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医学图象配准

医学图象配准

定义x轴为水平方向轴，正方向：从左到右；
1、刚体变换
（1）二维刚体变换
三个变换参数：两个方向的平移和绕坐标原点的旋转 三个变换参数：两个方向的平移和绕坐标原点的旋转 平移和绕坐标原点的 轴方向的平移： 矩阵形式： 沿y轴方向的平移
x′ = x y′ = y + q
其中，q是刚体变换参数。
2、医学图象基本变换：刚体、仿射、投影、非线性 医学图象基本变换：刚体、仿射、投影、
刚体变换 ⊂仿射变换 ⊂投影变换 ⊂非线性变换
全局变换 局部变换
常用的空间几何变换的图示：
一、图象配准概述
3、图象配准类型
（1）同一对象 (intra—subject) 的图象配准 intra—
不同 MR 加权像间的配准 图象序列的配准
x′ 1 0 0 x y ′ = 0 1 q y 1 0 0 1 1
定义y轴为垂直方向轴，正方向：从下到上；
1、刚体变换
（1）二维刚体变换
三个变换参数：两个方向的平移和绕坐标原点的旋转 三个变换参数：两个方向的平移和绕坐标原点的旋转 平移和绕坐标原点的 绕坐标原点的旋转： 矩阵形式： 绕坐标原点的旋转
x′ = x cosθ + y sin θ y ′ = − x sin θ + y cosθ
x′ cosθ y ′ = − sin θ 1 0
sin θ cosθ 0
0 x 0 y 1 1
x' a11 y' = a21 1 a 31 a12 a22 a32 a13 x a23 y a33 1

医学图像处理PPT

医学图像处理PPT

医学图像处理PPT
医学图像处理是利用计算机软、硬件技术对医学图像进行处理和分析的一门 跨学科技术，广泛应用于医学研究、临床诊断和治疗等领域。
医学图像处理的定义和作用
医学图像处理是对医学图像进行数字化、分析和增强的过程，以提取有用的信息以辅助医疗决策、疾病诊断和 治疗策略制定。
常用的医学图像处理方法
使用X射线、超声波、磁共振等设备对 患者进行图像扫描和采集。
图像存储和传输
采用DICOM等标准格式进行图像存储和 传输，便于医疗信息交流和共享。
图像分割
图像分割是将医学图像中的区域进行分离和提取，以便进行进一步的特征分析和量化测量。
医学图像的特征提取
通过计算和分析医学图像中的特征，如纹理、形状和灰度分布等，以辅助疾 病诊断和治疗。
图像数字化
将医学图像从模拟信号转换为数字信号，便于存储和处理。
图像滤波和去噪
使用滤波器去除图像中的噪声，提高图像质量和可读性。
图像增强和锐化
通过调整图像的对比度、亮度和边缘等特征，使图像更清晰、细节更突出。
图像的数字化和采集
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图像数字化过程2Βιβλιοθήκη 将采集到的模拟信号转换为数字信号，
并存储在计算机中。
3
图像采集设备
基于机器学习的医学图像处理
利用机器学习和深度学习算法对医学图像进行自动分类、分割和诊断，提高 疾病检测的准确性和效率。
医学图像配准
医学图像配准是将不同时间点或不同模态的医学图像进行对齐和匹配，以便 进行病变追踪和治疗效果评估。
医学图像的三维重建
通过将多个二维图像叠加和融合，以重建出患者的三维解剖结构，提供更全面的信息。

