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    前阵子搞血管增强,组长让在亮度通道处理(说什么资源有限什么的,自己不搞FPGA不知道为什么这点儿资源都给不了,所以只好照做。但其实她后来也说可以尝试使用RGB通道和色度通道),搞来搞去结果也不理想(如前两篇博客所示)。后来自己放开约束,大胆用起色度通道,效果果然显著提升。众所周知,丰富的色彩能提供更多的信息,提升视觉质量。很明显,血管是红色的,那么为什么不利用起红色差通道呢?尤其是看论文中处理后图像整体偏红(如fig1),这更增强了我的信心。

    fig1 某论文中表面增强处理结果

    通过改变亮度通道提升亮暗对比,通过改变色差通道提升色彩对比,不就这么简单的事儿吗。主意打定,动手实现起来非常顺利,自己果然也得到了几乎同样的结果。见fig2(由于我是对论文PDF进行截图处理的,所以效果存在一定差异。另,下面示例只处理了Cr通道,实际上Cb通道执行同样处理效果更佳):

    fig2 色差通道处理结果

     

    至此,医学图像的表面增强(血管增强)、对比度增强,色调增强也就都实现了。下面分享一下部分处理结果:

    fig3 血管增强前
    fig4 血管增强后

     

    fig5 表面增强前后对比
    fig6 处理结果示例
    fig7 局部放大

     

    fig8 曲线变换工具

    好啦,大功告成,这个项目可以收尾了。之前多处理亮度通道,通过这次练习,加深了对色彩处理的理解。道阻且长,还需不断努力,日益精进。加油!

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  • 香农首次对信息论建立了数学模型,现在,信息论已经渗透到图像处理,本小结就是研究互信息在医学图像配准 的应用。并描述了几种关于信息论的处理方法互信息的值并不是一个闭区间,优化函数多峰,容易陷入局部最...
    • 一开始,信息论是专门研究信息的有效处理以及可靠传输的一门科学。香农首次对信息论建立了数学模型,现在,信息论已经渗透到图像处理中,本小结就是研究互信息在医学图像配准中 的应用。并描述了几种关于信息论的处理方法
    • 互信息的值并不是一个闭区间,优化函数多峰,容易陷入局部最优点。

    1)信息论基础概念

    1、熵是什么?

    熵是表示分子的混乱程度。越是混乱,熵越大。一开始熵是来源于物理学,后被香农量化到信息论中,表示信源的不确定程度。一般利用灰度直方图来统计像素灰度值的概率分布情况

    2、香农熵:

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    (X表示离散的随机变量,p(x)表示离散的随机函数)

    例子:

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    如上图:灰度级别越分散,灰度越分散,熵越大。

    香农熵的性质:非负、凸、对称、具有极值性

    3、联合熵和条件熵

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    注:如果把熵的概念扩展到一对随机变量中,他是衡量一对随机变量所包含的信息量,换句话说就是这两个变量的相似程度!!!

    4、条件熵、边缘熵、联合熵之间的关系

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    例子:下面的图b-e是原始图像旋转10、20、30的联合灰度直方图分布

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    越不匹配,对应的联合灰度直方图越复杂。

    5、互信息

    1)互信息与联合熵

    互信息通常用来描述两个图像之间的统计相相关性,通常用 I 表示

    理论上,联合熵和互信息是类似的,描述图像的统计相关性,都可以敏感出图像之间的相关关系,图像的互信息和联合熵都可以作为一种配准测度。但是互信息针对两幅图像严重不i配是,引入了边缘熵,这个时候不会像联合熵一样产生错误配准的问题。

    相对熵表示的是两个随机变量间距离的一种度量D,而互信息表示的是一对随机变量包含另一个随机变量之间的程度I,当两个实际变量相等时,D=0,I=1,公式如下:

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    互信息与边缘熵、条件熵、联合熵之间的关系

    2、互信息在图像配准中的应用

    不同模态的图像,他的相同目标的灰度可能不同,但是他的组织、器官,灰度值对应的三维空间相同位置是相同的-统计相关的。

    把互信息作为配准测度,两幅共同解刨的结构的图像配准最好时,互信息达到最大。

    2.1、图像互信息【只有将图片灰度转化为概率密度时,才可以用其目标公式】

    如果把图像的灰度值作为随机变量引入互信息,这个时候,我们就可以利用其定理衡量图像

    步骤:

