Atlas基多模态配准：应对2D图像结构差异方法

"本文提出了一种针对具有差异结构的2D图像的基于Atlas的多模态配准方法，旨在解决不同模态医学图像之间结构不匹配的问题。该方法包括浮动图像到Atlas的注册、Atlas到参考图像的注册以及基于场的变形三个步骤，通过补充差异结构信息来提高配准精度。实验使用框架模型、大脑模型和临床图像进行验证，并通过平方强度差之和来衡量注册性能。结果表明，这种方法在处理具有差异结构的多模态图像时表现出良好的鲁棒性和优于直接注册的效果。" 在医学图像分析领域，配准是一项至关重要的任务，它允许不同模态或时间点的图像相互对齐，以便于比较、分析或融合。本文介绍的方法特别关注于处理具有差异结构的2D图像，这是因为在多模态图像（如MRI与CT）中，由于成像方式的不同，同一解剖区域可能会显示不同的特征或结构，导致直接配准困难。 首先，"浮动图像到Atlas的注册"阶段，目的是将待处理的2D图像（浮动图像）与预先构建的Atlas（模板图像）进行对齐。Atlas通常是由大量正常个体的图像平均得到的，包含了标准的解剖结构信息。这个步骤可以初步纠正图像间的全局差异。 接下来是"Atlas到参考图像的注册"，在这个过程中，已经与Atlas对齐的浮动图像再与目标参考图像进行配准。这一步是为了进一步调整图像间的局部差异，尤其是那些由模态差异导致的结构不匹配。 最后，"基于场的变形"阶段，通过建立一个变形场来描述图像间的位置变化，从而实现精确的配准。这种方法考虑了整个图像域内的连续变形，使得配准更加平滑和自然。 为了验证方法的有效性，作者采用了框架模型和大脑模型作为模拟数据，以及真实的临床图像。通过计算平方强度差之和，他们量化了配准后的图像之间的相似度，结果显示，提出的多模态配准方法在处理具有差异结构的图像时表现优越，能够有效减少配准误差，提高分析的准确性。 这种基于Atlas的多模态配准方法对于理解和分析具有差异结构的2D医学图像提供了新的工具，有助于医生和研究人员更准确地识别病变、跟踪疾病进展和评估治疗效果。其在临床应用和研究中具有广阔前景，特别是在神经科学、肿瘤学等领域的图像分析。