应用显著纹理特征的医学图像配准

摘要：

针对传统的基于几何度量的配准方法无法配准存在局部变形的医学器官的问题,提出了应用显著纹理特征的经典迭代最近点(ICP)医学图像配准算法.该方法借鉴主动外观模型(AAM)思想对医学图像的显著纹理特征建模,将显著性强的特征点赋予较大权重,率先配准.在传统基于空间距离的图像配准基础上加入显著纹理距离.然后,模拟格式塔心理学提出的人类视觉认知过程,使用线性递减的权重平衡两种“距离”度量方式.该算法前期主要根据几何距离取得整体配准效果,后期依赖图像纹理特征使存在局部变形位置的特征点也能精确配准.最后,在腹腔肝脏图像上进行实验.实验结果表明该算法取得了较好的配准效果,准确率达78.82％,比其他几种流行算法提高了22.22％,且对图像的旋转变化不敏感.提出的算法基本解决了存在局部变形医学器官图像的配准问题,达到了精度高、鲁棒性强的配准效果.

关键词：显著纹理、医学图像、图像配准、迭代最近点算法(ICP)、视觉认知

所属期刊栏目：23

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61372046;陕西省自然科学基金资助项目2014JM8338;陕西省教育厅科学研究计划资助项目11JK1049

在线出版日期：2015-10-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：2656-2665