[01259213]基于非刚性配准的多模医学图像融合技术研究

基于刚性配准的方法并不能满足临床日益增长的需要，而目前国内外针对基于非刚性图像配准的研究还处在理论上的探讨阶段，在临床中几乎没有应用。

非刚性配准问题已经成为图像处理技术发展的瓶颈，是一个亟待决的问题。

本课题在前期刚性领域取得的配准、融合成果的基础上，结合多模非刚性待配准图像成像特点，从异构传感器图像之间的配准、具有较大旋转角度图像的配准和融合算法的改进与提高、评价准则等方面着手开展研究工作。

以非刚性的配准理念，实现近刚性的组织图像配准及融合，改变传统近刚性的组织图像的配准方法，提高融合精度;实现多模医学图像配准、融合与远程医疗信息系统的结合。

提出并实现了以下两种医学图像配准算法：

⑴边缘金字塔配准算法 该算法主要思想是对图像进行由粗到精的配准。首先利用归一化互信息将图像进行分块， 在每个子块图像中按照一定规则选取两组特征点对，其次利用薄板样条函数插值的方法对图像进行空间变换来实现图像的弹性粗配准。

再次利用LOG算子提取构建边缘金字塔集，然后在图像边缘金字塔的最小尺度层进行较大范围的搜索，寻找配准两幅图像的最佳变换，之后每一层以前面一层的搜索结果为中心缩小搜索范围继续搜索，直到最后一层完成图像的精确配准，进而实现整幅医学图像的配准，该算法已经获得国家发明专利（200910000536.2）。

⑵基于图像特征点配准算法该算法首先利用SUSAN算法提取图像的特征点，采用最近邻NN方法和距离约束条件进行特征点粗匹配，再使用距离约束条件进行匹配特征点修正，对得到正确的特征点集使用反向映射的仿射变换模型进行图像变换，来实现图像全局的刚性配准。然后使用B样条函数进行图像的局部弹性配准，具体是在之前粗配准的基础上，使用三次B样条插值函数来对图像插值，进行图像局部的微调，通过覆盖在图像的一个控制点网格来进行图像局部形变的模拟，完成对图像的局部精确配准，进而实现整幅医学图像的配准。

项目完成了支持非刚性配准算法的图像处理系统、心脏及兴趣区域4D可视化系统、虚拟内窥镜系统、医学图像三维可视化系统、基于IDL的医学图像三维重建系统、医学影像工作站、医学影像一致性显示系统、基于相关反馈的医学图像检索系统、医学影像存储系统、结构化电子病历构建系统、医学图像三维分割系统等十余套系统的构建，具备了很强的临床应用潜力。

项目组相关研究"医学图像压缩与融合技术研究"获内蒙古自然科学三等奖。项目在研期间积累了大量创新性发明成果，获得国家发明专利授权三项；受理发明专利申请4项。项目所取得的成果将为多模图像融合的临床实效性奠定理论基础，加快非刚性多模医学图像融合技术研究成果向临床应用的转化。