3.1 医学图像配准

3.1 医学图像配准

迭代最近法
迭代最近点（ICP）配准算法是由Besl 和Mckay提出的， 它将一般的非线性最小化问题归结为基于点的迭代配准问 题。 ICP 算法是一种非常通用的配准方法，可用于许多几何形 状的配准，如点、线、面、复杂实体等等。 对于基于面的配准，则先将其中一个实体定为“数据”，而 将另一个定为“模块”，然后通过搜索各“数据”点在“模板” 上的最近点，调整坐标变换矩阵并用其对“数据”点进行变 换，同时对变换的结果进行评估，重复以上步骤直到满足 条件为止。
形变模型介绍
Snake 模型在感兴趣区域定义了一条带有能量的曲线（3D 时是一个曲面），这条曲线在图像数据构造的“外力”和曲 线本身的“内力”作用下进行演化，最后收敛到能量最小处。
适用范围
基于形变模型的方法特别适用于不同病人 (interpatient)之间图像的配准或者病人图像 和图谱图像之间的配准。 这种方法在初始曲线和目标曲线差别较大 时效果不好，这时可先采用刚体变换的方 法进行预配准，然后再进行形变变换。
配准的基本要素
1. 特征空间：配准选择的对象。 2. 空间（几何）变换：刚体变换、非刚体变换 3. 插值：确定不在网格上的点 4. 相似性测度：两幅图像是否相似（配准）？
配准的流程
图像I2 初始变换 几何变换 I*2=T（I2） 图像I1 相似性测量
最优
特征空间
特征点：即选取一些几何上或解剖上有意义且容易定位的 点组成特征空间。
基于特征点的配准
一个例子
基于特征点的配准方法
1. 全局方法
u = ∑∑ aij x y
i i =0 j =0 m i j −i
v = ∑∑ bij x i y j −i
i =0 j =0
m

第8章 医学图像配准(1)

第8章 医学图像配准(1)

其中，p，q及θ是刚体变换参数。定义x轴为水平轴，正 方向为从左向右；y轴为垂直轴，正方向为从下向上；θ 定义为顺时针旋转。
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变换的矩阵表示: 沿x轴的平移
⎡ x ′ ⎤ ⎡1 0 p ⎤ ⎡ x ⎤ ⎢ y ′⎥ = ⎢0 1 0 ⎥ ⎢ y ⎥ ⎥⎢ ⎥ ⎢ ⎥ ⎢ ⎢ 1 ⎥ ⎢0 0 1 ⎥ ⎢ 1 ⎥ ⎦⎣ ⎦ ⎣ ⎦ ⎣
8.2.1 刚体变换
1.二维刚体变换 在二维刚体变换中涉及3个变换参数：沿两个坐标轴 方向的平移及绕坐标原点的旋转角。基本变换公式可表 示为 x′ = x + p 沿x轴的平移
y′ = y
沿y轴的平移 绕坐标原点的旋转
x′ = x y′ = y + q
x ′ = x cos θ + y sin θ y ′ = − x sin θ + y cos θ
3
上图是配准的示意图。同一个人从不同角度、不同 位置拍摄的的两张照片由于拍摄条件不同，每张照片只 反映某些方面的特征。要将这两张照片一起分析，就要 将其中的一张中的人像做移动和旋转，使它与另一幅对 齐。 保持不动的叫做参考图像，做变换的称作浮动图 像。经配准和融合后的图像反映人的全貌。
4
8.1.2 医学图像基本变换
也可以是按不同顺序的变换。先绕坐标原点的旋转θ，再 沿x轴的平移p，然后沿y轴的平移q：
⎡ x′ ⎤ ⎡1 0 0 ⎤ ⎡1 0 p ⎤ ⎡ cos θ ⎢ y′⎥ = ⎢0 1 q ⎥ ⎢0 1 0 ⎥ ⎢− sin θ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥⎢ ⎥⎢ ⎢ 1 ⎥ ⎢0 0 1 ⎥ ⎢0 0 1 ⎥ ⎢ 0 ⎣ ⎦ ⎣ ⎦⎣ ⎦⎣ ⎡ cos θ sin θ p ⎤ ⎡ x ⎤ = ⎢− sin θ cos θ q ⎥ ⎢ y ⎥ ⎢ ⎥⎢ ⎥ ⎢ 0 0 1 ⎥ ⎢1 ⎥ ⎣ ⎦⎣ ⎦ sin θ cos θ 0 0⎤ ⎡ x ⎤ 0⎥ ⎢ y ⎥ ⎥⎢ ⎥ 1⎥ ⎢ 1 ⎥ ⎦⎣ ⎦

