文档介绍：医学影像图像融合技术的新进展论文
【关键词】诊断显像
【摘要】为弥补解剖结构图像(CT, MRI, B超等)和功能图像(SPECT, PET等)的各自不足,医学图像融合技术应运而生,并且有了较大发展. 本文从三方面综述了近年来有关医学图像融合技术研究的最新进展,认为在医学影像设备的发展中,功能图像和解剖图像的结合是一个发展趋势,在肿瘤的精确定位、早期检测和诊断中将发挥重要的作用.
【关键词】诊断显像;图像融合
0引言
医学影像学是临床诊断信息的重要来源之一. 根据医学图像所提供的信息内涵,可将医学影像分为两大类: 解剖结构图像(CT, MRI, B超等)和功能图像(SPECT, PET等). 这两类图像各有其优缺点: 功能图像分辨率较差,但它提供的脏器功能代谢信息是解剖图像所不能替代的;解剖图像以高分辨率提供了脏器的解剖形态信息(功能图像无法提供脏器或病灶的解剖细节).freelage fusion)技术的内涵
图像融合是指将多源信道所采集到的关于同一目标的图像经过一定的图像处理,提取各自信道的信息,最后综合成同一图像以供观察或进一步处理[2]. 简单来说,医学图像融合就是将解剖结构成像与功能成像两种医学成像的优点结合起来,为临床提供更多、更准确的信息. 其最终结果是1+1 2.
20世纪90年代以来,医学图像融合技术随着计算机技术、通讯技术、传感器技术、材料技术等的飞速发展而获得重大发展,经历了异机图像融合和同机图像融合两个阶段.
2异机图像融合
,图像融合的研究仅限于异机图像融合. 最初其研究内容仅限于相同或不同成像模式(imaging modality)所得图像经过必要的几何变换,空间分辨率统一和位置匹配后,进行叠加获得互补信息,增加信息量. 而现在,异机图像融合的研究范围包括: 图像对位、融合图像的显示和分析,利用从对应解剖结构图像(MRI, CT)获取的先验信息对发射型数据(SPECT, PET)做有效的衰减校正、数据重建等[3].
(innermodality,如SPECTSPECT, CTCT等等)和异类图像融合(intermodality,如SPECTCT, PETMRI, MRICT, MRB超等). 按图像融合的分析方法可分为同一患者的图像融合、不同患者间的图像融合和患者图像与模板图像融合. 按图像融合对象的获取时间可分为短期图像融合(如跟踪肿瘤的发展情况时在1~3 mo内做的图像进行融合)和长期图像融合(如进行治疗效果评估时进行的治疗后2~3 a的图像与治疗后当时的图像进行融合). 临床工作人员根据自己的研究目的不断设计出更多的融合方式.
: 特征提取,设计误差评估方法,对图像数据进行处理使误差最小,将变换后的图像数据进行对位和综合显示,分析综合数据. 其中对位技术是图像融合的关键和难点[4].
,如颅骨、脊柱、胸骨、肋骨、关节;膈下软组织,如脾、肝、肾等等. 外部特征是为进行融合处理而特制在两幅图像上均可见的