1、1分类号 编号南方医科大学本科毕业论文（设计）三维多模态医学图像配准软件开发Software Development Of Multi-modal Images In 3D23摘 要医学图像的弹性配准对很多应用都很重要，例如：生成平均图谱，图谱分割，对功能性磁共振成像图像进行几何校正等。近年来，为解决图像配准这个问题，科研人员提出了许多方法，其中有一类方法是以最大共生互信息量为目标函数，以均匀结点样条为变形函数。这种方法效果很好，但其时间复杂度与配准图像最小结构的变形成正比。本文采用空间自适应法，减少了形变的自由度，从而加快配准进程，以散度为目标函数，改善其收敛性，减少陷入局部 的能性。 配准
2、 法能 自 度图像 配的 ， 。：自适应 法，散度，弹性配准4ABSTRACTNon-rigid medical image registration is very important in many applications, forexample, the creation of population averages, atlas-based segmentation and thegeometric correction of functional magnetic registration images(MRI). In recentyears, many methods have
3、 been proposed to solve the problem of image registration.One is that to set the uniform knot spline as deformation function with the maximummutual information as the object function. It works well but the time complexity isproportional to the deformation of the minimum structure of the image regist
4、ration.This paper applies the spatially adaptive method with the alpha-divergence as theobjective function. The deformation degree of freedom will be decreased, the processof registration accelerated so that the convergence of the objective function, the alpha-divergence, will be improved and the po
5、ssibility of local minimum decreased. Thisregistration algorithm can automatically identify the areas of the mismatched multi-modal images and separately optimize these areas.Keywords-adaptive algorithm, alpha-divergence, non-rigid registration5目 一、绪论.11 1 题研 目的 .11 2 多 图像配准 .11 3本文的要.2二、基于Alpha散度自适
6、应配准算法.32.1配准的局问题.32.2局部变形currency1.32.2.1“函数.32.2.2 Cubic局部变形currency1.42.3局变形currency1与自适应 法.52.3.1多度法.62.3.2多度多分fifl法.62.3.3 配 自适应 .72.3.4局部 .72.3.5.82.3.6自适应快 配准的 法程.82.4Alpha散度.92.4.1KL (Kullback-Leibler Divergence).92.4.2一 互信息(Normalized mutual information).92.5” 结果分.92.6有 法 的目 .16三、本文的实用性设计步骤.
7、173.1 .173.2程功能分.173.3 用 .173.3.1MFC.183.1.2CXimage类.183.1.3 的.193.4 程中 息的 应函数编 .243.4.1 息 BN_CLICKED.243.4.2 重 息 WM_PAINT.243.4.3 平 条 息 WM_HSCROLL.243.5 程.243.6 与 的 .253.6.1CreateProcess 函数.253.6.2 程 .253.7 .253.8有 程” 的目 .266四、后续工作.27致谢.28参考文献.301方医科大学2012 文()一 一 医学图像 种变 一 医学图像， 得图像在解剖结构病理结构上达 空间或空
