53、随机森林在医学图像计算中的应用

随机森林在医学图像计算中的应用

1. 图像配准

图像配准是确定两个通常被称为源和目标的体积之间的点对应关系。具体操作步骤如下：
1. 将源图像划分为超像素。
2. 学习一个分类随机森林（RF），其中标签为超像素索引。
3. 对目标图像的超像素表示进行分类，以获得两个体积之间的对应关系。
4. 使用这些对应关系进行图像配准。

2. 图像合成

2.1 多模态医学成像的重要性

多模态是医学成像的一个关键方面。不同的图像显示了底层组织的不同物理特征。例如，MRI图像显示结构信息，而正电子发射断层扫描（PET）图像显示代谢活动，特别是葡萄糖消耗水平。在多种模态下可视化组织可以更丰富地描述组织。

2.2 图像合成的背景

在某些情况下，并非所有模态都可用于所需的特征描述水平。例如，在PET成像中，组织密度对于获取和解释PET图像很重要，CT图像可用于无创测量组织密度，常与PET一起获取。然而，MRI由于其优越的软组织对比度，有时是解释PET信息的首选模态，但CT和MRI很少一起获取。

2.3 图像合成的方法

如果模态之间存在统计关系，就有可能从现有模态中合成缺失的图像。早期的工作中，有以下应用：
- Huynh等人提出使用RF从MRI合成CT，用于PET中的衰减校正。
- Jog等人提出了类似的算法，使用基于RF的回归模型从T1加权MPRAGE序列合成T2加权和FLAIR图像。

2.4 超分辨率

超分辨率不仅涉及提高图像的空间分辨率，还涉及扩散加权成像（DWI）中的角分辨率。相