[医学]医学图像配准

[医学]医学图像配准
zx, y U r r2 log r2
• 定义n个点p1=(x1,y1),p2=(x2,y2),….,pn=(xn,yn)， 义矩阵
表示点pi和pj的距离，接下来定
薄板样条插值函数TPS将图像间的变换分为仿射变换和和非仿射变换两部分。 配准的几何变换参数根据求解方式可分成两类，一是根据获得的数据用联立 方程组直接计算得到的，二是根据参数空间的能量函数最优化搜索得到。前 者完全限制在基于特征信息的配准应用中。在后者中，所有的配准都变成一 个能量函数的极值求解问题。因此图像配准问题本质上是多参数优化问题， 所以优化算法的选择至关重要。 常用的优化算法有:Powell法、梯度下降法、遗传算法、模拟退火法、下山单 纯形法、Levenberg-Marquadrt法等。
• 图像配准技术是图像融合的先决条件
图像配准示意图
配同位置，反映某些方面的特征 2. 图像配准：通过空间变换（移动和旋转），使两幅图像对齐 3. 图像融合：得到整体特征图像
方法分类：
刚体变换：指物体内部任意两点间的距离及平行关系保持 不变（处理人脑图像，对不同方向成像的图像配 准常使用刚体变换）
仿射变换：保持平行性，但距离发生变化，直线还是直线 （校正成像设备的误差产生的畸变）
投影变换：直线映射成直线，平行性和两点间的距离变化 （二维投影图像与三维图像的配准）
弯曲变换：直线变成曲线 (解剖图谱变形拟合图像数据)
图像配准原理
• 由上图可以看出：对于在不同时间或/和不同条件下获取的两幅图像 和 的配准，就是要 定义一个相似性测度并寻找一个空间变换关系，使得经过该空间变换后两幅图像间的 相似性达到最大（或者差异性最小）。即使图像A上的每一个点在图像B上都有唯一的 点与之对应，并且这两点应对应同一解剖位置。用公式表示如下：

第7讲 医学图像配准和融合

第7讲 医学图像配准和融合

0 1 0 0
0 0 1 0
p x x 0 y 0 z 1 1
一般情况下，图像配准都是基于几何变换的，即寻找一
幅图像空间X中的点（用列向量x表示）与另一幅图像空 间Y中的点（用列向量y表示）之间的映射。X经T变换 后得到点x΄，即： x΄=T(x)

如果y与x是对应点，则成功的配准应该使得x΄等于或近
似等于y，若两者之间的差值T(x)-y 非零，则说明存在配
准误差。根据空间变换T的形式不同，可将其分为刚体 变换和非刚体变换两种形式。
cos( 10 0 ) x ' 0 y ' sin( 10 ) 1 0 0 . 9848 0 . 1736 0 sin( 10 ) cos( 10 ) 0
0 0
0 1 0 0 0 1
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多模医学图像配准：难点：由于扫描设备的原理不同，两种断层图像间并
不存 在简单的一一对应关系
人脑MR/PET图像配准 上排：轴向图； 中间：矢状图； 下排：冠壮图 左：PET图像； 中：MRI图像； 右：融合图像
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不同对象的图像配准
典型正常图像 被试图像 对比 疾病的典型图像 难点：不同对象形状、大小、位置差异 方法： 是否属于同类 是否出现异常
术前病灶精确定位
放疗计划
CT图像精确计算放射剂量、MR图像描述肿瘤结构， PET对代谢、免疫及生理方面进行识别，配准融合 后图像用于改进放疗计划、立体定向活检、手术
癫痫病治疗
观察炎症、脑外伤、硬化症等变化、病灶精确定位
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配准（image registration）的概念
• 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

