当前位置：文档之家 › 医学图像的配准与融合.ppt

医学图像的配准与融合.ppt

  • 格式：ppt
  • 大小：1.47 MB
  • 文档页数：126

下载文档原格式

  / 126

合集下载

第6章医学图像配准(6.3-6.6)

第6章医学图像配准(6.3-6.6)
互信息是信息理论中的一个基本概念，通 常用于描述两个系统间的统计相关性， 或者是在一个系统中包含的另一个系统的信 息的多少，可以用熵来描述。熵表达的是一 个系统的复杂性或者是不确定性。 系统A的熵定义为：
H ( A) p A (a) log p A (a)
a
两个系统的联合熵为：
H ( A, B) p AB (a, b) log p AB (a, b)
倒角匹配算法的关键部分是距离变换（Distance Transformation）。距 离变换的类型决定了使用该变换后代价函数描述两幅图像特征间距离的准 确程度。 距离变换是将二值图转换为灰度图像的一种变换。每个象素的灰度值 是该象素与最近背景象素间的距离。常用的方法为倒角（Chamfer）算法。 倒角算法通过对图像两次扫描，实现距离变换。 1. 一维距离变换 对图像的一列像素做距离变换。设二值图像像素0：背景， 1：物体。
6.3.3 基于极值点的刚体配准
对同一个病人用相同成像模式但不同位臵的两幅图像进行配准， 可以从这两幅图像上分别提取极值线及极值点, 再设法寻找这两组极值 点间的对应关系。最后，计算能使这些匹配线段重叠的最佳刚体变换。 一种典型的技术是采用几何散列（Hashing）表与H与代价函数的优化
采用何种分割方法取决于实际应用。倒角匹配算法只要求将图像F分 割成二值图像作为距离变换的输入。还要从分割得到的图像G产生一组轮 廓点。轮廓点可用简单的轮廓跟踪法或对二值图像扫描搜索非零元素（线 条图中点的顺序无关紧要）。倒角匹配算法对所用的分割算法并无特殊的 约束。从效率因素考虑总是希望线条中的点数目相对少些为好。 倒角匹配算法对分割质量具高度强健性，这意味可以使用“低质量”自动 分割技术。即算法可以是全自动的，即使图像质量差些也无妨。

《医学图象处理》课件

《医学图象处理》课件

1 概述
2 分类
医学图像包括X射线、CT扫描、MRI等多 种模态，提供了人体内部结构和功能的可 视化展示。
医学图像可以分为结构图像（如X射线） 和功能图像（如PET扫描），每种图像有 不同的特点和应用。
医学图像处理的基本任务
1 图像增强
通过去除噪声、增强对比度等技术，改善图像质量，使医生能够更清晰地识别病变。
2 纹理分析
提取并量化图像中的纹理特征，用于区分不同类型的组织和病变。
3 局部特征描述
通过提取局部特征点和描述符，对医学图像进行匹配和配准。
医学图像三维重建技术
1 体素重建
通过对医学图像中的体素进行堆叠和插值，重建出三维的图像。
2 表面重建
根据医学图像中的边缘和特征点，重建出物体的三维表面模型。
3 成像重建
医学图像处理在临床上的应用
1 病变检测和诊断
2 手术导航和规划
3 病理分析与研究
通过医学图像处理技术， 医生可以更准确地检测 和诊断各种病变，如肿 瘤和血管异常。
利用医学图像重建技术， 医生可以在手术前精确 导航和规划手术过程， 提高手术成功率。
医学图像处理技术可以 帮助病理学家分析组织 切片图像，研究疾病的 病理特征和发展过程。
利用多幅二维医学图像的投影信息，恢复出三维物体的内部结构。
常用的医学图像处理工具
1 ImageJ
一款开源的图像处理软 件，提供了多种用于医 学图像分析和处理的工 具。
2 3D Slicer
用于医学图像的可视化 和分析，提供了各种算 法和插件用于医学图像 的处理。
3 OpenCV
一套用于计算机视觉和 图像处理的通用开源库， 提供了丰富的图像处理 算法和工具。

