毕业论文--基于Elastix的CT与MRI图像配准研究Word文档下载推荐.doc
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指导老师
学院院长
2015年 月日
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摘要
医学图像是现代医疗诊断的重要方法，由于不同的物理理论不断地应用到医学影像中，医学成像设备不断升级，出现了各种各样的成像类型，常见的成像手段有核磁共振成像（MRI）、正电子发射型计算机断层显像（PET）、计算机断层成像（CT）等等，各类成像方式因为有成像原理上的差异，它们提供的图像具有不同的医学特征信息，且由于病人在不同时间，不同条件下，或是不同的设备（或是同一设备的不同参数）产生的图像也会有所差异，因此各图像的医学特征信息可能呈现片面化，但同时各图像的信息也是互补的，通过图像的配准可以全面地了解病人病情，方便医生进行诊断。
本文主要通过在Elastix中进行实验的方式，探究了头颈部肿瘤CT与MRI图像的刚性配准以及弹性配准的性能特点，在此之外还进行了联合测度配准的实验，经过实验证明如何选用算法和参数才能得到较好的配准结果。
关键词：
图像配准；
Elastix；
ITK；
刚性配准；
弹性配准；
联合参数配准
窗体顶端
CT/PET/MRIimageregistrationbasedonElastix
窗体底端
Abstract
Medicalimageisanimportantmethodofmodernmedicaldiagnosis,duetodifferentphysicaltheoriescontinuetobeappliedtomedicalimaging,andmedicalimagingdevicesescalating,appearedinavarietyofimagetypes,commonimagingmeanshavemagneticresonanceimaging（MRI）,positronemissiontomography（PET）,computedtomography（CT）andsoon,becausetherearedifferencesbetweenvarioustypesofimagingmodalityimagingprinciple,imagestheyofferdifferentfeaturesmedicalinformation,andbecausedifferentpatientstime,theimageunderdifferentconditions,ordifferentdevices（ordifferentparametersofthesamedevice）generatedwillvary,andthereforethemedicalinformationofeachimagefeaturemayappearone-sided,buteachimageinformationiscomplementarytobyimageregistrationcanfullyunderstandthepatient'
scondition,convenientfordoctorstodiagnose.Inthispaper,byperformingexperimentsinElastixthewaytoexploretheperformancecharacteristicsofrigidregistrationandelasticregistration,andinadditiontothisalsocarriedoutjointmeasureswithquasiexperimentafterexperimenttodemonstratehowthechoiceofalgorithmsandparametersinordertogetbetterTheregistrationresults.
KeyWords：
imageregistration;
Elastix;
ITK;
rigidregistration;
deformableregistration;
multi-metricregistration
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湖南大学毕业设计（论文）
目录
1绪论 1
1.1医学图像配准研究背景及其意义 1
1.2国内外研究现状 2
1.3配准研究方法 2
2图像配准基本理论 3
2.1图像配准的定义 3
2.2医学图像配准的一般流程 4
2.2.1特征提取 4
2.2.2空间变换 4
2.2.3相似性测度 4
2.2.4优化策略 5
2.3Elastix中的配准 5
2.3.1相似性测度（Metrics） 5
2.3.2图像采样器（Imagesamplers） 7
2.3.3插值器（Interpolators） 7
2.3.4几何变换（Transfomation） 9
2.3.5优化算法（Optimiser） 11
2.3.6多级分辨率（Multi-Resolution） 12
2.4配准评估 13
3基于Elastix的CT/MRI配准 14
3.1刚性及弹性配准实验 15
3.1.1刚性配准实验 15
3.1.2弹性配准实验 18
3.2联合测度配准实验 22