    • 图像的边缘概率-利用直方图估计
    • 图像的联合概率-利用联合直方图估计
    • 概率分布估计
    参数估计(假设每一类概率密度已知,参数未知,这个时候利用贝叶斯、最大似然估计); 非参数估计:利用直方图、核密度、K临近

    2.2、概率密度估计【只有将图片灰度转化为概率密度时,才可以用其目标公式】

    • 直方图估计(快、简单;但是只能估计离散的分布)
    • 核密度估计(能估计连续概率分布,用于非刚性配准)

    1)直方图估计:

    简单来说就是参考图像与浮动图像,各自关于灰度划分n,m个区间,统计每个点的灰度落在那个区间,通过它可以了解到各个点的灰度情况以及分布是否均匀或者分布在那个区间内

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    但是直方图估计会导致信息的丢失,并且他不是唯一的,也不是平滑的,而且无极值

    2)核密度估计(帕曾窗估计)的原理:

    利用核密度对样本进行平滑,使得得到连续的概率密度函数

    他是基于样本平滑的、样本来估计总体概率密度函数(核密度估计其实是对直方图的一个自然拓展。)

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    通过上面公式,大家也能看出,其实核密度估计就是对直方图的一个扩展,或者说是平滑,他的要求只有一个,就是这个函数的积分为1。

    书上提到了4种常用的核密度函数

    矩函数,三角核函数,高斯核函数以及一二三阶B样条函数

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    注:B样条它能够很好的用于用于非刚性配准

    3、基于互信息的医学图像配准

    核心:将互信息作为衡量待配准图像的相似度

    首先:图像配准可以看成是寻找两个图片的最优空间变换的过程

    算法公式化【目标函数】

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    注:argmax表示的是当μ取到何值时,使得后面的式子最大,MI()表示参考图像与浮动图像之间的互信息,R(x,y,z)表示参考图像,F(Tμ(x,y,z))表示浮动图像,这个Tμ表示对x,y,z的转换,如果不是整数,一般是用插值()的方法

    上述就是目标公式

    4、我们具体化配准算法流程:

    • 1、空间变换【搜索空间】--FFD

    根据前面的基础知识可知,空间变换分为:刚性变换、仿射变换投影变换,弯曲变换(弹性形变)弯曲变换-自由形态形变(FFD)+B样条函数性能较好

    基于B样条的,自由形态形变模型用于建模图像间的局部形变是非常好的

    步骤:

    • 1、为了提高效率,先用全局变换对图像进行粗配准
    • 2、变:Tμ,利用网格以及三阶B样条(平滑)的线性结合

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    上面的

    表示网格与控制点的控制矢量,
    表示各个方向上的控制点,
    表示网格的间隔。这个时候,我们就可以通过网格法以及三阶B样条(用于平滑),进行配准了
    • 2、配准模型的求解(增量与方向)【搜索策略】--L-BFGS

    我们需要优化算法求出下述目标函数的极值

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    根据上述优化算法的介绍,我们发现牛顿法比梯度法更好的收敛,但是牛顿法要求海森矩阵的逆,非常的复杂,提出了伪牛顿法BFGS,我们自己更改,L-BFGS为伪牛顿法的变种(就是在有限的空间内的BFGS)

    泰勒公式:

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    μ表示其增量,进行迭代

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    迭代过程,H表示每一步的步长,是海森矩阵逆的估计

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    n表示空间变换的参数的个数,刚性全局变换,参数为6个,非刚性变换,参数是看网格的大小。

    • 3、【相似性度量】--互信息

    1、概率密度估计(互信息以及相似度度量的基础)

    为了保证概率的鲁棒性,需要计算相似度的解析导数,通过核函数估计连续的概率密度函数【直方图估计是只能估计离散的核函数】

    一般用0阶B样条函数来估计参考图像的概率密度函数

    参考图像的概率密度函数:

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    浮动图像的概率密度函数:

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    联合密度函数:

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    条件密度函数:

    c10862e5050736ffc01ca4f9b2e668a4.png

    注:R°,F°表示图像的灰度的最小值,

    b表示箱宽。

    他的值代表着参考图像和浮动图像之间的差距==灰度差距

    2、互信息求导(求其精确度)【相似性度量】--互信息

    这个时候,我们把前面的概率密度函数等全部带入到

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    后,对其求极值,就能够得到μ何时时,下面的目标函数最大了

