基于改进光流场模型的脑部多模医学图像配准.pdf

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1、第3期电子学报Vo1．40No．32012年3月ACTAELECTR0NICASINICAMar．2012基于改进光流场模型的脑部多模医学图像配准许鸿奎，一，江铭炎，杨明强(1．山东建筑大学，山东济南250101；2．山东大学信息科学与工程学院，山东济南250100；)摘要：基于光流场模型的配准其常亮假设的光流场约束要求待配准的源图像和目标图像具有一致的灰度，因而只适用于单模态图像之间的配准，为此使用基于排序的精确直方图规定化对脑部MR-FD图像进行模态变换，完成与MR-T2图像之间的灰度映射．由于此配准方法主要用来寻找时间序列图像中的细小形变，当待配准的两图像差异较

2、大时就不能取得满意的配准效果，为此使用能反映图像结构的标记点构造附加的外力对光流场模型加以改进，以获得更理想的配准参数．实验证明，本文方法能够实现具有较大差异的脑部MR多模序列图像之间的准确配准．关键词：图像配准；光流场模型；直方图规定化；标记点中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：0372—2112(2012)03—0525—05电子学报URL：http：／／www．eiun1a1．org．cnDOI：10．3969／j．issn．0372—2112．2012．03．019RegistrationofMultimodalBrainMedicalImagesB

3、asedonImprovedOpticalFlowModelXUHong—kuiI_，JIANGMing—yan2，YANGMing．qiang2(1．ShandongJianzhuUniversity，Jinan，Shand~ng250101，China；2．SchoolofInformationScienceandEngineering，ShandongUnivemity，Jinan，ShaMing250100，Ch／na)Abstract：Registrationmethodbasedonopticalflowmodelisverysuitabletotime-

4、sequenceimages，buttheassumptionofconstantbrighmessatapointmakesitonlybeusedtomakeregis~ationforsignal—modalimages．SoallexacthistogramspecificationmethodiSproposedt0transformMR-PDmode1toMR-T2modalbeforeregistrationbased01opticalflowmode1．Ifthediferencebetweentwoimagesislargetheregistrati

5、onresultcouldnotbeidealbecausethisregistrationmethodismainlyusedtocorrectthelightdeformationbetwentime-sequenceimages，SOinformationwhichreflectsthestructuralfeatureofimageistakentoimproveopticalflowmodel，thatis，imagelandmarksareutifizedtoproduceanadditionalexternal—forceforopticalflowmo

6、deltogetidealregistrationparameters．Experimentalresultsdemonstratethattheimprovedmethodcanrealizeaccurateregistrationofmulti—modalitytime-sequenceMRimagesbetwenwhichthereislargediference．Keywords：imageregistration；opticalflowmodel；histogramspecification；landmarks点的灰度是一致的，因而只适用于单模态图像之间的配

7、1引言准l5J．源图像(如MR—PD)和目标图像(如MR．T2)中同质图像配准在遥感图像处理、计算机视觉、医学图像组织之间不一致的灰度信息会影响该算法的配准结果．分析等领域有着广泛的应用_1．2j．在医学图像领域，它即使相同类型的成像设备，两幅图像中的同一种解剖结是不同模态的医学图像信息融合的基础．多数情况下，构的灰度也可能因为图像的获取过程不同而不一致．为人体组织的形变是非刚体的、非线性的，非刚性配准方此我们首先使用精确直方图规定化进行模态变换，然后法具有更好的配准效果．非刚性配准方法主要分为两大应用光流场模型进行配准，提高了配准精度．由于这种类：