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《基于互信息的醫(yī)學 圖像配 準實驗》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內容在教育資源-天天文庫。
1、J~lO醫(yī)mecln學雜志．2?003?l2o?(3)476~478基于互信息的醫(yī)學圖像配準實驗高智勇顧濱林家瑞(華中科技大學生物醫(yī)學工程研究所，武漢430074)擒要基于互信息的配準方法，包括互信息和歸一化互信息方法，是目前醫(yī)學圖像配準中無創(chuàng)、自動且精度很高的一種方法，已經被廣泛應用．但是在其目標函數(shù)中存在著一定程度的幅值振蕩現(xiàn)象，特別是在單模態(tài)圖像配準中．我們研究發(fā)現(xiàn)，產生這種振蕩的原因除了插值贗像外，還有由配準過程中圖像重疊部分發(fā)生變化而引起的熵的變化不確定性．由插值贗像所帶來的振蕩基本上可以被消除掉I由熵的變化不確定性所帶來的振蕩很難被消除，但是這種振
2、蕩作用在歸一化互信息中影響不大。歸一化互信息比互信息具有更高的穩(wěn)健性，適合于更廣的應用范圍。關鍵詞醫(yī)學圖像配準互信息歸一化互信息插值贗像熵ImplementationofMutualInformationBasedMedicalImageRegistrationMethodsGaoZhiyongGuBinLinJiarui(Instit~BiomedicalEngineering，HuazhongUniversityScienceandTechnotogy。Wuhan430074)Al~traetImageregistrationmethodsbasedonm
3、utualinformation，includingmutualinformationandnormal—izedmutualirdormation。havebeenacceptedasthemostaccurateandefficientmethods．Buttherearemanyfluctu—ationsintheregistrationfunctionsthathindertheoptimizationprocedureandleadtoregistrationfailureinin-tramodalregistration．Wefoundthatbe
4、sidestheinterpolationartifacts，theuncertaintyofthechangingofentropywiththechangingofoverlapalsocontributestothefluctuations．Theeffectofinterpolationartifactscanbeelimi—nated，butitisdificulttoeliminatetheeffectofuncertaintyofentropy．Luckily。thiseffectisnotsignificantinnormalizedmutua
5、linformation．NormalizedmutualirformationiSmorestableandrobustthanstandardmutualin—formationanditsbetterperformanceandwiderapplicationcanbeexpected．KeywordsMedicalimageregistrationMutualinformationNormalizedmutualinformationInter—polationartifactEntropy在最近的研究報告中[4叫]，互信息配準方法的1引言穩(wěn)健性卻不太
6、令人滿意。因為在互信息配準函數(shù)中醫(yī)學圖像配準是指將一副圖像中的XIANG像存在著較多的波浪形振蕩，從而會導致最優(yōu)化的失素點進行坐標變換而映射到另外一副圖像中，從而敗，引起誤配準。Pluim等]研究了多模態(tài)配準中的使得兩幅圖像中的相關像素點在空間位置上達到一這種振蕩，并將其歸結為插值贗像，而且對于互信息致的一種醫(yī)學圖像處理方法。醫(yī)學圖像配準技術是和歸一化互信息，其結果基本一致。但是他們沒有給目前醫(yī)學圖像處理中的研究熱點，對于臨床診斷和出單模態(tài)配準的結果，而這種振蕩在單模態(tài)圖像配治療有重要意義。醫(yī)學圖像配準主要有兩大類方法，準中更加嚴重。此外，插值贗像所帶來的振蕩
7、在互信基于灰度的方法和基于特征的方法n]?；诨叶鹊南⒑蜌w一化互信息中的表現(xiàn)實際上也有一定的區(qū)配準方法直接利用圖像的灰度數(shù)據(jù)進行配準，從而別。Studholme等比較了歸一化互信息和互信息之避免了因分割而帶來的誤差，因而具有精度較高、魯間的差別，但是他們沒有考慮插值的影響，而且只給棒性強、不需要預處理而能實現(xiàn)自動配準的特點。在出了一個粗略的推導而沒有給出詳細的說明[5]?；诨叶鹊呐錅史椒ㄖ校诨バ畔⒌姆椒òɑケ疚脑敿氀芯苛嘶バ畔⒑蜌w一化互信息中的這信息和歸一化互信息方法已經被廣泛使用并具有最種振蕩現(xiàn)象，分析了這種現(xiàn)象產生的原因，比較了互高的精度J。信息和
8、歸一化互信息方法的配準結果，并就其解決