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    对其求导:

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    这样,我们就完成了任务。我们来梳理一下算法流程:

    互信息并不是直接的对图像的灰度值进行衡量其一致性,而是量化待配准图形的概率分布之间的相关性,使用优化的方法使得图像的互信息达到最大值的空间变换,是指精确配准。

    流程概述

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    解析流程:

    针对目标函数的求解过程

    首先,对浮动图像通过空间变换,变为F(Tμ)【搜索空间】,利用差值算法,得到浮动图像的灰度值,对参考图像进行灰度值计算,通过直方图或者帕曾窗估计对参考图形、浮动图像的像素点的灰度值进行估计。【特征空间】,对浮动图像估计边缘密度、联合密度,与参考图像进行互信息配准,选定优化方案【相似度度量】,当达到一定的步数,或者μ的临近两次差值足够的小的时候,输出最优变换μ搜索策略】,并且利用μ※对参考图像以及浮动图像进行配准。

    5、几种基于信息论的相似性度量方法【对香农熵的一种优化】

    归一化度量【NMI】(解决了互信息对图像重叠问题的敏感度问题)

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    熵相关度量【ECC】(类似于归一化)

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    互累计剩余熵【CCRE】(具有更广泛的性质,将概率分布转化为累计概率分布问题)

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    Alpha互信息【A-MI】(推广)

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    詹森瑞利散度【JRD】(互信息的另外一种形式,利用詹森不等式和香农熵构造的一种散度)

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  • 实验证明,基于这种GCF外力场Snake算法图像包含大量噪声情况下,既能保留边缘信息又排除掉噪声带来不良影响,正确收敛到目标物体真实边界上,而且深凹部位收敛速度远远快于GVF Snake。将该算法应用于...
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    Goodfellow等人,介绍了生成对抗网络(GAN)以模拟数据分布。由于与两个基本属性相关的原因,GAN可以合成真实图像。

    GAN是一种无监督的训练方法,可以通过类似于人类学习图像特征的方式获取信息。

    通过发现潜在的高维数据分布,GAN在特征提取方面具有良好的性能。

    本文回顾了医学图像处理应用中提出的基于GAN的结构,包括去噪,重建,分割,检测,分类和图像合成。论文的分布如图1所示。

    本文最后汇总了63篇论文,涵盖了各种GAN。在第3节中,介绍了GAN的体系结构及其医学图像应用的子类。第4节描述了医学图像处理应用中GAN的不同贡献(去噪,重建,分割,检测,分类和合成)。第5节介绍了使用GAN进行医学图像处理的研究方法,挑战和未来。方向。

    监督深度学习是目前许多计算机视觉和医学图像分析任务中最先进的技术。但是,它的主要限制因素是它依赖于大量带注释的训练数据。这在医学领域尤其重要,因为医学图像的获取和标记需要专家,导致严重缺乏标签训练数据。

    机器学习的另一个问题是对于一般任务(例如超分辨率,分割或图像到图像转换),必须手动设计相似性度量。传统的相似之处包括像素级损失,例如L1和L2距离,这两者都模糊了结果并且缺乏上下文整合。GAN的对抗性训练通过学习丰富的相似度来区分真假数据,从而消除了对显式像素级目标函数建模的需要。该特征最近已被用于改进医学图像分割,图像增强(例如去噪),以及使用基于GAN的图像到图像转换技术来解决医学图像域移位的问题。

    域转移现象实际上是另一个主要问题,目前限制了深度学习模型的泛化能力。假设训练数据和推理数据来自相同的分布,因此训练的模型也应该在看不见的数据上正常工作。这种假设通常不正确,并限制了模型的应用。性别。领域适应是指使模型对这种领域转变具有鲁棒性,而对抗训练具有巨大的潜力。

    GAN框架由生成器(G),鉴别器(D)和实际数据X的训练数据集组成.G生成器是多层网络参数θG,其被设计用于找到映射x = G(z,θG)。通过映射生成G,并生成G. 另一方面,鉴别器D(x;θD)旨在将伪样本与真实数据区分开。