8、间 时间上的吻合，称为医学图像的配准，这是医学图像处理中比较热门的研 题。1 1 题研 目的 许多科研人员致力于探求更快 更准确的配准方式，这是因为医学图像配准在医疗诊断 治疗中具有 替的用。比方说，获取多 图像：纯的CT，我们 以获得些肿瘤的病变，但看 软组织的病变。 纯的核磁共振，我们 以观察 些肿瘤/软组织病变，但有些CT图像中明显的病变 能观察 。 用包含磁共振与CT信息的多 配准的融合 图像。而且CT图像与人体的空间 一致， 以多图像能清晰指出病灶位置，为精确诊断，放 治疗提供有力支撑。又或是对核磁共振的图像变形进行校正：核磁共振产生的图像普遍会有伪影。而应用图像配准 以校正图形上的
9、扭曲 拉伸，有利于诊疗医师对疾病的判断。再或是对肺部心脏的运 分：在时间轴上， 同的器官形 对应着生理上 同的功能 ，每个时间上 采集 的信息相对于原始图像做配准，找 组织 相对位移， 以在生理周期上分 器官的运 ，在更高的 度 疾病。传 的配准，我们 用手 划分的控点，人 配肿瘤位置，一来 能准确度量配准程度，二来费时费力，在很大程度上拖累了诊疗医生的效fl。 以研 自适应 受 限的医学图像配准具有重大的”用价 。1 2 多 图像配准 图像配准从时空的 度划分， 以分为二 四 以 同 度之间的图像配准。在方法上，图像配准又分为刚性配准 弹性配准；刚性配准针对局，即整 图像的旋转2方医科大学2
10、012 文()平移 放缩；而弹性配准则 以校正图像的 种局部扭曲，图像的 配准得更精确。就”用性 学研 上来说，科研人员在刚性配准上 做的已 达 ”用要求，有的图像配准手段已 足 用。而目 我们亟 研 的就 弹性配准，其中 量配准方法好 的标准要是时间 效果：配准 费的时间配准的准确性 法的 性。近年来，在研 图像弹性配准这个 题中，科研人员提出了许多方法，其中有以最大共生互信息量为目标函数， 用均匀结点样条为变形函数的方法 其普遍。因为这种方法效果很好，但 法有着以 陷：1时间复杂度与配准图像最小结构的变形成正比。2 法 陷入局部 。3对 ， 受 影 而 配。着 的 ， 其是 行 的 ， 断
11、提 的 fl 断 的价 ， 得医 有能力配置医学图像 。在 上 用 行 的配准程， 以原本数小时 数 的 医学图像配准得以缩 几分 几分 ，从而”应用图像配准。在本文，我们于空间自适应 法 散度了 多 医学图像弹性配准的应用软 ，解决图像配准的 时问题 法陷入局部 问题，为医学图像弹性配准提供 ” 的有效的软 支撑。1 3本文的要本文要构了一个 配准的软 ， 改进了Gusvtavo Rohde编 的于互信息的自适应配准 程， 编 了 程。进程之间有currency1“ ，本文成了个组成部分的fi运行。本文在 法上，针对1.2 提出的 大问题，对 多 医学图像配准做出了改进。我们采用了散度为目标
12、函数的 法而fl互信息量为目标函数的 法，在相 性 量的准确性上有了较好的改善； 且针对效fl，我们采用了空间自适应法，配准由局问题转 为了 个小局部的问题， 一些有 解决的局部问题， 法减少了形变的自由度，加快了配准的进程，改善了 法的收敛性，减少陷入局部 的 能性， 了对 的 性。本文了有 本 法的一些，做了大量的”，在了解了其 配准 法的上， 了本 法的性 性，最” Alpha取 近1时本 法 性较。本文在”用性上，针对 用的windows 进行了 法的 程” 用的编 ； ” 了 应用软 改进了 配准程， 了这二；在有Windows xpWindows 7的本 式上成功运行 软 。同时为
13、了 程的”应用，支更 的图像配准，在x86的上，了x64本，以3方医科大学2012 文()软 更 程与 的 性。 且本文针对普遍的用 编 了 包，同样 包含了32位 64位种本。4方医科大学2012 文()二于Alpha散度自适应配准 法在以前图像配准的算法研究中，科研人员提出了许多的方法，众多的方法中，有一类方法的效果很好，但其时间复杂度与配准中图像最小结构的变形成正比：以最大共生互信息量（MI）为目标函数，使用均匀结点样条为变形函数，在几何上逐个控制点优化图像。针对改算法，有研究者提出了改进：使用空间自适应算法加快配准的速度。而当前随着科技的发展，科研人员又找到了一个新的相 性 度：Alpha散度， 相 性 度 以 数，在Alpha 1时 于互信息量，在Alpha 0时 于KL 。 用 相 性 度作为目标函数，对图像 配准，效果上 好一 。在 个前提 ，本文 性 提出了基于Alpha散度自适应配准算法，加快了配准的进 ，实 了配准的自适应。2.1配准的局问题图 ( )B X 像Error: Reference source not found加 变形：( )X X V X= + (1)变形后的 图像 ( )B X Error: Reference source not found
