文档介绍：该【医学影像配准与融合 】是由【科技星球】上传分享，文档一共【29】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【医学影像配准与融合 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。:图像配准是指对来自不同来源或在不同时间获取的图像进行几何对齐的过程,目的是建立图像之间的对应关系。:图像配准能够消除图像间位移、旋转和平移等几何差异,从而实现不同图像的融合、分析和比较。:图像配准在医学影像中广泛应用,包括图像引导手术、放疗计划、疾病诊断和治疗监测等领域。:使用来自同一模态(如CT或MRI)的图像进行配准。由于图像具有相似的灰度分布,配准相对容易。:使用来自不同模态(如CT和MRI)的图像进行配准。由于图像具有不同的灰度分布和解剖信息,多模态配准更具挑战性。:假设配准图像之间只有刚性变换(平移、旋转和缩放),用于对齐形状相似的图像。:允许配准图像之间发生非刚性变形,用于对齐形状差异较大的图像,如解剖结构变形或肿瘤生长。:利用图像的灰度分布进行配准,包括相关性、互信息和最小二乘法。:提取图像中的特征(如关键点、边缘或曲面),并基于这些特征进行配准。:使用可变形模型(如薄板样条或弹性匹配)来描述图像之间的变形。:深度学****和机器学****算法在图像配准中得到广泛应用,能够实现更高的配准精度和鲁棒性。:使用度量指标(如均方根误差或目标函数值)来评估配准算法的性能。:目视检查配准结果,评估图像对应关系的准确性和一致性。:研究人员正在探索基于人工智能和计算机视觉的技术,以自动化和改进图像配准的评价过程。:通过将手术器械图像与患者图像配准,实现更为精准的手术。:基于多模态图像配准,制定更精确的放疗计划,最大程度地覆盖肿瘤同时减少对周围组织的照射。:假定图像之间存在刚体变换,即平移和旋转,通过最小化变换参数与图像差异来找到最佳配准。:计算简单、鲁棒性较好,适用于图像间位移较小且没有明显变形的情况。:无法处理非刚性变形或局部变形。:通过建立图像之间变形场,将目标图像变形到参考图像上,最小化变形场的能量项来找到最佳配准。:可以处理非刚性变形,适用于图像间位移较大或变形复杂的情况。:计算复杂,对变形场初始化和正则化参数选择敏感,可能导致局部最小值问题。:提取图像中的特征点或特征区域,通过匹配这些特征来建立图像之间的对应关系,再计算匹配特征点的变换参数实现配准。:快速且对图像强度变化不敏感,适用于具有明显解剖结构或特征的图像。:对特征点提取和匹配算法依赖性强,可能出现特征匹配错误或特征缺失的情况。:将图像分割成不同区域,然后根据区域之间的相似性或对应关系建立图像之间的配准。:可以同时进行图像分割和配准,适用于结构清晰、对比度高的图像。:分割算法依赖性强,受分割精度影响,可能导致分割错误或局部偏差。:利用深度神经网络,直接从图像像素中学****配准变换参数,通过端到端的训练进行配准。:可以处理复杂变形,无需人工特征提取,学****能力强。:需要大量标记数据进行训练,对模型泛化能力和鲁棒性要求较高。:将不同模态图像(如CT、MRI、PET)进行配准,建立不同模态图像之间的对应关系。:可以融合不同模态图像的信息,提高诊断和治疗的准确性。:不同模态图像间差异较大,配准难度高,可能出现模态偏差或配准误差。