本文選題：醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)　切入點(diǎn)：Clifford代數(shù)　出處：《圖學(xué)學(xué)報(bào)》2017年01期

【摘要】：在利用顱骨輪廓幾何特征配準(zhǔn)基礎(chǔ)上,提出配準(zhǔn)前顱部圖像的感興趣區(qū)(ROI)圈定,并在Clifford代數(shù)框架下給出一種全新的相對(duì)不變量構(gòu)造方法。該方法以顱部ROI的輪廓數(shù)據(jù)作為配準(zhǔn)點(diǎn)云集,根據(jù)顱骨剛體輪廓相似性特點(diǎn),運(yùn)用Clifford代數(shù)構(gòu)造相對(duì)幾何不變量的數(shù)學(xué)模型及計(jì)算模型,并計(jì)算配準(zhǔn)幾何運(yùn)算需求的平移量和旋轉(zhuǎn)算子,采用3D醫(yī)學(xué)圖像的相似性測度直接進(jìn)行三維數(shù)據(jù)的配準(zhǔn)。數(shù)據(jù)源及評(píng)估使用Brain Web數(shù)據(jù)庫和美國Vanderbilt大學(xué)的"回顧性圖像配準(zhǔn)評(píng)估"項(xiàng)目數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)表明,新方法在顱部的ROI區(qū)域進(jìn)行配準(zhǔn),能夠精確的定位組織器官的三維位置,執(zhí)行效率高,配準(zhǔn)均值誤差在2~4 mm內(nèi),達(dá)到亞像素級(jí)配準(zhǔn)精度。
[Abstract]:On the basis of the geometric feature registration of the skull contour, the region of interest (ROI) delineation of the anterior cranial image is proposed. A new method of constructing relative invariants under the framework of Clifford algebra is presented, in which the contour data of cranial ROI are used as the matching point cluster, and according to the similarity of skull rigid body contour, The mathematical model and calculation model of relative geometric invariants are constructed by using Clifford algebra, and the translation and rotation operators of matching geometric operation requirements are calculated. The similarity measure of 3D medical image is used to register 3D data directly. The data source and evaluation use Brain Web database and "retrospective image registration evaluation" project data of Vanderbilt University in the United States. The experimental results show that, The new method can accurately locate the three-dimensional position of tissues and organs in the ROI region of the cranium. The efficiency of the new method is high. The mean error of registration is within 2mm and the accuracy of sub-pixel registration can be achieved.
【作者單位】： 南通大學(xué)電氣工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61273024,61305031) 江蘇省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(BY2016053-11) 江蘇省“333”高層次人才培養(yǎng)工程項(xiàng)目(BRA2015366) 江蘇省優(yōu)勢學(xué)科項(xiàng)目(PAPD)
【分類號(hào)】：R445;TP391.41

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本文編號(hào)：1682036