    GAN的主要优点是通过关注数据的潜在概率密度来找到模型的数据分布。尽管GAN具有相对于CNN的固有优势,但仍存在一些挑战:

    模式崩溃:当G崩溃时,将所有不同的输入映射到相同的数据;

    不稳定:使相同的输入产生不同的输出。这些现象的主要原因与优化过程中梯度的消失有关。

    虽然批量标准化是解决GAN不稳定性的一种方法,但是不足以实现GAN性能的最佳稳定性。因此,已经引入了许多GAN子类来解决这些缺陷。部分框架如下所示:

    在医学图像处理中的应用

    1,去噪

    由于过量辐射对健康有害,减少辐射剂量已被用作有效的解决方案。然而,剂量减少会增加医学图像的噪声水平,这可能导致一些信息的丢失。当前基于CNN的去噪方法的主要问题是在优化中使用均方误差,导致预测图像模糊,这不能提供常规剂量图像的纹理质量。GAN可以通过检测噪声图像和去噪图像之间的映射来消除该问题并生成图像。

    表1总结了主要的基于GAN的去噪方法。通过控制损失函数以考虑更多纹理特征,实现了良好的医学图像降噪性能。然而,找到快速,准确和稳定的架构是未来工作的开放方向。

    2,重建

    重建丢失的图像数据在诊断过程中可能是有效的。由于GAN在数据合成中的良好性能,它具有相当大的潜力。在一些医学图像中,例如磁共振成像(MRI),需要更长的采集时间,并且患者的无意识(即,由于呼吸)和自主(即由于不舒适的条件)运动是非常常见的。这些移动导致图像中的一些关键信息丢失。基于GAN的方法试图找到不完整(零填充)和完全采样的MR图像之间的映射。

    表2和表3总结了一些GAN的特性和性能。在医学图像的重建中,GAN似乎提供了良好的性能,为损失功能添加了一些操作,突出了纹理细节和特殊功能。

    3. 分割

    医学图像处理中的物体和器官的标记在异常检测和形状识别中起重要作用。此外,分段被定义为许多其他任务的预处理步骤,例如检测和分类。因此,自动分割已经引起了许多研究者的关注。近几十年来,自动分割是医学图像处理中应用深度学习中最常见的主题。

    通常,基于CNN的分割方法使用像素丢失来学习像素之间的局部和全局关系。因此,需要统计建模方法,如条件随机场或统计形状模型来纠正其结果。尽管已经提出基于补片的CNN方法来解决该问题,但是这些方法需要在准确度和补丁大小之间进行权衡。已经提出了基于加权交叉熵损失的基于U-Net的架构,但是这些方法面临权重优化问题。因此除了减肥之外,还需要一般的损失来解决这个问题。GAN在医学图像中被分割,主要在脑,胸,眼,腹部,显微图像,心脏运动和脊柱中。表5至10总结了基于GAN的分割方法。从已知的DNN架构来看,U-Net和ResNet是最常用的网络,因为它们提供通用识别功能,并且可以用作基于GAN的分段模型中的生成器。

    大脑

    胸部

    胸部X射线图像分割的主要障碍是图像质量差,局部伪影和心肺重叠。戴等人。提出了一种基于GAN的解决方案(SCAN),可以增强分割的整体一致性,并提取心脏和左/右肺的轮廓。这项工作的主要贡献是使用完全连接的网络,其中VGG下采样路径的特征映射较少。

    眼睛

    在视网膜血管分割中,许多基于CNN的方法比人类专家表现得更好。Son等人。用GAN取代CNN,遵循发电机的U-Net架构。两个数据集的实验结果表明,传统鉴别器可以实现最佳性能,甚至优于人类专家的注释。

    拉希里等人。提出了一种基于DC-GAN的分割方法,该方法将RoI补丁与背景分开。类似的CNN需要大量的训练数据才能很好地执行,并且所提出的结构使用九分之一的训练数据实现了类似的性能。