4结论 25
致谢 26
参考文献 27
附录 28
附录A刚性配准参数文档 28
附录B弹性配准参数文档 30
附录C联合测度配准参数文档 32
第34页
1绪论
1.1医学图像配准研究背景及其意义
自从上世纪初，X射线被用来作为医学诊断手段以来，医学诊断技术一直在更新换代，新的造影技术层出不穷，不断成熟的医学成像技术使得临床诊断更加方便和直观，确保了医生对病人病情的正确判断，为后续的有效治疗提供了坚实的保证。
医学图象技术所探究的内容包括图象的获取、重建、配准、分割和分析等方面，而此中的医学图像配准环节是一个非常实用且重要发研究方向领域[10]。
伴随着造影技术的升级，出现了各种不同的造影技术，从最早的X射线成像，到如今的计算机断层成像（CT）、核磁共振（MRI）、电子发射型计算机断层显像（PET）和单光子发射计算机断层成像术（SPECT）等技术，因为原理的不同，出现了多种模态的医学图像，各模态图像为医生提供了不同侧面的人体医疗信息。
各成象技术根据其所呈现的医学特征信息可分为两个类别：
一类是描述人体的解剖特征的解剖结构图像，例如CT、MRI等；
还有一类是可以显示人体的新陈代谢信息的图像，例如PET、SPECT等；
两种成像手段各有其特点，各有其优劣，解剖结构图像可以获得各器官的解剖结构信息，图像分辨率高，但是对疾病敏感度不高。
当检测到疾病时，组织结构已经发生病变，甚至已经到了疾病的中晚期。
而功能结构图像可以获取各个器官的新陈代谢信息，能检测到细胞以及分子层面的病变信息，可以进行疾病的早期诊断，特别是对于癌症治疗，疾病的早期诊断是极其重要的。
遗憾的是功能结构图像的分辨率低，难以分辨解剖结构。
并且同一种类别的造影技术也各有侧重，例如CT图像相对于MRI图像来说侧重于骨组织；
而MRI相对于CT图像来说侧重于软组织。
由此可见，要想通过医学图像来了解病人的病情全貌，仅仅使用单模态的图像是远远不够的，于是催生了多种模态图像配准的思想。
医学图像配准技术通过计算机算法找出不同模态图像的空间对应关系，通过一系列形变，使两幅图像（或者多幅图像）在空间上对齐，进而得到信息整合的综合图像。
1.2国内外研究现状
随着医疗设备的不断更新换代，计算机的存储容量不断扩张，处理器的速度不断提高，以及图像配准算法的不断改进，图像配准在日新月异地发展中。
国外的图像配准技术起步早，对其研究已形成比较完整的体系，各大研究机构以及高校与企业开发了许多图像配准软件和算法平台。
当今距离单模态匹配问题的基本完成已经过去了几十年，但对于多模态匹配，因其问题的复杂性，到现在仍是图像处理中备受关注的焦点问题[1]。
二十世纪八十年代以来，控制理论的不断发展，以及智能控制理论的出现，为图像处理提供了更多的途径与方法。
例如细胞神经网络（CNN）如今已经被广泛应用于图像处理，在图像处理中的线检验、图像分割、图像编码、边缘方向检测、孔填充、运动检验、特征提取、字符识别、去噪等等领域都取得了一定的成果[2]。
国内的图像配准技术起步较晚，各研究机构与高校相继开展了相关研究，提出了一些新的可行算法，对图像配准的发展起到了重要的作用。
1.3配准研究方法
现存的配准算法有很多，不同的算法有各自的优劣，不同的算法适用的场合也不尽相同，于是需要通过对比优化实验，得到最佳的配准算法以及配准参数。
通过使用Elastix配准软件，可以快速使用ITK上几乎所有配准算法，且无需进行复杂繁琐的程序编写，只需编写模块化的参数文档，再在CMD.EXE中调用ELASTX参数文档即可完成配准实验，大大提高了配准实验的效率，以便让研究人员把更多精力集中在算法的优化和对比中。
模块化的参数文档配置方便研究人员快速尝试各种配准算法，调试各种配准参数，以得到满意的，结合自己研究实际的算法和配准参数文档。
本文致力于研究医学图像的刚性和弹性配准，及其联合测度配准。
通过设计配准实验，对比刚性配准和弹性配准各自的特点，总结刚性与弹性配准各自所适用的配准对象，通过对结果的配准速度、配准精度等指标进行评估（可视化评估，以及量化评估），最终得到我们需要的，能用于病人实例的配准参数文档。
2图像配准基本理论
想要完成配准的实验，应当先掌握其基础理论知识，以及对相关软件的熟练运用。
本章作为后续章节的铺垫，叙述图像配准中的基本原理以及Elastix的基本使用知识。
2.1图像配准的定义
在配准的过程中，其中一幅图像是需要进行变换的图像，被称为浮动图象（movingimage），另一张作为基准的无需变换的图像被称为固定图像（fixedimage）。
设浮动图像和固定图像的维度为d，在他们各自的空间域中分别有：
以及。
且设一种变换，使得在空间上与对齐，这就是配准的最终目的[5]。
其示意图如下：
图2.1图像配准的任务是寻找两幅图像的空间映射关系，左为固定图像，右为浮动图像
从数学实质上来说，医学图像配准的过程是一个寻优过程，但是在寻优过程中有很多参数，是一个很复杂的优化过程，这个优化过程的代价函数可如下表示：
，（2-1）
配准过程可以表示为存在关于参数μ的空间变换使得两图像配准时代价函数最小。
2.2医学图像配准的一般流程
一般来说，图像配准有四个基本的步骤：
2.2.1特征提取
这一步进行图像特征的提取，通常有三种特征是经常被使用的[12]：
（1）特征点：
即为在几何上有有意义的特殊点。
特征点又可分为内部特征点以
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