医学图像融合技术研究综述

介绍医学图像融合的意义和医学图像融合的方式，提出图像数据转换，图像数据相关，图像数据库和数据理解是实现医学图像融合需要解决的关键技术和技术难关，重点介绍图像配准的方法及其研究现状，并结合作者的经验，分析如何利用小波变换技术对图像进行信息融合，直观地从整体上阐述医学图像融合技术。     

Minkowski广义距离与多模态图像配准

根据图像灰度的联合概率分布函数与图像相似程度之间的变化规律,分析了Shannon互信息与Kullback-Leibler距离之间的关系,利用变量间的不等式关系理论,提出基于Minkowski不等式的广义距离度量,并构造了基于这一距离的多模态图像配准新测度.新的配准测度不再要求概率分布必须满足连续性的要求,实验中使用MR和PET医学图像进行了实验分析.结果显示,基于Minkowski距离的新配准测度比传统的信息论测度具有更强的噪声鲁棒性,用乘方运算代替了对数运算,数学表达式更简单,并省去了除法运算,在算法上也更容易实现.     

新的广义距离与多模态医学图像配准

分析了Shannon互信息、Kullback-Leibler距离和Shannon不等式之间的相互关系,并根据不等式理论,提出了广义距离度量的新概念及其定义. 在此基础上构造了多模态图像配准的一类新测度--算术-几何均值距离、Cauchy-Schwartz距离和Minkowski广义距离. 从计算速度、噪声容忍性、测度函数图形的特点和图像窗口大小影响等几个方面,通过MR和PET医学图像的实验分析,验证了新配准测度的有效性.     

多模态医学图像配准算法综述

以多模态医学影像(多序列磁共振(MR)、计算机断层扫描(CT)和X光等模态)为研究对象,对近10 a的多模态医学影像配准相关研究工作进行归纳和分析．首先阐述面向临床应用的多模态医学配准的必要性,分析影像配准的一般流程;然后提出三种归纳角度对现有研究进行分析,重点总结多序列MR、CT和X光等模态之间的五种配准模式、五类常见配准的解剖结构及四类常用的多模态影像配准算法;接着分析七个用于多模态医学影像配准数据集和六个常用的配准评价指标;最后指出多模态医学影像配准算法面临的挑战和未来趋势．     

多模态医学图像的融合研究

图像融合作为一种有效的信息融合的技术,已广泛用于医学图像、军事、遥感、机器视觉等领域．基于小波变换的图像融合是一种新的多尺度分解像素级融合方法,利用小波变换分别对CT,MRI医学图像进行分解处理,按照融合规则构造融合图像对应的各小波系数,再根据融合图像的各小波系数重构融合图像,重构后的融合图像完好地显示源图像各自的信息．实验图像使用互信息量化判据来评价融合效果,结果表明小波变换比传统的像素级加权平均融合算法效果更好．     

一种新的多模态图像集成配准方法

提出一种新的多模态图像集成配准方法。该算法是在对齐度和归一化互信息2种方法的基础上,引入图像边缘检测和均衡化,从而综合利用6种配准算法进行集成多模态图像配准。使用少数服从多数和基于可信度的加权2种集成准则,对红外热像仪图像和相应可见光图像进行实验分析,结果证明该集成配准方法准确性高,鲁棒性强,较之非集成配准方法具有明显的优势。     

基于多模态特征的光鄄SAR 图像融合配准算法

针对可见光和合成孔径雷达(SAR: Synthetic Aperture Radar)图像融合问题, 在图像预处理基础上, 从像素级特征、纹理级特征及边缘轮廓特征等多模态入手, 优化现有同源图像的配准融合算法。利用改进的SURF(Speeded Up Robust Features)算子、纹理分析及轮廓提取算法, 获取待融合图像的多模态和多尺度特征。通过模糊尺度标准化, 使异源图像特征对能更好地适应特征间的差异性, 从而能进行相似性的比较, 结合模糊相关系数法, 确保配准融合的精度, 实现光鄄SAR 图像信息的有效融合。与传统配准融合方法进行比较的实验结果表明, 该算法可提高光鄄SAR 配准的精度和适应性, 使配准融合的平均准确率达到87. 7%, 可满足较高精度的配准融合需求。     

