基于ROI及Clifford代数相对不变量的3D医学图像配准

摘要：

在利用颅骨轮廓几何特征配准基础上,提出配准前颅部图像的感兴趣区(ROI)圈定,并在Clifford代数框架下给出一种全新的相对不变量构造方法.该方法以颅部ROI的轮廓数据作为配准点云集,根据颅骨刚体轮廓相似性特点,运用Clifford代数构造相对几何不变量的数学模型及计算模型,并计算配准几何运算需求的平移量和旋转算子,采用3D医学图像的相似性测度直接进行三维数据的配准.数据源及评估使用BrainWeb数据库和美国Vanderbilt大学的"回顾性图像配准评估"项目数据.实验表明,新方法在颅部的ROI区域进行配准,能够精确的定位组织器官的三维位置,执行效率高,配准均值误差在2~4 mm内,达到亚像素级配准精度.

关键词：医学图像配准、Clifford代数、相对不变量、感兴趣区域

所属期刊栏目：38

分类号：TP317(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61273024,61305031;江苏省自然科学基金项目BY2016053-11;江苏省"333"高层次人才培养工程项目BRA2015366;江苏省优势学科项目

在线出版日期：2017-03-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：90-96