一种新的医学图像配准算法评价方法.doc

一种新的医学图像配准算法性能评价方法 张密*，吴效明 华南理工大学生物医学工程,广州(510006) 摘要：本文研究图像配准算法的客观评价 关键词：医学图像配准；配准算法评价；配准误差 A New Evaluation Method for the Algorithms Performance of Medical Image Registration ZHANG Mi*, WU Xiao-ming Biomedical Engineering of South China University of Technology, Guangzhou, PRC(510006) Abstract：esearches on objective evaluation of image registration algorithms, proposes a new method to evaluate the comprehensive performance of medical image registration algorithms. By analysing the principle of the three algorithms which are implemented with C++,uses the new method-integration registration error(IRE) to evaluate their performance, and compared with the traditional target registration error(TRE).Results show that all metrics can get accurate result in the single model registration except Nomarlizaed Correlation metric, experiments show the preanacision and velocity of mutual information performs the best. Conclusions: the proposed evaluation standard can provide more objective evaluation, and the Mutual Information is one idea metric to execute registration . Key Words: Medical Image Registration; Registration Algorithsms Evaluation; Registration Error 1引言 随着配准方法的不断涌现,再加上医学数据集中的固有噪声使得配准总是存在误差[1]，人们开始考虑是否能够有一个统一的标准来衡量不同算法之间的优劣，以给出公正的评价。虽然这些方法应用领域有所不同，处理的病灶位置有时也千差万别，但其实质都是为了解决医学图像中对应部分的对齐问题，找出一个公用的评价策略是可行的。而且,各种配准算法的分析评价,对在实际应用中选择适当的配准算法,以及对现有配准算法的改进和研究新的配准算法,都具有重要意义。但是,相对于医学图像配准方法研究的多样性,医学图像配准算法的客观评价问题一直未能得到很好的解决。原因是:同一配准算法,对不同类型的图像,其配准效果不同;同一配准算法,观察者感兴趣的部分不同,则认为效果不同;不同的应用方面,对图像各项参数的要求不同,导致选取的配准方法不同。另外,待配准的多幅图像都是在不同时间或不同条件下获取,所以没有绝对的配准问题,即不存在金标准,只有某种准则下的相对最优配准。 对某一种配准算法的评价可以是多方面的,例如配准速度、鲁棒性、配准精度等。在医学图像配准中,配准精度始终是配准算法的首要评价标准,随着配准技术的成熟,配准的实时性也受到越来越多的重视,比如放射治疗中病人的摆位验证过程要求配准在1-2分钟内完成[2],机器人手术中更要求其速度达到秒级。本文将配准精度和配准速度结合起来,提出使用综合配准误差(Integration Registration Error,IRE)来更全面的评价一个配准算法的性能，并对三种配准算法作了评价，评价结果非常具有说服力。 2评价方法及配准测度的原理 在图像配准方法评价领域，已经有许多研究进行，如比较统计型相似性测度的性能[3],在刚性配准中比较基于灰度的相似性测度[4] [5]等，文献[6]则提出了一个更为通用的评估