基于特征点Ｒéｎｙｉ互信息的医学图像配准

分类：论文范文 发表时间：2021-04-12 09:46

　　摘要针对医学图像配准有鲁棒性强、准确性高和速度快的要求，文中提出一种基于特征点Ｒéｎｙｉ互信息的医学图像配准算法．起初从模板图像与待配准图像中依次提取出多尺度特征点，其次使用其空间坐标计算特征点Ｒéｎｙｉ互信息目标函数，实现图像配准．该算法有效地避免了多模噪声图像间的灰度差异影响，减少了待处理的数据量，同时使用Ｒéｎｙｉ互信息来消除目标函数所受的局部极值的影响，进一步提高了配准精度．实验证明该算法适于单模和多模医学图像配准，速度较快、精度高、鲁棒性强，是一种有效的自动配准方法，并且具有较好的临床应用价值．

　　关键词医学图像配准；尺度空间特征点；Ｒéｎｙｉ互信息

　　１引言

　　医学图像配准的主要任务是通过求解某种空间变换，来使得两幅图像的对应点在解剖结构和空间位置上保持绝对一致．配准的目标是使模板图像和待配准图像上所有的解剖点，或者至少是所有具有诊断意义以及手术区域的关键点都能达到最佳匹配．因此在实际的临床应用中，图像配准具有十分重要的意义［１］．当前，基于灰度的方法和基于特征的方法是医学图像配准的两类主要方法［２］．基于灰度的配准方法从图像整体的像素灰度方面来考察，此类方法的原理是利用图像间像素灰度值的某种对应关系来实现配准的，一般只适用于单模图像配准；而基于图像特征的配准方法主要通过提取图像的角点、轮廓等图像的局部特征进行配准，这类方法计算速度快并可应用于多模图像配准中，因而成为当前医学图像配准的热点研究方法．

　　２医学图像多尺度特征点的提取

　　在机器视觉中，稳定的特征点可以准确反映图像内容，降低真实图像中形变、噪声、位置差异等因素造成的影响，并且可以显著减少图像处理的数据量，因而已被大量应用于匹配算法中［１０－１２］．

　　３配准目标函数

　　３．１Ｒéｎｙｉ互信息概述

　　互信息是信息论中的重要概念，它描述了变量间的统计相关性，常用的互信息有Ｓｈａｎｎｏｎ互信息与Ｒéｎｙｉ互信息两种．传统的医学图像配准将待配准的两幅图像看作是关于灰度的两个随机变量集Ａ与Ｂ，ａ和ｂ是两个随机变量集的取值，即像素灰度值．则Ａ和Ｂ的Ｓｈａｎｎｏｎ互信息与Ｒéｎｙｉ互信息分别为Ｈ（Ａ，Ｂ）＝－∑ａ，ｂＰＡＢ（ａ，ｂ）ｌｎＰＡＢ（ａ，ｂ），Ｒα（Ａ，Ｂ）＝１／α－（）（）１ｌｎ∑ａ，ｂＰＡＢ（ａ，ｂ）α．其中，联合概率ＰＡＢ（ａ，ｂ）通过归一化的联合灰度直方图求得．对含有相同内容的两幅图像进行几何变换，当它们在空间对齐时，它们的互信息量最大．显然，这种方法忽略了像素的图像空间位置信息．且其时间复杂度为Ｏ（ｎ２），ｎ为像素的个数，因而配准速度非常慢．

　　３．２特征点集的Ｒéｎｙｉ互信息

　　本文在提取图像特征点的基础上，研究特征点集的Ｒéｎｙｉ互信息，并应用于图像配准中．假定从两幅图像中分别提取Ｎ１与Ｎ２个特征点构成集合Ｘ＝｛Ｘｉ｜ｉ＝１，２，...，Ｎ１｝和Ｙ＝｛Ｙｊ，｜ｊ＝１，２，...，Ｎ２｝，其中Ｘｉ与Ｙｊ表示两幅图像中特征点的二维坐标．对于点集Ｘ与Ｙ，定义联合概率为Ｐｉｊ＞０，即表示同时从Ｘ中选取Ｘｉ和从Ｙ中选取Ｙｊ的概率．Ｘ与Ｙ中单独抽样的概率为Ｐｉ＝∑Ｎ２ｊ＝１Ｐｉｊ与Ｐｊ＝∑Ｎ１ｉ＝１Ｐｉｊ，且∑Ｎ１ｉ＝１∑Ｎ２ｊ＝１Ｐｉｊ＝１．则点集Ｘ的Ｓｈａｎｎｏｎ熵与Ｒéｎｙｉ熵分别为Ｈ（Ｘ）＝－∑Ｎ１ｉ＝１ＰｉｌｎＰｉ，Ｒα（Ｘ）＝１α－１ｌｎ∑Ｎ１ｉ＝１Ｐαｉ．显然，Ｒéｎｙｉ熵是Ｓｈａｎｎｏｎ熵的广义形式，当α→１时，Ｒα→Ｈ．因此Ｒéｎｙｉ熵具有更强的泛化能力．

　　４配准过程

　　基于上述讨论，通过提取多尺度特征点作为图像内容描述，结合Ｒéｎｙｉ互信息作为相似性测度的标准，本文提出一种基于特征点Ｒéｎｙｉ互信息的医学图像配准方法。

　　结论

　　本文在提取的稳定多尺度噪声点基础上，结合Ｒéｎｙｉ互信息理论提出了基于特征点Ｒéｎｙｉ互信息医学图像配准方法．该方法的目标函数是通过对特征点的空间坐标直接计算得到的，有效避免了多模噪声图像间的灰度差异，处理数据量小，速度快．同时吸收了Ｒéｎｙｉ互信息局部极值少的优点，进一步提高了配准精度．与多种配准方法相比，该方法速度较快、精度高，是一种有效的自动配准方法．

　　参考文献

　　［１］ＢｒｏｗｎＬＧ．Ａｓｕｒｖｅｙｏｆｉｍａｇｅｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ．ＡＣＭＣｏｍｐｕｔｉｎｇＳｕｒｖｅｙｓ，１９９２，２４（４）：３２５－３７６

　　［２］ＷａｎＲｕｉ，ＬｉＭｉｎｇ－Ｌｕ．Ａｎｏｖｅｒｖｉｅｗｏｆｍｅｄｉｃａｌｉｍａｇｅｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ／／Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅ５ｔｈＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅａｎｄＭｕｌｔｉｍｅｄｉａＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ．Ｘｉ’ａｎ，Ｃｈｉｎａ，２００３：３８５－３９０

　　赵海峰陆明卜令斌孙登第罗斌

上一篇：光学相干层析医学图像处理及其应用 下一篇：“反精神医学”的谱系：精神卫生公共性的历史