基于ICP算法的医学图像配准的研究

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随着医学影像技术的发展,临床上能获得各种模态的医学图像。这些医学图像有各自的特点,在临床诊断中,常常需要把不同模态或者不同时刻,不同成像条件的医学图像结合起来。把两幅或者多幅不同的医学图像融合到同一幅图像中,可以结合不同图像的优点,使图像的包含的信息更丰富,有更高的临床诊断价值。但是,来自不同模态和条件的图像在空间位置上往往不能保证一致,不能直接融合图像,首先要进行图像配准。因此,图像配准是图像融合的基础。
　　迭代最近点(Iterative Closest Point, ICP)算法是基于特征点集的算法。该算法通过不断迭代使点集距离最近,此时认为点集空间位置达到了一致,点集的空间变换参数就是图像的空间映射参数。ICP 算法能使图像的距离快速达到很近的位置,但是这一最近距离值收敛到一定的程度便不再变化。为了提高配准的精度,本文尝试使用了免疫算法。免疫算法在优化目标函数方面有很重要的应用,可以通过设置参数使配准参数达到理想的精度。缺点是在没有经验值的情况下,收敛速度很慢,用于优化最近距离函数没有现实意义。结合这两种算法的优势,本文选择用ICP算法进行初配准使图像基本配准。在此基础上有了较好的经验值,再使用免疫算法优化最近距离函数,这种方法取得了满意的效果。
　　由实验结果可知,ICP算法具有收敛速度快的优点。对MR和CT图像,T1和T2图像的配准都适用,且对于空间位置差异不大的医学图像稳定性很强。唯一的缺点就是精度到达一定的值不再提高。免疫算法的缺点是收敛速度慢,但是能达到较高的精度。免疫ICP算法将两者结合起来,使运算速度比免疫算法快,计算精度比ICP算法高。

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作者
李元璐;
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作者单位

河北工业大学;

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授予单位河北工业大学;
学科生物医学工程
授予学位硕士
导师姓名郭磊;
年度 2012
页码
总页数
原文格式 PDF
正文语种中文
中图分类计算技术、计算机技术;遥感技术;
关键词
图像配准; ICP算法; 免疫算法; 空间变换; 图像融合;

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