本文關(guān)鍵詞：小動物PET和小動物CT圖像配準(zhǔn)的研究

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【摘要】：近年來,隨著計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展和醫(yī)學(xué)研究的需要,出現(xiàn)了越來越多的醫(yī)學(xué)影像設(shè)備,如X線、CT(電子計算機(jī)斷層掃描)、MRI(磁共振成像)、PET(正電子發(fā)射計算機(jī)斷層成像)、SPECT(單光子發(fā)射計算機(jī)斷層成像)、超聲設(shè)備和熒光分子影像等。不同模態(tài)的醫(yī)學(xué)影像設(shè)備在成像領(lǐng)域的側(cè)重點(diǎn)不同,將反映不同信息的醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行有機(jī)融合,則可以提供更為豐富的影像信息。由于多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像設(shè)備價格不菲,且已有的多模態(tài)一體機(jī)尚不能滿足大多數(shù)多模態(tài)圖像融合的需求,因而獲取配準(zhǔn)圖像的通用模式成為了研究熱點(diǎn)。本文以小動物PET和小動物CT圖像配準(zhǔn)為例,研究了多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像設(shè)備的通用配準(zhǔn)方法。首先設(shè)計了一種小動物床,對已有體外特征標(biāo)記點(diǎn)配準(zhǔn)方案進(jìn)行了改進(jìn),將優(yōu)化后的配準(zhǔn)裝置固定在小動物床外側(cè)。載有小動物的動物床可以在不同成像設(shè)備間轉(zhuǎn)移。在轉(zhuǎn)移和掃描過程中,小動物始終處于麻醉狀態(tài),故可假設(shè)兩種設(shè)備間采集的圖像符合剛體變換模型。配準(zhǔn)裝置可以在不同成像設(shè)備上顯像,最終在圖像斷層平面呈現(xiàn)為特征標(biāo)記點(diǎn)。通過尋找兩組圖像間相匹配的特征點(diǎn)即可計算空間轉(zhuǎn)換關(guān)系,進(jìn)而將分辨率較低的PET圖像映射到CT圖像空間,實(shí)現(xiàn)圖像配準(zhǔn)及融合。上述方案在尋找相匹配特征點(diǎn)的過程中計算量大,同時為達(dá)到一定的配準(zhǔn)精度需要增加特征點(diǎn)的數(shù)量,因而實(shí)驗(yàn)操作和計算的復(fù)雜度大大提高。本文在上述方法思路基礎(chǔ)上,進(jìn)行了深入研究,提出了在兩組圖像空間內(nèi)建立公共參考坐標(biāo)系,以實(shí)現(xiàn)圖像配準(zhǔn)的新方案。該方案在小動物床外側(cè)固定兩根相交的特征直線導(dǎo)管,利用特征直線在CT和PET斷層平面形成的特征點(diǎn),采用直線擬合的方法將特征點(diǎn)序列進(jìn)行直線擬合,可以將特征點(diǎn)尋找過程中所引入的誤差減小。通過兩條特征直線在兩組圖像空間內(nèi)建立的公共參考坐標(biāo)系,即可確定兩組圖像空間的轉(zhuǎn)換關(guān)系,從而實(shí)現(xiàn)圖像配準(zhǔn)及融合。本文對兩種方案的配準(zhǔn)結(jié)果進(jìn)行了模擬數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)、體模數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)以及活體小動物實(shí)驗(yàn)評估。通過目測檢驗(yàn)和特征點(diǎn)匹配誤差的計算,可知兩種方案均可以實(shí)現(xiàn)小動物PET和小動物CT圖像的配準(zhǔn)。新的方案較已有方案具有計算過程更為簡單,配準(zhǔn)精度更高的特點(diǎn)。
【關(guān)鍵詞】：小動物CT 小動物PET 多模態(tài) 圖像配準(zhǔn) 小動物床
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-21
• 1.1 顯微醫(yī)學(xué)影像設(shè)備9-10
• 1.2 多模態(tài)圖像配準(zhǔn)10-16
• 1.2.1 多模態(tài)圖像配準(zhǔn)概念10-11
• 1.2.2 多模態(tài)圖像配準(zhǔn)意義和應(yīng)用11-13
• 1.2.3 多模態(tài)圖像配準(zhǔn)方法13-16
• 1.3 多模態(tài)圖像融合16-18
• 1.3.1 基于空間域的圖像融合方法16-17
• 1.3.2 基于變換域的圖像融合方法17-18
• 1.4 多模態(tài)圖像配準(zhǔn)結(jié)果評估18
• 1.5 本文研究內(nèi)容18-21
• 1.5.1 本文技術(shù)路線18-19
• 1.5.2 本文章節(jié)安排19-21
• 第二章 實(shí)驗(yàn)設(shè)備及圖像數(shù)據(jù)解析21-31
• 2.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)備及成像原理21-23
• 2.1.1 小動物CT21
• 2.1.2小動物PET21-23
• 2.2 顯微圖像數(shù)據(jù)預(yù)處理23-26
• 2.2.1 顯微圖像格式解析23-25
• 2.2.2 顯微圖像插值算法25-26
• 2.3 小動物床設(shè)計26-29
• 2.3.1 小動物床的設(shè)計26
• 2.3.2 麻醉及保溫裝置26-28
• 2.3.3 呼吸門控裝置28-29
• 2.4 本章小結(jié)29-31
• 第三章 基于空間特征點(diǎn)匹配的圖像配準(zhǔn)算法31-43
• 3.1 小動物床配準(zhǔn)裝置31
• 3.2 基于空間特征點(diǎn)匹配方法31-36
• 3.2.1 特征點(diǎn)提取及匹配32-34
• 3.2.2 空間轉(zhuǎn)換矩陣計算34-35
• 3.2.3 特征匹配誤差分析35-36
• 3.2.4 算法軟件實(shí)現(xiàn)36
• 3.3 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果36-42
• 3.3.1 體模配準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析36-39
• 3.3.2 小動物活體配準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析39-42
• 3.4 本章小結(jié)42-43
• 第四章 基于空間參考坐標(biāo)系變換的圖像配準(zhǔn)算法43-57
• 4.1 小動物床配準(zhǔn)裝置43
• 4.2 基于空間參考坐標(biāo)系變換配準(zhǔn)算法43-49
• 4.2.1 特征點(diǎn)提取及直線擬合44-46
• 4.2.2 參考坐標(biāo)系的建立46
• 4.2.3 轉(zhuǎn)換矩陣的計算46-48
• 4.2.4 算法軟件實(shí)現(xiàn)48-49
• 4.3 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果49-55
• 4.3.1 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析49-51
• 4.3.2 體模配準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析51-52
• 4.3.3 小動物活體配準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析52-55
• 4.4 本章小結(jié)55-57
• 第五章 總結(jié)與展望57-59
• 5.1 總結(jié)57-58
• 5.2 展望58-59
• 致謝59-61
• 參考文獻(xiàn)61-65
• 作者簡介65

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