基于统计形变模型的多模医学图像非刚性配准方法研究

多模医学图像间可能存在复杂的非刚性形变,矫正这类形变需要采用具有较高自由度的非线性变换模型.直接求解非线性变换的高维参数,不仅会增加配准时间,而且也影响配准精度.为此,本文提出一种基于统计形变模型的配准算法,该算法利用统计形变模型对大量多模图像间的非刚性形变进行统计学习,利用由此建立的模型大幅减少变换模型的参数,达到提高图像配准效率和精度的目的.大量的实验结果表明：与基于传统自由形变模型的配准算法相比,本文提出的基于统计形变模型的配准算法其效率可以提高52%,同时目标配准误差平均减少0.503 2个像素.     

一种用于多模态心脏图像配准的统计形状模型构建方法

统计形状模型构建的关键在于训练集样本形状的构造和形状特征点的自动提取.针对多模态心脏图像的配准问题,提出了一种统计形状模型的构建方法.模型的构建过程主要通过图谱标签图像训练集的建立、模板标签图像形状特征点的提取和模板形状到待标记图谱形状特征点的自动传递来完成.并在此构建方法的基础上,建立左心室统计形状模型引导多模态图像配准过程.为评估构建方法的有效性,使用心脏CT和MR图像数据集进行多模态配准实验验证.结果表明,基于统计形状模型约束的方法较仅靠互信息的方法在配准精度上有明显提高.     

基于粒子群优化算法的多模态医学图像刚性配准

提出了一种基于轮廓特征点及利用PSO(粒子群优化)求解多模态医学图像自动配准新方法．首先采用数学形态学中腐蚀和膨胀算法对图像进行预处理,用区域生长法提取图像的边缘;再用subtractive聚类算法提取出轮廓特征点,将两个特征点集的均方根极小值作为配准准则,然后用PSO算法求解空间变换参数．该算法适用于多模态医学图像配准,与其他算法相比,PSO算法具有操作方便、可靠性好、不易陷入局部极值等优点。     

基于多级别特征融合的医学图像检索技术

针对医学胸部CT扫描图像,在分别研究单一特征检索算法基础上,提出了基于底层—底层和底层—高层两种级别的特征融合检索方法。据此,用VC#和SQL server2005实现了一个图像检索原型系统,验证了所提方法的有效性。     

基于小波变换的医学解剖与功能像融合新算法

摘要： 近年来,用于从多模医学图像数据中挖掘有用信息的融合算法不断被提出。但是,还没有一种合适的算法用于医学解剖和功能像的融合。基于此,提出一种基于小波变换的新方法,用于医学解剖和功能像的融合。选择高频系数时,通过计算各子图像的全局梯度来实现高频信息的融合,使融合后的图像较好地保留解剖结构所对应的功能信息;低频系数采用基于邻域能量的融合算法,保留解剖图像的边缘和纹理特征。实验结果和评价参数表明,这种改进的医学图像融合算法强化了融合图像的边缘和纹理特征,有效地保留了原图像的解剖信息和功能信息。     

基于薄雾偏振特性的图像融合方法

利用光的偏振特性,即不同偏振图像的相关性和信息上的互补性,提出一种基于薄雾偏振特性的图像融合方法,可以将两幅不同偏振方向的薄雾图像融合在一起,从而有效地去除薄雾,得到更加清晰的景物图像.实验结果表明,该方法具有较好的去除薄雾效果.     

基于四元数离散Fourier变换的医学图像融合算法

针对医学图像融合中易忽略色彩过渡区域的信息,导致融合图像中存在色彩失真与纹理模糊的不足,本文提出了一种四元数离散Fourier变换的多通道彩色医学图像融合方案.首先,为了降低噪声干扰与颜色失真,将图像分割为一定大小的图像子块.其次,通过四元(Quaternion Numbers, QN)虚数映射像素的R,G,B分量,将每个块转换成QN表示.然后,将每个RGB块从空域变换到频域,使大部分图像信息集中到原点附近或少数几个区域,引入四元数离散Fourier变换(Quaternion Discrete Fourier Transform, QDFT),得到每个子块的QDFT系数.再测量和比较源图像的对比度值来得到融合QDFT系数.最后,在每个块上应用逆QDFT后,结合变换子块获得新融合图像.实验表明:与当前医学图像融合方案相比,本文方法具有更好的融合质量,其输出图像具有更加丰富的边缘与纹理,以及更高的对比度与分辨率.     

