1、伴隨著科學(xué)技術(shù)的高速發(fā)展，高科技醫(yī)療影像設(shè)備的不斷涌現(xiàn)為醫(yī)療現(xiàn)代化提供了越來越多的幫助。在X射線斷層掃描(CT)，核磁共振(MR)等人體解剖結(jié)構(gòu)成像技術(shù)日趨完善的同時，功能性核磁共振(fMRI)、正電子放射斷層掃描(PET,Positron Emission Tomography)以及單光子放射斷層掃描(SPECT,Single Photon Emission CT)等功能性、代謝性成像技術(shù)正逐漸地被人類廣泛地采用。它們?yōu)榕R床醫(yī)療診斷，

2、計算機輔助手術(shù)與治療等工作提供了高質(zhì)量的解剖和功能信息支持，大大提高了人類對自身的認(rèn)知并從而提高了全民醫(yī)療健康水平。然而，多模多源信息的綜合應(yīng)用也向我們提出了巨大的挑戰(zhàn)，其中復(fù)雜三維醫(yī)學(xué)圖像間高效、精確的配準(zhǔn)技術(shù)成為近年來研究的熱點。 所謂的配準(zhǔn)就是在對幾幅圖像做定量分析前，首先要解決這幾幅圖像的嚴(yán)格對齊的問題：它是對一幅醫(yī)學(xué)圖像尋求一種(或一系列)空間變換，使它與另一幅醫(yī)學(xué)圖像上的對應(yīng)點達到空間一致，或最為相似。 在配

3、準(zhǔn)技術(shù)中，如何評價兩幅圖像空間一致性或相似性的標(biāo)準(zhǔn)叫相似性測度。它是配準(zhǔn)過程的一個核心部分。這篇論文的主要工作就討論文獻上已有的一些相似性測度，并提出一個全新的算法。利用這個算法，我們實現(xiàn)了醫(yī)療圖像多模態(tài)的自動配準(zhǔn)，并通過與當(dāng)前主流算法相互比較評價它的性能和應(yīng)用價值。其詳細(xì)工作包括以下幾部分： 1. 詳細(xì)介紹目前流行或曾經(jīng)流行的一些算法。介紹性討論他們的實現(xiàn)原理，特點和應(yīng)用價值。這一部分的主要是瀏覽大量文獻，利用文獻已經(jīng)做過的工

4、作，結(jié)合我們自己的觀點和試驗結(jié)果，加以闡述。 而對于目前醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)方法中最為公認(rèn)的方法－－最大互信息法－－本文將進行更為詳細(xì)的介紹。并且，它也是用來比較本文的創(chuàng)新算法－－基于法向量配準(zhǔn)法－－的主要度量標(biāo)準(zhǔn)。 2. 介紹新型算法－－基于法向量信息（Normal Vector Information,NVI）配準(zhǔn)方法。法向量是利用圖像象素灰度等值面信息所提取的等值面的垂直向量。而基于法向量信息（NVI）的配準(zhǔn)方法，是一種既

5、不屬于基于圖像特征信息的配準(zhǔn)方法，也不完全屬于基于灰度值的方法的新型算法。文章詳細(xì)介紹它的概念提出，算法可行性和特性，以及它的應(yīng)用范圍。NVI的算法的實現(xiàn)、應(yīng)用、評估將是本文關(guān)鍵創(chuàng)新點，并貫穿整篇文章的內(nèi)容。 3. 空間轉(zhuǎn)換、形變模型、以及它們在法向量配準(zhǔn)技術(shù)中的應(yīng)用和實現(xiàn)。不同的配準(zhǔn)要求決定不同的變換類型。目前，剛體以及線性模型的配準(zhǔn)已經(jīng)比較容易實現(xiàn)，而非剛體形變配準(zhǔn)則比較復(fù)雜。而對于NVI配準(zhǔn)的方案，與基于灰度值配準(zhǔn)不同，由

6、于圖像經(jīng)過空間轉(zhuǎn)換會導(dǎo)致圖像的等值面改變甚至變形(在非剛體中)，因而需要特殊的算法來求出圖像轉(zhuǎn)換后的法向量。 4. 應(yīng)用NVI算法的配準(zhǔn)實例。這部分介紹了NVI算法在臨床醫(yī)療數(shù)據(jù)的配準(zhǔn)方案，技術(shù)以及結(jié)果，包括：剛體和非剛體配準(zhǔn)。在非剛體配準(zhǔn)中，由于直接求出變形后圖片的法向量的運算復(fù)雜度太大，在這里，文章提出一個新的配準(zhǔn)框架模式，并結(jié)合前面內(nèi)容來解決非剛體中法向量的快速求取。NVI算法應(yīng)用是非理論方面的內(nèi)容。文章將利用大量的試驗數(shù)