图像融合及应用ppt课件

图像融合及应用ppt课件

4. 相似性度量
征。
37
三、图像配准
配准步骤
图像配准的过程也就是“确定空间 变换模型——求解变换模型参数”的过 程。
1. 搜索空间 2. 特征空间 3. 搜索策略
在搜索空间寻找最佳 的变换模型参数的过程 中所采用的方法。
4. 相似性度量
38
三、图像配准
配准步骤
图像配准的过程也就是“确定空间 变换模型——求解变换模型参数”的过 程。
B
I
3
3
1200
SI
[min(R,G, B)]
(R G B)
00
H

arccos

(
R
(R G) R B)/
G)2 (R B)(G
2 B)
1/

2

2400 IHS柱形空间
51
四、（5图）像RGB融-I合HS变方换法法
(1) RGB-IHS变换法
13
国内出版物
14
参考书
15
国内出版物
[1]覃征等,数字图像融合,西安交通大学出版社,2005年
[2]张永生等,天基多源遥感信息融合—理论算法与应用系统,科学出版 社 ,2005 [3]韩崇昭等,多源信息融合,清华大学出版社,2006
[4]那彦,焦李成等,基于多分辨分析理论的图像融合方法(研究生系列教 材),西安电子科技大学出版社,2007 [5]李振华等,图像融合—理论与应用,高等教育出版社,2007 [6] 胡良梅等,基于信息融合的图像理解方法研究,合肥工业大学 出版 社,2007. [7]郭雷,李晖晖等,图像融合,电子工业出版社,2008 [8] 刘卫光等,图像信息融合与识别,电子工业出版社,2008

医学图像处理PPT

医学图像处理PPT
培训
通过图像处理技术，可以将复杂的医学影像进行 可视化处理，从而帮助医生和医学生更好地学习 和理解疾病。
04
CATALOGUE
医学图像处理的挑战与展望
数据安全与隐私保护
数据加密存储与传输
01
采用高级加密算法对医学图像数据进行加密，确保数据在存储
和传输过程中的安全。
访问控制与权限管理
02
建立严格的访问控制和权限管理机制，限制对医学图像数据的
利用深度神经网络进行医学图像识别 ，能够自动提取特征并进行分类。
分类器设计
根据提取的特征训练分类器，用于识 别疾病或病变的类型和程度。
03
CATALOGUE
医学图像处理的应用场景
疾病诊断
辅助医生判断
通过图像处理技术，医生可以更 准确地识别病变部位，如肿瘤、 炎症等，从而提高诊断的准确率
。
定量分析
访问和使用权限。
匿名化处理
03
对医学图像数据进行脱敏和匿名化处理，保护患者隐私和数据
安全。
高性能计算技术需求
计算资源优化
采用高性能计算技术，优化医学图像处理算法， 提高处理速度和效率。
并行计算
利用并行计算技术，将医学图像处理任务分解为 多个子任务，并行处理以提高整体性能。
云计算应用
借助云计算平台，实现医学图像数据的分布式存 储和计算资源的弹性扩展。
图像分割技术
阈值分割
通过设定阈值将图像分为 感兴趣区域和背景区域， 常用于二值化处理。
区域生长
根据相似性准则将像素聚 合成区域，常用于分割连 续的物体。
分水岭算法
通过模拟水流的特性，将 图像中的区域进行分割， 适用于分割多个物体。
图像识别技术

医学图像处理-第8章-医学图象配准(1)

医学图像处理-第8章-医学图象配准(1)
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：

基于互信息的医学图像配准PPT学习教案

基于互信息的医学图像配准PPT学习教案

1. 互信息的概念
➢
Joint grey value histograms of an MR image with itself.
➢
The leftmost histogram shows the situation when the images are registered. Because the images are identical, all grey value correspondences lie on the diagonal.
互信息的性质
I(A,B) <= min (H(A), H(B)) <= (H(A) + H(B)) / 2 <= max (H(A), H(B)) <= H(A,B) <= H(A) + H(B)
第17页/共48页
2. 互信息测度的 改进
2.1 归一化的互信息测度 2.2 熵系数 ECC 2.3 结合梯度的互信息测度 2.4 基于形状特征点最大互信
线，以及数据抽样对曲线的影响。 数据来源
Vanderbilt 大学的RREP （Retrospective Registration Evaluation Project) 配准模态
MR的T1和T2, MR和CT, MR和PET 空间变换
绕一个轴旋转、面内平移
第24页/共48页
2.3 结合梯度的互信息测度
结论： 对于低分辨率的图像配准，采用结合梯度的
互信息测度方法较好。 同时可减小内插引起的局部极值影响。
第28页/共48页
2.4 基于形状特征点最大互信息
基于形状特征点最大互信息的医学图象配准 周永新，罗述谦，计算机辅助设计与图形学学报， 2002年，14(7), 654-658

