醫(yī)學圖像配準技術

目錄

第1章緒論

1.1圖像配準技術概述

1.1.1圖像配準的定義

1.1.2圖像配準的基本框架

1.1.3圖像配準方法的分類

1.2圖像配準的意義

1.3圖像配準的應用領域

1.4醫(yī)學圖像配準技術

1.4.1醫(yī)學圖像配準的發(fā)展歷史

1.4.2醫(yī)學圖像配準的國內外研究現(xiàn)狀及面臨的問題

1.4.3常用的醫(yī)學圖像配準方法

1.4.4醫(yī)學圖像配準的評價

1.5本書的結構與內容安排

參考文獻

第2章醫(yī)學成像技術

2.1引言

2.2X射線成像

2.2.1普通X射線成像

2.2.2數(shù)字X射線成像

2.3磁共振成像

2.4計算機斷層掃描成像

2.5核醫(yī)學成像

2.5.1正電子放射斷層成像

2.5.2單光子發(fā)射計算機斷層成像

2.6醫(yī)學超聲成像

2.7本章小結

參考文獻

第3章圖像配準算法

3.1引言

3.2特征空間

3.2.1點檢測

3.2.2線檢測

3.2.3霍夫變換

3.2.4邊緣檢測

3.2.5Harris角點

3.2.6SIFT特征點

3.2.7SURF特征點

3.3搜索空間

3.3.1剛體變換

3.3.2仿射變換

3.3.3投影變換

3.3.4彎曲變換

3.4相似性度量

3.4.1差值平方和

3.4.2絕對誤差和

3.4.3歸一化互相關

3.4.4相關比率

3.4.5互信息測度

3.5搜索策略

3.5.1Powell優(yōu)化算法

3.5.2Simplex優(yōu)化算法

3.5.3共軛梯度法

3.5.4擬牛頓法

3.5.5隨機梯度下降法

3.6本章小結

參考文獻

第4章灰度插值方法

4.1引言

4.2最近鄰插值

4.3雙線性插值

4.4三次卷積插值

4.5部分體積插值

4.5.1部分體積估計

4.5.2廣義的部分體積估計

4.5.3計算復雜度

4.6本章小結

參考文獻

第5章醫(yī)學圖像配準的開源平臺

5.1引言

5.2ITK研發(fā)平臺

5.2.1ITK的下載與安裝

5.2.2ITK的系統(tǒng)概述

5.2.3ITK圖像配準算法的實現(xiàn)

5.3Elastix工具箱

5.3.1Elastix簡介

5.3.2軟件的特色

5.3.3配準算法的組成

5.4本章小結

參考文獻

第6章基于相關性的醫(yī)學圖像配準

6.1引言

6.2基于魯棒相關系數(shù)的醫(yī)學圖像配準算法

6.2.1相關系數(shù)估計

6.2.2魯棒的相關系數(shù)

6.3基于相關比的醫(yī)學圖像配準算法

6.3.1相關比

6.3.2條件相關比

6.3.3求導和優(yōu)化

6.4基于增強相關系數(shù)的醫(yī)學圖像配準算法

6.4.1配準模型

6.4.2增強的相關系數(shù)

6.4.3模型的優(yōu)化

6.5實驗結果與分析

6.6本章小結

參考文獻

第7章基于Demons算法的非剛體醫(yī)學圖像配準

7.1引言

7.2Demons算法

7.2.1吸引力的概念

7.2.2光流方法

7.2.3算法流程

7.2.4微分同胚的Demons配準算法

7.3Active Demons算法

7.3.1在擴散過程中引入正力

7.3.2多分辨率方法

7.4對稱Demons算法

7.5可加的Demons算法

7.5.1算法的迭代過程

7.5.2Demons力

7.6實驗結果與分析

7.7本章小結

參考文獻

第8章信息論在醫(yī)學圖像配準中的應用

8.1引言

8.2信息論基礎

8.2.1熵的概念

8.2.2聯(lián)合熵和條件熵

8.2.3相對熵與互信息

8.3互信息在醫(yī)學圖像配準中的應用

8.3.1圖像互信息

8.3.2概率密度估計

8.3.3基于互信息的醫(yī)學圖像配準

8.4幾種其他的信息論相似性度量

8.5本章小結

參考文獻

第9章基于JensenArimoto散度的醫(yī)學圖像配準

9.1引言

9.2Arimoto熵

9.3JensenArimoto散度

9.4與現(xiàn)有信息論測度的聯(lián)系

9.5基于詹森Arimoto散度的醫(yī)學圖像配準算法

9.5.1配準框架

9.5.2變換模型

9.5.3目標函數(shù)

9.5.4優(yōu)化方案

9.6實驗和結果分析

9.6.1測試數(shù)據(jù)

9.6.2仿真數(shù)據(jù)配準實驗

9.6.3臨床數(shù)據(jù)配準實驗

9.6.4實驗結果分析

9.7本章小結

參考文獻

第10章連續(xù)圖像表示在信息論醫(yī)學圖像配準中的應用

10.1引言

10.2基于連續(xù)圖像表示的直方圖估計

10.2.1二維圖像的聯(lián)合直方圖

10.2.2三維圖像的聯(lián)合直方圖

10.3隨機采樣理論

10.3.1低差異序列

10.3.2計算成本

10.4快速連續(xù)的直方圖估計

10.4.1二維圖像的FCHE

10.4.2三維圖像的FCHE

10.5基于連續(xù)直方圖估計的醫(yī)學圖像配準

10.5.1空間變換模型

10.5.2目標函數(shù)

10.5.3優(yōu)化方案

10.6實驗結果與分析

10.6.1二維圖像配準實驗

10.6.2三維圖像配準實驗

10.7本章小結

參考文獻

第11章基于熵圖的醫(yī)學圖像配準

11.1引言

11.2熵特征相似度

11.2.1瑞利熵與散度

11.2.2互信息與α互信息

11.2.3α詹森相異性度量

11.2.4α幾何算術平均散度

11.3熵圖的估計

11.3.1最小生成樹熵估計

11.3.2基于最近鄰圖的熵估計

11.3.3α幾何算術平均散度和α互信息的
熵圖估計

11.4基于多特征互信息的醫(yī)學圖像配準

11.4.1圖像配準框架

11.4.2熵、熵圖與α互信息

11.4.3優(yōu)化方法

11.4.4α互信息的求導

11.4.5特征的選取

11.5實驗結果與分析

11.6本章小結

參考文獻

第12章基于結構特征的多模態(tài)醫(yī)學圖像配準

12.1引言

12.2結構圖像表示

12.2.1熵圖像

12.2.2拉普拉斯圖像

12.2.3自相似度

12.3模態(tài)獨立的鄰域描述子

12.3.1動機與概念

12.3.2基于圖像塊的距離

12.3.3基于高斯函數(shù)的差異度量

12.3.4空間搜索區(qū)域

12.3.5利用MIND的多模態(tài)相似度

12.4基于高斯牛頓方法的配準框架

12.4.1剛體配準

12.4.2擴散約束的形變配準

12.4.3對稱和反向一致性配準

12.5基于結構圖像表示的多模態(tài)醫(yī)學圖像配準

12.5.1形變配準算法

12.5.2實驗結果與分析

12.6本章小結

參考文獻