医学影像图像配准.ppt

第七章 医学影像图像配准 按照成像技术，医学影像图像分为 解剖结构成像 X线透视、CT、MRI、B超等 以较高的分辨率提供了脏器的解剖形态信息，但无法反映脏器的功能情况 功能成像 SPECT、PET、fMRI等 提供了解剖图像所不能替代的脏器功能代谢信息 如何综合使用多种成像模式，以提供更全面的信息？------信息整合 整合的第一步：使多幅图像在空间域中达到几何位置的完全对应------“配准” 整合的第二步：将配准后图像进行信息的整合显示------“融合” Where is the crying cat ? 图像配准(image registration) 寻求两幅图像间的几何变换关系，使其中一幅图像(浮动图像F)与另外一幅图像(参考图像R)上的对应点达到空间上的一致，即人体上的同一解剖点在两张匹配图像上具有相同的空间位置 利用计算机技术将对应的生理学解剖位置标记出来,以实现图像融合及图像分割等后续处理。 配准的结果应使两幅图像上所有的解剖点，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 参考图像（主图像） 待配准图像（辅图像） 配准图像 医学影像配准 将来自不同形式的探测器(如MRI、CT、PET、SPECT等)的医学图像,利用计算机技术将对应的生理学解剖位置标记出来,以实现图像融合及图像分割等后续处理 图像融合( Image Fusion) 图像融合：把来自相同或不同成像方式采集得到的同一病变部位的不同图像之间的空间配准和叠加 这些图像经过必要的变换处理后，它们的空间位置、空间坐标达到匹配，叠加后获得互补信息，增加信息量，把有价值的生理、生化信息与精确的解剖结构结合在一起，给临床诊断提供更加全面和准确的资料。 按图像融合对象的来源不同，可分为同类图像融合(如SPECT-SPECT、CT-CT等)和异类图像融合(如SPECT-CT、PET-MRI等) 异类图像融合把不同类型的图像有机地结合起来，可以优势互补，增加信息量 图像融合的步骤 特征提取 对图像数据进行变换处理使误差最小 将变换后的图像数据进行配准 分析显示综合数据 其中图像配准技术是图像融合的关键和难点 特征提取 内部特征提取 主要是人体解剖结构特征，如颅骨、脊柱、胸骨、肋骨、关节；膈下软组织，如脾、肝、肾等 不需对患者做预处理，可进行多次融合方法分析 难以实现融合自动化处理，需要人工干预，融合的精确性往往与经验有关 外部特征提取 为进行融合而特制的、在两幅图像上均可见的体表标记物 特征明确，易于进行计算机自动处理 预处理复杂，并且由于体位而引起的脏器与体表标记之间的位移误差难以避免 图像变换处理 包括图像的格式转换、三维方位调整、尺度变换等 主要目的是使多幅图像的像素、体元表达的实际空间区域相同 医学图像基本变换有：刚体变换、仿射变换、投影变换、非线性变换等 图像配准 将处理好的图像以误差最小的原则进行配准(对位)，使这些图像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。 融合数据的分析和显示 断层显示法 三维显示法 融合图像的显示往往以某个图像为基准，该图像用灰度色阶显示，另一个图像迭加在基准图像上，用彩色色阶显示 肺癌淋巴结转移典型影像表现 * * 图 像 融 合 技 术 PET PET/CT CT 图像融合 口底癌伴颌下淋巴结转移，PET-CT病灶显示远较CT清楚 PET/CT PET 男性 48岁 声音嘶哑 CT 高分化鳞癌 胃 癌 * * *