光流与多层B样条变形:2008年医学图像鲁棒形变配准方法

本文主要探讨了"基于光流和多层次B样条自由变形的医学图像鲁棒形变配准"这一主题，发表于2008年10月的《上海交通大学学报》。论文的作者是王敏尤、胡海波和秦斌杰，他们来自上海交通大学生命科学技术学院。该研究的背景是为了解决在医疗成像中，如肿瘤切除手术中，跟踪肿瘤病灶对周围正常组织造成的挤压变形以及脑部手术中软组织变形对手术精度的影响。 论文的核心技术是结合光流法和多层次B样条自由变形模型进行形变配准。光流法作为一种视觉运动分析技术，被用来捕捉图像序列中的运动信息，这有助于精确地估计器官或结构在空间和时间上的变化。多层次B样条自由变形模型则允许对局部区域进行精细调整，特别适用于建模肿瘤信号和异常变形区域的复杂局部形变。 为了提高配准的鲁棒性，研究者引入了鲁棒估计方法。这种方法赋予异常信号（如病灶、灰度突变或形变不连续区域）较小的权值，以此减轻这些区域对配准过程的干扰，减少了因图像灰度差异和局部不连续形变导致的误匹配问题。采用L-BFGS优化算法，不仅降低了内存消耗，还提升了优化速度，从而提高了整个形变配准的效率。 实验结果表明，该算法在处理术前和术中脑部医学图像的形变方面表现出良好的性能。它能够有效地跟踪和建模复杂的形变情况，这对于图像导向手术具有重要的实际应用价值，能够提供更准确的手术导航，从而提高手术的精确性和安全性。 这篇论文将光学流技术和非线性自由形变模型相结合，为医学图像的形变配准提供了一种鲁棒且高效的解决方案，对于医学影像分析和手术辅助决策具有重要意义。