医学图像处理：四类关键变换与融合应用

本章节主要探讨的是医学图像处理中的关键概念——四种基本的图像变换，特别是针对医学图像配准的重要性。医学图像配准是临床研究和诊断中不可或缺的技术，其目的是确保多幅图像中相同解剖结构在空间上的准确对应。通过配准，医生可以整合来自不同成像设备（如CT、MRI、PET和SPECT）的信息，从而提供更全面的患者状况评估。 8.1 图像配准概述 配准的概念要求对多幅图像进行精确对齐，确保它们代表同一解剖结构的位置。这涉及到寻找一个连续的空间变换，如刚体变换、仿射变换、透视或投影变换以及非线性变换，使得一张图像（浮动图像）能够根据另一张作为参考的图像（静态图像）进行移动和旋转，以实现整体的匹配。配准的目标不仅是点对点的对应，更是为了提取具有诊断价值的特征区域，并可能用于手术计划或疗效评估。 刚体变换，作为最基本的图像变换之一，考虑的是图像的整体移动和旋转，不改变物体的形状。它包括平移、旋转和缩放操作，适用于许多场景下的图像配准。 仿射变换则进一步允许局部的伸缩和扭曲，适合处理在不同时间或条件下，物体大小或形状可能会发生轻微变化的情况。 透视或投影变换用于处理基于光线投射的图像，如X光或CT扫描，它能保留近大远小的视觉效果，但需考虑到焦距和视点的影响。 非线性变换更为复杂，当图像的变形不遵循简单的数学模型时，如在组织的生长、变形或扭曲等情况下，需要应用复杂的数学方法来估计最佳的映射关系。 这些变换技术对于医疗成像的融合至关重要，通过配准，能够创建出反映患者全貌的融合图像，使得医生能够从不同维度分析疾病进展和治疗效果。图像配准不仅提高了诊断的精度，也为跨模态研究提供了强大的工具。理解并熟练运用这些变换，是医学图像处理和分析人员必备的技能。