医学图像配准：刚体变换实例与应用

本资源主要讨论的是"数值实例-医学图像处理"中的关键知识点，聚焦于医学图像配准。医学图像配准在临床实践中起着至关重要的作用，因为它能够将多幅图像中的解剖结构对齐，以便于综合分析和对比不同时间或成像条件下的患者状况。这一过程涉及到寻找一种或一系列空间变换，确保图像中对应的人体解剖点在不同图像上保持相同的空间位置。 首先，章节介绍了一个具体例子，通过一个三维刚体变换，即先绕坐标原点旋转10度，接着沿x轴平移4个单位，最后沿y轴平移9个单位，来展示如何分解和重组变换矩阵。这个过程强调了变换顺序的灵活性，即使变换顺序改变，只要保持角度和方向不变，最终结果依然适用。 其次，章节着重于医学图像配准的四个基本变换： 1. 刚体变换（RigidBodyTransformation）：这是最基础的变换类型，适用于保持物体形状和大小不变的情况，如三维图像的旋转和平移。 2. 仿射变换（AffineTransformation）：除刚体变换外，还包括缩放和平移，保持图像的整体比例关系。 3. 透视或投影变换（Perspective or ProjectiveTransformation）：适用于处理由于视角变化导致的图像失真，如医学影像中的X光和CT扫描。 4. 非线性变换（NonlinearTransformation）：这些更为复杂，包括扭曲、曲面映射等，用于处理更精细的图像配准需求，如磁共振成像（MRI）与PET或SPECT的融合。 图像配准的目的是为了实现图像间的融合（Image Fusion），即将来自不同来源或成像条件的信息整合到一张图像中，提供更全面的诊断信息。例如，CT和MRI的结合可以提供骨骼和软组织的详细信息，或者PET和SPECT的功能信息与解剖信息的集成。 在整个过程中，"参考图像"和"浮动图像"的概念被引入，前者是不发生变换的图像，后者则需要根据映射关系进行移动和旋转以达到对齐。配准后的图像能够全面展现个体的健康状况，支持临床决策和研究分析。 这个资源深入讲解了医学图像配准的原理、基本变换方法及其在临床实践中的应用，这对于理解并利用现代医疗影像技术至关重要。