医学图像配准：基于互信息的综述

"互信息在医学图像配准中的应用——一项综述" 医学图像配准是医学成像领域的一个关键步骤，旨在将不同时间、不同模态或不同个体的图像对齐，以便进行分析和诊断。互信息（Mutual Information, MI）是一种广泛应用于图像配准的相似性度量方法，因其在处理非线性和不相关噪声方面的能力而受到重视。这篇由Josien P.W. Pluim、J.B. Antoine Maintz和Max A. Viergever撰写的综述文章，全面概述了基于互信息的医学图像配准技术。 文章首先介绍了互信息的基本概念，它衡量的是两个随机变量之间的相互依赖程度。在图像配准中，互信息被用来量化两幅图像在经过某种几何变换后的相似性，从而指导优化过程找到最佳的配准参数。这种方法尤其适用于对比度和亮度不一致或者图像模态不同的情况，因为互信息不受灰度直方图的影响。 在方法学部分，作者讨论了以下几个关键方面： 1. 图像预处理：包括去噪、归一化和增强，这些步骤有助于提高配准的精度和稳定性。 2. 灰度值插值：在像素位置变换过程中，灰度值插值算法用于生成新的像素值，如最近邻插值、双线性插值和高阶插值等。 3. 优化：通过梯度下降、模拟退火、遗传算法或变形模型等优化方法，寻找最大化互信息的几何变换参数。 4. 互信息适应性：针对特定应用，可能需要对互信息度量进行修改，如引入局部互信息或考虑上下文信息。 5. 几何变换：包括刚体变换、仿射变换、非均匀缩放、弹性变形等，它们描述了从一幅图像到另一幅图像的映射关系。 在应用部分，文章提供了各种医学成像模态（如CT、MRI、PET、超声等）之间配准的文献参考，以及跨患者配准和不同解剖部位（如脑、心脏、肝脏等）的研究。此外，还包括了一些比较研究，这些研究对比了不同配准方法的效果，以评估互信息在不同场景下的性能。 这篇文章是新进研究者了解互信息配准基础的入门指南，也是专业人士查找特定应用文献的宝贵资源，对于深入理解互信息在医学图像配准中的作用和实际应用具有重要价值。