医学图像配准：理论与应用详解

图像配准-医学图像配准技术是一种关键的医学图像处理技术，其目的是为了在不同的医学图像之间建立空间关系，以便进行精确的比较和分析。这项技术的发展始于20世纪90年代，随着医疗成像技术的进步，如CT、MRI、SPECT、PET以及fMRI和4D心血管图像等，对配准的需求日益增加。 医学图像配准的核心概念是通过寻找一种或一系列的空间变换，使得一幅图像中的特定解剖结构在与另一幅图像上处于同一空间位置。这种对齐要求至少应包括具有诊断价值的点和手术关注区域的精确匹配，以提升医学诊断和治疗的准确性。配准过程中，除了"registration"这一术语外，还可能涉及其他相关的概念，如空间映射(mapping)、图像融合(fusion)，后者不仅涉及配准，还包括整合后的图像显示。 在实际操作中，尽管可以通过预处理手段（preacquisition registration）来减少由于身体移动等因素造成的空间位置偏差，提高配准精度，但本篇文档主要关注的是数据获取后(postacquisition)的配准，也就是所谓的回顾式配准(retrospective registration)。当前的研究热点集中在如何有效地对断层扫描图像和其他时序图像进行配准，以实现跨时间序列的信息对比和动态分析。 配准技术的应用广泛，涵盖了临床研究、影像导航、手术规划等多个领域。它对于疾病的早期诊断、疾病发展趋势评估、治疗效果监控以及手术操作的精准定位都具有重要意义。随着人工智能和深度学习的发展，未来医学图像配准技术有望进一步提高精度和自动化程度，推动医学影像分析的前沿进展。