23、医学图像配准与多发性硬化病变分割的创新方法

医学图像配准与多发性硬化病变分割的创新方法

1. 非局部图正则化的可变形图像配准

1.1 评估与结果

1.1.1 数据

使用公开可用的 4D CT 数据集进行评估。该数据集包含 10 个连续呼吸周期阶段的体积，空间分辨率在 0.97×0.97×2.5 到 1.16×1.16×2.5 mm³ 之间。为了量化配准精度，计算了目标配准误差（TRE），使用的数据集中提供的分布良好的地标点集（每个吸气和呼气体积病例有 300 个地标点）。所有情况下，选择吸气末期图像作为目标图像，呼气末期图像作为移动图像。

1.1.2 实现

为了对提出的正则化模型进行定量评估，实现了具有更新组合方案和 Thirion 对称力的 Demons 方法。为了简化，提出的方法使用平方差之和作为相似性度量。提出的配准方法使用以下参数：σ = 2.5（式 (2)），ϵ = 0.1（式 (4)）。

1.1.3 定量结果与比较

表 1 展示了基于 Dir - Lab 数据集中所有十个病例的 300 个分布良好、手动标注的地标点的 TRE。初始 TRE 为 8.46 ± 5.5 mm，提出的方法估计的变换将 TRE 降低到 1.44 ± 1.4 mm，在比较中取得了最佳结果。

病例	Before	dem [3]	bil [5]	deeds [8]	gui [6]	ani [4]