基于小波能量加权的医学图像融合新算法

目前的大多数基于小波变换的医学图像融合算法,由于没有细致考虑低频分量融合规则以及高频分量邻域特征对于融合效果的重要性,因而得到的融合效果有时并不理想.现提出一种小波域按邻域加窗能量加权的融合准则,该准则根据人体颅部18F-FDG和MRI-T1图像的特点,充分考虑到了低频分量和高频分量邻域特征,对原图像高、低频小波系数分别选用具有不同物理意义的窗矩阵进行邻域加窗能量计算,以归一化加窗能量为权值对各小波系数进行加权,得到融合小波系数,经过小波反变换重构出融合图像.实验证明,采用提出的融合算法得到的融合图像很好地包含了源图像的信息,该算法在医学图像融合应用中比传统的小波系数取大算法、加权平均算法及按邻域方差加权算法效果更好.     

基于模糊变换耦合最大熵的医学图像融合算法

针对融合医学图像在过渡区微小细节及边缘信息不够清晰,边缘容易失真等问题,提出了一种基于模糊变换耦合最大熵值的多模态医学图像融合算法.首先,将待融合图像划分为大小相同的非重叠图像块,引入模糊变换对得到的图像块进行处理得到模糊子块,并利用邻域最大熵融合规则对模糊子块进行融合,获取新的融合子块;然后,将新的融合子块进行逆模糊变换,利用选择最大值融合规则,将逆变换得到的子块进一步融合生成最终融合医学图像.实验结果表明:与当前医学图像融合算法对比,本文算法在主观评价与客观评价指标边缘强度、信息熵、互信息、峰值信噪比上具有更大的优势,其融合图像边缘更加清晰,细节丰富,克服了边缘模糊与伪轮廓,更能够有效完成医学图像融合,实现了多模态医学图像信息互补.     

基于层次B样条的医学图像弹性配准方法

弹性配准是医学图像处理的重要研究内容，为了精确得到图像的局部几何变形，需要大量均匀分布的标记点来表示局部偏差，为此，提出了一种自动、准确的基于区域相似性的标记点选取方法，并利用层次B样条散乱数据插值方法能够解决逼近精度和光滑性的平衡问题的特点，建立一种新的配准方法．实验证明，本文提出的自动标记点的选取方法能够产生准确的表示局部变形的标记点对应性，所建立的配准方法是一种准确、简便和稳定的方法，能够产生光滑、准确的配准变换．     

一种新的图像融合算法

提出一种各分解层上的不同频率分量采用不同的融合算子的双正交小波函数图像融合的新方法。首先将参加融合的两幅图像进行双正交小波多尺度分解,再根据纹理信息函数和边缘亮度函数的相关系数,对分解后的高频部分和低频部分采用不同融合算子进行加权融合。仿真结果表明,该算法与传统的图像融合算法相比较,能得到清晰度更高,偏差指数更小的融合图像。     

基于小波变换模极大值的医学图像融合技术

针对目前的融合算法不能有效解决强去噪能力和细节信息保留之间的矛盾,提出一种基于小波变换模极大值特征的窗口区域强度自适应加权平均融合算法.首先,用选定的小波基提取不同尺度下小波变换模极大值特性;然后,利用信号与噪声的Lipschitz指数在局部奇异处呈现不同的表现形式的特性,滤除噪声信号;接着,计算模极大值的局部区域强度,动态地实现在不同尺度的子图像的小波分解系数之间分配权重;最后,将处理后的子图像重建得到融合后的图像.通过对CT和PET图像的融合实验,证明了该方法既可以适应不同特征图像的融合任务,又能达到有效抑制噪声而保留尽可能多的细节信息的目的.