1、心臟磁共振(Cardiac Magnetic Resonance,CMR)成像,尤其是心肌灌注核磁共振成像(Myocardial perfusion imaging),由于其在心臟功能性檢查方面具有強大的優(yōu)勢,成為近年來的研究熱點。
　　灌注圖像中心臟的位置和形狀會隨著呼吸、移動和心跳而發(fā)生改變。配準就成為進一步圖像處理的必要前提。灌注圖像的灰度會隨著造影劑在心腔中的流動而變化,使得單純依靠灰度信息的算法很難應(yīng)用。灌注圖像質(zhì)量不高

2、,使得基于特征的配準方法很難得到穩(wěn)定的配準特征。
　　基于此,本文提出了綜合使用圖像增強、剛性和非剛性配準相結(jié)合的算法。首先,采用混合圖像增強技術(shù)對心臟結(jié)構(gòu)進行加強。然后使用基于歸一化互相關(guān)的多分辨率和多層次的剛性配準算法矯正呼吸和移動造成的較大范圍的移動。
　　之后,使用馬爾科夫隨機場(Markov Random Field,MRF)模型對圖像進行非剛性配準以矯正仍然存在的彈性形變。在馬爾科夫能量函數(shù)中對圖像塊進行歸一化,

3、以消除兩幅圖像的灰度差異對配準的影響。同時,為了保證結(jié)果連續(xù)平緩,在能量函數(shù)中使用了分段連續(xù)的約束條件。
　　為了消除序列圖像配準時積累誤差的產(chǎn)生,對灌注圖像序列中的每幅圖像計算一幅對應(yīng)的偽真實(Pseudo Ground Truth,PGT)圖像,并將這幅偽真實圖像作為配準模板。通過將灌注圖像與其對應(yīng)的偽真實圖像進行配準,減小了積累誤差對序列圖像配準中的影響。
　　針對本文提出的配準算法,進行了詳盡的對比和驗證實驗。實驗結(jié)