    Shankaranarayana等。建议使用cGAN网络分割二维彩色眼底图像。发电机是防损和L1损耗的网络。

    腹部

    腹部MRI图像中脾脏的大小和形状的差异导致CNN深度分割方法的错误标记。GAN模型可以解决这个问题。

    显微图像

    脊柱

    4.测试

    在医学诊断中,许多疾病标志物被称为异常。然而,从图像计算检测异常需要大量的监督训练数据。即使有如此大量的数据,也无法保证学习网络能够检测到无形的情况。

    与之前的应用相比,GAN在异常检测中提供的论文具有更多的结构复杂性,因为它们受益于GAN的不同方面。事实上,鉴别者的作用在实践中更为突出。此外,提取的地图定义了识别健康和异常图像的潜在方面,以便以更感性的方式使用。

    5.分类

    由于在心脏超声(US)成像期间发生心脏和呼吸运动,所得到的图像可能显示不完整的信息,例如心脏的基部和顶端切片,这是识别左心室(LV)解剖结构的关键特征。因此,需要自动化系统来完成缺失部分或丢弃具有不完整信息的图像,这可能误导分类过程。

    张等人。提出了一种半耦合GAN(SCGAN)来对有用的心脏图像进行分类,其中缺少基础切片,如下图所示。结果表明,与CNN方法相比,该方法具有更高的精度和更低的计算成本。此外,SCGAN还提高了对抗训练的稳健性。

    6.合成

    最初,GAN被提议作为完全无监督的生成框架,其目标是在训练数据分布之后将随机噪声映射到真实图像。使用条件GAN,它成功地转变为监督生成框架。本文将原始GAN框架称为无条件或无监督GAN,而不是条件GAN。重要的是要强调区分这些不同的概念并相应地对文献进行分类是很重要的。

    这两个框架的属性用于合成某些类型的医学图像,这些图像来自个体噪声或来自先前的知识(参见条件图像合成),例如元数据或甚至用于映射的图像数据。从一种形式到另一种形式的图像。

    讨论

    1. GAN在医学领域的优势

    基于GAN的深度生成模型可生成逼真的图像,而Gan在医学图像的两个独特挑战中具有独特的优势:

    • 标签的稀缺性:通常,标签过于昂贵且难以在医学图像中获得。基于监督学习的深度神经网络对于这些问题具有挑战性。通过综合和转换的多项研究证明,GAN可以利用这两个即将到来的框架。
    • 不成对数据:找到正确的数据(按像素或按地区)非常具有挑战性。GAN框架非常强大,例如循环GAN从未配对的训练图像中学习独特的模式并产生逼真的输出。

    2,缺点

    本文确定了当前形式的GAN中可能阻碍其在医学界发展的三个主要缺点:

    • 合成数据的可信度:基本网络 - 发生器和鉴别器仍然是深度神经网络,其机制尚未得到很好的研究。在医学图像中,强度通常与某些含义相关联,例如,可以基于CT数据的HU粗略地对组织类型进行分类。这种关联和映射目前在GAN重建中缺乏,这是一个足以让临床医生不信任GAN合成图像的缺点。
    • 不稳定的培训:许多文件表明GAN培训的价值不稳定。这可能导致模式cllaspe等情况。现有技术的工作集中在解决实际图像的GAN训练中的这些数值不稳定性问题。然而,在医学成像中,图像图案本身并不清楚,并且不清楚如何识别这样的问题。
    • 评估指标:评估重建结果的最佳方法仍不清楚。在医学成像中,研究人员主要依靠传统指标(如PSNR或MSE)来评估GAN重建的质量。但是,这个指标的缺点是人们选择GAN的主要原因。

    3.未来前景

    本文认为,GAN需要解决上述主要缺陷,才能成为医疗保健领域值得信赖的技术。

    还需要解决训练不稳定性问题,这意味着需要进行严格的实验来理解GAN在医学成像环境中的融合。指标的问题很棘手,临床医生明白临床医生在CAD中合成GAN图像的表现是必要的第一步。简而言之,GAN在未来几年内开辟了许多可能的研究问题。正确的理解和回答是在实际临床情况下成功部署GAN的关键。

    参考文献:关注微信公众号:“图像算法”或者微信搜索imalg_cn 可获取

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    本文为英国诺丁汉大学(作者:TAN CHYE CHEAH)的博士论文,共143页。