医学图像配准与融合ppt课件

医学图像配准与融合ppt课件

配准示意图
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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
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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
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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：
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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
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• 图像配准技术是图像融合的先决条件
图像配准示意图
配准实现过程： 1. 获得特征图像：不同角度，不同位置，反映某些方面的特征 2. 图像配准：通过空间变换（移动和旋转），使两幅图像对齐 3. 图像融合：得到整体特征图像
方法分类：
刚体变换：指物体内部任意两点间的距离及平行关系保持 不变（处理人脑图像，对不同方向成像的图像配 准常使用刚体变换）
• 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。
• 1. 二阶多项式变换 基于二阶多项式变换的公式如下：
zx, y U r r2 logr2
• 定义n个点p1=(x1,y1),p2=(x2,y2),….,pn=(xn,yn)， 义矩阵
表示点pi和pj的距离，接下来定
薄板样条插值函数TPS将图像间的变换分为仿射变换和和非仿射变换两部分。 配准的几何变换参数根据求解方式可分成两类，一是根据获得的数据用联立 方程组直接计算得到的，二是根据参数空间的能量函数最优化搜索得到。前 者完全限制在基于特征信息的配准应用中。在后者中，所有的配准都变成一 个能量函数的极值求解问题。因此图像配准问题本质上是多参数优化问题， 所以优化算法的选择至关重要。 常用的优化算法有:Powell法、梯度下降法、遗传算法、模拟退火法、下山单 纯形法、Levenberg-Marquadrt法等。
仿射变换：保持平行性，但距离发生变化，直线还是直线 （校正成像设备的误差产生的畸变）
投影变换：直线映射成直线，平行性和两点间的距离变化 （二维投影图像与三维图像的配准）
弯曲变换：直线变成曲线 (解剖图谱变形拟合图像数据)
图像配准原理
• 由上图可以看出：对于在不同时间或/和不同条件下获取的两幅图像 和 的配准，就是要 定义一个相似性测度并寻找一个空间变换关系，使得经过该空间变换后两幅图像间的 相似性达到最大（或者差异性最小）。即使图像A上的每一个点在图像B上都有唯一的 点与之对应，并且这两点应对应同一解剖位置。用公式表示如下：
薄板样条变换
弯曲变换
薄板样条插值的研究背景
• 薄板样条插值过程可以形象的描述为一个金属板在若干点的约束下扭曲变形，要使金
属板在点 xi , yi 变形大小为vi，并且使得该金属板具有最小的弯曲能量E扭曲，即在满
足约束条件的 fxi ,yi vi i 1, 2,3,..., n 条件下 ，寻求插值函数f(x,y)最小化扭曲能量E
二维刚体变换：沿x轴平移：
（1） （2）
沿y轴平移：
绕坐标原点旋转：
复合变换
刚体变换配准
仿射变换
1. 对于同一个人的图像配准，可以在做旋转变换之前做尺度缩放 2. 对于不同人的图像配准，可以先旋转对准图谱，然后做三个方向的尺度缩放
基本的二维仿射变换举例：
投影变换
透视变换
非线性变换
• 目的：将多种成像模式或同一种模式得到的多幅图像综合分析，更好的 了解组织情况
• 解决的问题：几幅图像的严格对齐
• 几幅图像信息综合的结果称作图像的融合（image fusion）。
• 利用图像融合技术，将多种图像结合起来，利用各自的信息优势，在 一幅图像上同时表达来自人体的多方面信息，使人体内部的结构、功 能等多方面的状况通过影像反映出来，从而更加直观地提供人体解剖、 生理及病理等信息。
• 放疗计划 CT图像精确计算放射剂量、MR图像描述肿瘤结构，PET对代谢、免 疫及生理方面进行识别，配准融合后图像用于改进放疗计划、立体定 向活检、手术
• 癫痫病治疗 观察炎症、脑外伤、硬化症等变化、病灶精确定位
配准（image registration）的概念
• 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张匹配图像上有相同的空间位置（位置一致，角 度一致、大小一致）。、
由于已知n个点 f xi, yi vi ，那么代入解方程就可求得W
• • 式中，S是相似性测度，配准的过程可归结为寻求最佳空间变换的过程。
• 由于空间变换包含多个参数，是一个多参数最优化问题，所以一般由迭代过 程实现：
刚体变换
物体内部两点间的距离和角度保持不变
医学图像配准在大多数情况下是采用刚体变换模型。 人体的很多组织可以近似为刚体，如骨头、由颅骨固定的大脑等 刚体变换：平移、旋转
主要内容：
意义
• 解剖图像：提供解剖形态信息，分辨率高 • 功能图像：提供功能代谢信息，分辨率差
• 二者结合：在一幅图像中同时表达来自人体多方面的信息，使人体内部 结构和功能等状况能通过影像反映出来，直观提供人体解剖生理病理信 息。
• 于是出现了配准和融合技术，配准是融合的先决条件
临床应用
• 外科手术 术前病灶精确定位