图像融合ppt课件

图像融合ppt课件
4.4 遥感影像的融合处理
多源遥感数据融合的内涵与基本原理 数据融合过程 数据融合分类及方法
•数据融合的方法分类 •主要图像融合方法
多源遥感数据融合的内容分类
1
4.4.1 多源遥感数据融合的内涵与基本原理
多种信息源的遥感数据融合是指多种空间分辨率、辐射分辨 率、波谱分辨率和时间分辨率的遥感数据之间以及遥感数据 与非遥感数据之间的信息进行多层次有机组合匹配的技术， 包括空间几何配准和数据融合两个方面，从而在统一地理坐 标系统下，构成一组新的空间信息和合成图像。
18
基于IHS变换的融合过程如下:
(1)待融合的全色图像和多光谱图像进行几何配准，并将多 光谱图像重采样与全色分辨率相同； (2)将多光谱图像变换转换到IHS空间； (3)对全色图像I’和IHS空间中的亮度分量I进行直方图匹配； (4)用全色图像I’代替IHS空间的亮度分量，即I’HS； (5)将I’HS逆变换到RGB空间，即得到融合图像。 通过变换、替代、逆变换获得的融合图像既具有全色图像 高分辨的优点，又保持了多光谱图像的色调和饱和度。
19
二、基于主分量变换的图像融合(K-L变换法)
首先对多光谱图像进行主分量变换，变换后的第一主 分量含有变换前各波段图像的相同信息，而各波段中其余 对应的部分，被分配到变换后的其他波段。
然后将高分辨率图像和第一主分量进行直方图匹配， 使高分辨率图像与第一主分量图像有相近的均值和方差。
最后，用直方图匹配后的高分辨率图像代替主分量中 的第一主分量和其余分量一起进行主分量逆变换，得到融 合影像。
4444遥感影像的融合处理遥感影像的融合处理多源遥感数据融合的内涵与基本原理多源遥感数据融合的内涵与基本原理数据融合过程数据融合过程数据融合分类及方法数据融合分类及方法?数据融合的方法分类数据融合的方法分类??主要图像融合方法主要图像融合方法多源遥感数据融合的内容分类多源遥感数据融合的内容分类11441441多源遥感数据融合的内涵与基本原理多源遥感数据融合的内涵与基本原理多种信息源的遥感数据融合多种信息源的遥感数据融合是指多种空间分辨率辐射分辨是指多种空间分辨率辐射分辨率波谱分辨率和时间分辨率的遥感数据之间以及遥感数据率波谱分辨率和时间分辨率的遥感数据之间以及遥感数据与非遥感数据之间的信息进行多层次有机组合匹配的技术与非遥感数据之间的信息进行多层次有机组合匹配的技术包括包括空间几何配准空间几何配准和和数据融合数据融合两个方面从而在统一地理坐两个方面从而在统一地理坐标系统下构成一组新的空间信息和合成图像
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

