构建亚像素级冰冻断层图像配准数据集的方法与应用

本文主要探讨了在数字化冰冻铣切技术背景下，建立亚像素级图像配准数据集的方法。目标是针对数字化冰冻连续断层图像的特点，提出一种实用且高精度的图像配准策略，以便于在医疗领域，特别是局解手术学中，实现对成年男性头颈标本的精确分析。 首先，研究者利用冰冻铣切技术获取了高质量的成年男性头颈标本的连续断层图像。这种方法能保持组织的冷冻状态，避免因常规热处理可能导致的结构变形，这对于后续的图像分析至关重要。然后，在MATLAB软件中，他们设计了一种自动化的图像特征提取过程，通过识别图像中的关键点或标记物（如定标点），这些特征可以作为配准的参照点。 具体来说，研究人员采用了基于两点的刚体变换算法进行图像配准。这种算法考虑了空间中的位移、旋转和平移，能够有效地处理断层图像间的微小错位。经过配准处理后，结果显示图像中的定标点与预设的基准配准点之间的误差控制在小于一个像素的亚像素级别，这意味着配准精度得到了显著提升。 文章强调了定位标记物的准确性对于实现亚像素级配准的重要性。如果标记物被准确识别并用于配准，就能确保数据集的高精度。这样的配准数据集对于医学图像分析，例如解剖学研究、疾病检测或者手术规划，具有重要意义，因为它允许医生和研究人员在微观尺度上进行更为精确的操作和分析。 总结而言，本文不仅提供了一种实用的图像配准方法，还展示了如何通过外定标和精确的标记物识别来创建亚像素级的配准数据集，这对于数字化人体研究和手术导航技术的发展具有重要的推动作用。这项工作将有助于提高医学成像的精确度，促进医疗实践的进一步优化。