PD）加权像。人体不同的组织在这些图 像上表现为不同的强度。例如，很多肿瘤、炎症及病灶都会增加组织中的自 由水成分，在T1加权像中表现为低强度；而骨、纤维及钙化组织均不含自由 水，在T2加权像中呈低强度；亚急性出血在T1和T2像中同时表现为高强度等。 不同加权MR图像的信息可以互补。临床上，它们的结合可提供更全面的诊断 信息。配准后的图像还可用于脑内组织的分类（如白质、灰质及CSF等）。
12
b.电镜图像序列的配准：

14
配准算法的一般步骤—特征提取
• 点特征提取方法
--Harris (Harris Corner Detector)算法 受信号处理中相关函数的启发，给出与自相关函数相联系的矩阵
M，M矩阵的特征值是自相关函数的一阶曲率，如果两个曲率值 都高，那么就认为该点是角点，此方法对图像旋转、亮度变化、 视角变化和噪声的影响具有很好的鲁棒性。
1.刚体变换模型
刚体变换是平移、旋转与缩放的组合，适用于具有相同视角，但 拍摄位置不同的来自同一传感器的两幅图像的配准。刚体变换模 型下，若点 (x1, y，1) (x2分, y2别) 为参考图像和待配准图像中对应的两点， 则它们之间满足以下关系：
x2 y2
cos s in
- sin cos
图像配准技术
郑雪梅
1
内容概要
1.图像配准介绍 2.图像配准的分类 3.图像配准的一般步骤 4.图像配准的主要方法 5.部分配准算法的实验结果 6.图像配准的评价
2
图像配准介绍----图像配准的定义
• 什么是图像配准？ 图像配准可以视为源图像和目标图像关于空间和灰度的映射关系：
I 2 (x, y) g(I1( f (x, y)))
图像配准介绍图像配准的意义4ppt课件图像配准介绍图像配准的应用领域?计算机视觉视频监控对跟踪的目标区域进行配准人脸识别5ppt课件图像配准介绍图像配准的应用领域?医学不同模态的ctmrt配准后进行融合可以得到更多的信息单模态同一病人不同时间不同病人之间的6ppt课件图像配准介绍图像配准的应用领域?遥感不同时间不同视角不同传感器信息融合环境监视图像拼接天气预报以及地图更新等7ppt课件图像配准介绍图像配准的应用领域?军事变化检测运动目标指示视点稳定大视场重构多通道融合地形定位和导航8ppt课件图像配准的分类?按图像的维数分类2d2d

01
02
RGB色系转换到CMYK色系
其中，W表示白色。
CMYK色系—— 与RGB色系的转换
01
02
CMYK 色系转换到RGB色系
其中，W表示白色。
CMYK色系—— 与RGB色系的转换
在这种表色系统中
Y：亮度；U，V：色差信号 目的是为了可以使电视节目可用同时被黑白电视及彩色电视接收。 电视信号在发射时，转换成YUV形式；接收时再还原成RGB三基色信号，由显像管显示。
H=0º
H=180º
H=60º
H=240º
H=120º
H=300º
HSI色系 —— 色度（H）效果示意图
HSI色系 —— 饱和度分量S
S
S：表示饱和度，饱和度参数是色环的原点到彩色点的半径长度。 在环的外围圆周是纯的或称饱和的颜色，其饱和度值为1。在中心是中性（灰）色，即饱和度为0。
S=0
01
基于彩色信息的图像识别 对灰度图像： 灰度跳变的视觉反映是边界的存在。 对彩色图像： 颜色跳变的视觉反映是边界的存在。
基于彩色信息的图像识别
ห้องสมุดไป่ตู้
图像识别加以讨论。
本节中，我们给出一个实例对基于彩色信息的
基于彩色信息的图像识别
的NNF
基于彩色信息的图像识别
的NNF
基于彩色信息的图像识别
两种算法的效果比较
I 表示光照强度或称为亮度，它确定了像素的整体亮度，而不管其颜色是什么。
小 大
01
02
HSI色系 —— 亮度分量I
HSI色系 —— 亮度(I)效果示意图
HSI色系 —— 色度分量H
H：表示色度，由角度表示。反映了该颜色最接近什么样的光谱波长。0o为红色，120o为绿色，240o为蓝色。

配准示意图
7
8
基于多种原因，临床上 通常需要对同一个病人进行多 种模式或同一种模式的多次成 像。即同时从几幅图像获得信 息，进行综合分析。
使用同种成像设备在不同 时间成像，可以观察病灶生长， 对比手术前后的治疗效果等。
人脑多种模式成像
9
同一对象 (intra—subject) 的图象配准(★)
开曲线，再在两条开曲线局部曲率最佳拟 合的线段用相同的采样率找出一组对应点 对这组对应点使用点法匹配两幅图象
17
矩和主轴法(Moment and Principal Axes Method)
根据力学中物理质量分布的概念： 先计算两幅图象象素点的质心和主轴； 再通过平移和旋转使两幅图象的质心和主轴对齐，从
对于刚体变换无须关心其实际的旋转与平移顺序。
配准算法的一般步2骤0 —估计变换模型
2.仿射变换模型
如果第一幅图像中的一条直线经过变换后，映射到第二幅图 像上仍然为直线，且平行直线仍旧被映射为平行直线，这样 的变换称为仿射变换。该变换保持直线间的平行关系，但由 于引入了缩放参数，故它不能保持直线段的长度和角度 ，若 点(x1, y1，) (x2 , y2分) 别为参考图像和待配准图像中对应的两点，则它 们之间满足以下关系：
10
不同对象间 (inter—subject) 的图象配准 将被试的图象与典型正常人相同部位的图象对比，以 确定被试者是否正常。如果异常，也许还要与一些疾 病的典型图象对比，确定患者是否属于同类
6.2图像配准方法
按对图像信息的利用情况分类
基于图像灰度信息的方法
基于时域的图像配准方法 基于频域的图像配准方法
基于特征的图像配准方法
基于不变量描述子得图像配准方法 基于轮廓的图像配准方法 基于其他特征的图像配准方法