6、婴儿脑图像配准与膝关节骨赘检测方法

婴儿脑图像配准与膝关节骨赘检测方法

婴儿脑图像配准

在婴儿脑图像配准方面，为应对婴儿出生第一年大脑快速发育和动态外观变化带来的挑战，提出了一种基于学习的配准方法。

模型训练与迭代优化

首先，对于外观 - 外观模型进行估计外观，接着利用上下文特征作为额外的特征表示来训练下一层的随机森林。由于使用了高级上下文特征来优化随机森林回归，预测的位移可以得到改善。通过重复重新计算上下文特征和训练下一层随机森林的步骤，能够迭代地提高预测准确性。同时，也可以将上下文集成到逐块外观 - 外观模型中，来增强预测的逐块图像外观。

新婴儿图像配准步骤

将新的婴儿图像 S 与模板 T 进行配准，分为三个步骤：
1. 预测位移场 ：访问新婴儿图像 S 的每个体素 u，使用学习到的逐块外观 - 位移模型，根据在 u 处提取的图像块 $P_s(u)$ 预测其指向模板图像的位移 $h(u)$，从而得到密集变形场 $H = {h(u)|u \in X_s}$，再通过反转密集变形场 H 计算初始变形场 F，因为变形路径应在模板图像空间中定义，即 $F = {f(v)|v \in X_T}$。
2. 转换图像外观 ：将主体图像 S 从其原生空间 $X_S$ 变形到模板空间 $X_T$ 后，使用学习到的逐块外观 - 外观模型，将局部图像外观 $P_s(u)$ 从主体图像 S 扫描的时间点转换到模板图像 T 扫描时间点的 $Q(u)$，最终得到大致对齐且具有模板样外观的主体图像 $\hat{S}$。
3. 完成整体变形 ：由于 $\h