7.1 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。 因此，为了提高诊断正确率，需要综合利用患者的各种图像 信息。
7.1 应用背景介绍
最有效的解决方法：以医学图像配准技术为基础，利用信息 融合技术，将这两种图像结合起来，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。 更加直观地提供了人体解剖、生理及病理等信息。其中配准 技术是图像融合的关键和难点。
但是各种成像技Biblioteka 和检查方法都有它的优势与不 足，并非一种成像技术可以适用于人体所有器官的 检查和疾病诊断，也不是一种成像技术能取代另一 种成像技术，而是相辅相成、相互补充。
7.1 应用背景介绍
根据医学图像所提供的信息内涵，分为两大类： 解剖结构图像（CT、MRI、B超等） 功能图像（SPECT、PET等） 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；
（二）根据医学图像的模态分类
单模态医学图像配准：是指待配准的两幅图像是用同一 种成像设备获取的。一般用在生长监控、减影成像等。 多模态图像配准：是指待配准的两幅图像来源于不同的成 像设备，主要应用于神经外科的诊断、手术定位及放疗 计划设计等。
四、医学图像配准方法的分类
（三）根据变换性质分类
刚性变换：只包括平移和旋转。 仿射变换：将平行线变换为平行线。 投影变换：将直线映射为直线。 曲线变换：将直线映射为曲线。
三、医学图像配准的基本过程
1、根据待配准图像（浮动图像）I2与参考图像（基准图 像）I1，提取出图像的特征信息组成特征空间； 2、根据提取出的特征空间确定出一种空间变换，使待配 准图像I2经过该变换后与参考图像I1能够达到所定义的相 似性测度； 3、在确定变换的过程中，还需采取一定的搜索策略也就 是优化措施以使相似性测度更快更好地达到最优值。
配准的结果应使两幅图像上所有的解剖点，或至少是 所有具有诊断意义的点及手术感兴趣的点都达到匹配。
一、医学图像配准的概念
医学图像配准示意图
二、医学图像配准在临床上的应用
医学图像配准具有很重要的临床应用价值。对使用各 种不同或相同的成像手段所获得的医学图像进行配准不仅 可以用于医疗诊断，还可用于手术计划的制定、放射治疗 计划的制定、病理变化的跟踪和治疗效果的评价等各个方 面。
第七章 医学图像的配准与融合
7.1 配准与融合的应用背景介绍 7.2 医学图像配准概述 7.3 图像配准的理论基础 7.4 常用的医学图像配准方法 7.5 图像配准的评估
第七章 医学图像的配准与融合
7.6 图像融合概述 7.7 常用的图像融合方法 7.8 图像融合效果的评价
7.1 应用背景介绍
随着计算机技术的高速发展，医学成像技术日新 月异，为临床医学提供了各种形态和功能的影像信 息。
四、医学图像配准方法的分类
（一）按图像维数分类
按图像维数分为2D/2D，2D/3D，以及3D/3D配准。 2D/2D配准通常指两个断层面间的配准；2D/3D配准 通常指空间图像和投影图像（或者是单独的一个层面） 间的直接配准；3D/3D配准指2幅三维空间图像间的配 准。
四、医学图像配准方法的分类
7.2 医学图像配准概述
一、医学图像配准的概念 二、医学图像配准在临床上的应用 三、医学图像配准的基本过程 四、医学图像配准方法的分类
一、医学图像配准的概念
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）。
二、医学图像配准在临床上的应用
临床应用举例
1、计算机辅助手术中，外科医生根据配准的 CT/MR/DSA图像精确定位病灶及周围相关的解剖结构信 息，设计出缜密的手术计划。在手术过程中，利用三维空 间定位系统使术前计划的虚拟病人、手术台上的真实病人 和手术器械三者精确联系起来进行手术跟踪。
二、医学图像配准在临床上的应用
四、医学图像配准方法的分类
（四）根据用户交互性的多少分类
自动配准：用户只需提供相应的算法和图像数据。 半自动配准：用户需初始化算法或指导算法(如拒绝或接
受配准假设)； 交互配准：用户在软件的帮助下进行配准
四、医学图像配准方法的分类
（五）根据配准所基于的图像特征分类
基于外部特征的图像配准：是指在研究对象上设置一些 标志点，使这些标记点能在不同的影像模式中 显示，然后再用自动、半自动或交互式的方法 用标记将图像配准。
临床应用举例
2、在癫痫病的治疗中，一方面需要通过CT，MRI等图像 获得病人的解剖信息，另一方面又需要通过SPECT或PET 等得到病人的功能信息，这两方面的结合将有助于对病人 的精确治疗。
二、医学图像配准在临床上的应用
临床应用举例
3、放射治疗中，应用CT和MR图像的配准和融合来制定 放疗计划和进行评估，用CT图像精确计算放射剂量，用 MR图像描述肿瘤的结构，用PET和SPECT图像对肿瘤的 代谢、免疫及其他生理方面进行识别和特性化处理，整合 的图像可用于改进放射治疗计划或立体定向活检或手术。
基于内部特征的配准：主要包括三个方面：基于标记的 配准方法、基于分割的配准方法、基于像素特 性的配准。
四、医学图像配准方法的分类
（六）根据配准过程中变换参数确定的方式分类
1、通过直接计算公式得到变换参数的配准：限制在基于特征信息(例 如小数目的特征点集、二维曲线、三维表面)的配准应用中。
三、医学图像配准的基本过程
初始变换T 参考图像I1
待配准图像I2 几何变换T
变换后的图像I*=T(I2) 相似性测度评价
更新T
N T最优？
Y 最优T
图像配准的流程图
四、医学图像配准方法的分类
到目前为止，图像配准方法的分类始终没有一个统 一的说法。目前比较流行的是1993年Van den Elsen等 人对医学图像配准进行的分类，归纳了七种分类标准。