    随着影像学技术的发展,图像引导手术(IGS)可以为外科医生提供高质量的三维人体解剖图像。虽然IGS目前在神经外科中得到了广泛的应用,但在将其应用于更一般的微创手术之前,仍然存在一些必须克服的局限性。在这篇论文中,我们在医学图像配准和脑组织形变建模领域做出了一些贡献。从方法论的角度来看,医学图像配准算法可以分为基于特征的配准算法和基于灰度的配准算法。基于特征的配准面临的挑战之一是确定给定任务和成像类型需要哪种特定类型的特征。为此,提出了一种基于点和曲线特征的点集配准方法,该方法具有基于点的配准精度和基于直线或曲线的配准鲁棒性。我们还利用基于强度的相似性度量来解决多模态图像的刚性配准问题。

    互信息(mutual information,MI)是近年来出现的一种流行的相似度度量,在医学图像配准领域得到了广泛的认可。不幸的是,它忽略了图像中包含的空间信息,例如边缘和角点,这些信息在图像配准中可能有用。我们引入了一种新的相似度度量,称为自适应互信息度量(AMI),它结合了梯度空间信息。高梯度区域的显著像素对配准图像互信息的估计贡献较大。实验结果表明,该方法提高了配准精度,对与参考图像偏差较大的噪声图像具有较强的鲁棒性。

    沿着这个方向,我们进一步改进了同时使用从多个特征中获得的所有信息的技术。该算法利用多个空间特征,对噪声和一些固有变化的影响不太敏感,配准精度更高。脑移位是一种复杂的现象,引起脑畸形的原因很多。我们研究了大脑形变的位置和大小模式,并考虑这种模式对纠正IGS系统中的大脑形变的影响。采用计算有限元方法分析了手术过程中脑组织的形变和应力张量。最后,我们开发了一个用于IGS解释的原型可视化显示和导航平台。该系统以Qt(cross-platform gui toolkit)为基础,以VTK(object-oriented visualization library)为渲染内核。在构建可视化软件平台的基础上,为今后脑组织形变的系统化研究奠定了基础。

    In parallel with the developments in imaging modalities, image-guided surgery (IGS) can now provide the surgeon with high quality three-dimensional images depicting human anatomy. Although IGS is now in widely use in neurosurgery, there remain some limitations that must be overcome before it can be employed in more general minimally invasive procedures. In this thesis, we have developed several contributions to the field of medical image registration and brain tissue deformation modeling. From the methodology point of view, medical image registration algorithms can be classified into feature-based and intensity-based methods. One of the challenges faced by feature-based registration would be to determine which specific type of feature is desired for a given task and imaging type. For this reason, a point set registration using points and curves feature is proposed, which has the accuracy of registration based on points and the robustness of registration based on lines or curves. We have also tackled the problem on rigid registration of multimodal images using intensity-based similarity measures. Mutual information (MI) has emerged in recent years as a popular similarity metric and widely being recognized in the field of medical image registration. Unfortunately, it ignores the spatial information contained in the images such as edges and corners that might be useful in the image registration. We introduce a new similarity metric, called Adaptive Mutual Information (AMI) measure which incorporates the gradient spatial information. Salient pixels in the regions with high gradient value will contribute more in the estimation of mutual information of image pairs being registered. Experimental results showed that our proposed method improves registration accuracy and it is more robust to noise images which have large deviation from the reference image. Along with this direction, we further improve the technique to simultaneously use all information obtained from multiple features. Using multiple spatial features, the proposed algorithm is less sensitive to the effect of noise and some inherent variations, giving more accurate registration. Brain shift is a complex phenomenon and there are many different reasons causing brain deformation. We have investigated the pattern of brain deformation with respect to location and magnitude and to consider the implications of this pattern for correcting brain deformation in IGS systems. A computational finite element analysis was carried out to analyze the deformation and stress tensor experienced by the brain tissue during surgical operations. Finally, we have developed a prototype visualization display and navigation platform for interpretation of IGS. The system is based upon Qt (cross-platform GUI toolkit) and it integrates VTK (an object-oriented visualization library) as the rendering kernel. Based on the construction of a visualization software platform, we have laid a foundation on the future research to be extended to implement brain tissue deformation into the system.

    1.   引言
      
    2. 图像引导手术
    3. 用均匀曲线特征细分技术改进非线性点集配准
    4. 利用图像梯度信息的自适应互信息测度
    5. 基于互信息的多特征医学图像配准
    6. 图像引导手术系统:开发具有导航探头-组织交互的数据可视化接口
    7. 结论与展望

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信息论在医学中的应用